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| # RAPTOR 模型 / 脚本 / 数据 命名总表 | |
| 模型名:**RAPTOR** — Refining Actions via Predicted Tactile Outcome Rollouts。 | |
| 两级:Stage 1 = Track-Guided Coarse Planner(Wan2.2 DiT,video+track+action 联合流); | |
| Stage 2 = Force–Action Joint Refiner(未来力与动作后缀共去噪,λ_f=0.5)。 | |
| ## 四个规范模型 | |
| | VARIANT | 结构 | 关键 hydra 开关 | 角色 | | |
| |---|---|---|---| | |
| | `full` | track + joint 力共去噪 (λ_f=0.5) | `stage2_arch=joint` + `force_future_loss_weight=0.5` + `memory_token_scope=obs_act` | **主模型** | | |
| | `no_track` | full − track 通路 | 上行 + `use_track=false` (policy+diffusion) | 消融:track 的贡献 | | |
| | `no_force` | full − 整个 Stage 2 | `use_force=false` + `require_force_inputs=false` | 消融:精修阶段的贡献 | | |
| | `vq_force` | 力经 VQ 离散化仅作条件输入 | 无 joint 开关(原 T-Rex Stage 2) | 消融:连续 vs 离散力(T-Rex 基线) | | |
| ## 训练脚本(scripts/train/) | |
| | 脚本 | 用途 | | |
| |---|---| | |
| | `raptor_train.sh` | 统一入口:`VARIANT=<四选一> TREX_DATA_ROOT=… OUTPUT_DIR=… bash raptor_train.sh`;小规模默认 6000 步 | | |
| | `raptor_full.sh [GPUS]` | 生产跑:full 模型,`data/trex_full_force` → `checkpoints/raptor_full`,100k 步。GPUS=数量("4"→卡0-3)或列表("2,3");省略=全部可见卡。Resume 自动取 OUTPUT_DIR 里最新 checkpoint-*;`PRETRAINED_CKPT=<dir>` 只加载权重 warm start | | |
| | `trex_track_force_training_wan22.sh` | 底层引擎入口(数据校验、权重下载、torchrun)——两者的共同后端,勿直接删改 | | |
| 示例(四个消融在 small 数据上): | |
| ```bash | |
| for V in full no_track no_force vq_force; do | |
| VARIANT=$V TREX_DATA_ROOT=data/trex_small_force \ | |
| OUTPUT_DIR=checkpoints/raptor_${V}_small6k CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 \ | |
| bash scripts/train/raptor_train.sh | |
| done | |
| ``` | |
| ## 数据集 | |
| | 目录 | 内容 | | |
| |---|---| | |
| | `data/trex_full` | **原始采集**(5349 eps,32 列:58 维关节、60 维力、23 路视频;无 track/eef62/训练统计) | | |
| | `data/trex_full_force` | **可训练版** = trex_full 经 `scripts/data/prepare_trex_track_force_training.sh`(+track npz/列、+eef62 FK 列、+stats/manifest/ready) | | |
| | `data/trex_small` / `trex_small_force` | 100-episode 子集的同样一对(硬链接,视频不占双份) | | |
| ## 现有 checkpoint | |
| | 目录 | 是什么 | 状态 | | |
| |---|---|---| | |
| | `raptor_full` | 生产 full 模型(8 卡,trex_full_force,训练中) | 含 optimizer states | | |
| | `raptor_full_small6k` | full @ small 6k(灵巧度研究优胜配置) | 仅推理权重 | | |
| | `raptor_vq_force_small6k` | vq_force @ small 6k(T-Rex 式基线) | 仅推理权重 | | |
| | `raptor_full_lf1_small6k` | full 但 λ_f=1.0(研究对照,勿新用) | 仅推理权重 | | |
| | `ablate_{full,notrack,noforce,deform}_3k` | mini-era A/B/C/D 消融存档(VQ 时代结构) | 仅推理权重 | | |
| | `trex_track_force_wan22_lora` | T-Rex 96k 生产模型(历史基线) | 完整(唯一全份) | | |
| | `dreamzero_trex_wan22_lora` | 更早的无 track/force 模型 | 仅推理权重 | | |
| 评测:`scripts/eval/trex_ablation_eval.py`(通用)与 `trex_dexterity_eval.py`(灵巧度专项), | |
| 结果存 `ablation_runs/`。 | |