星动纪元宣布已与清华大学叉院的 ISRLab 合作，开源了首个 AIGC 生成式机器人大模型 VPP（Video Prediction Policy）。“利用预训练视频生成大模型，让 AIGC 的魔力从数字世界走进具身智能的物理世界，就好比机器人界的 Sora！”
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论文地址：https://arxiv.org/pdf/2412.14803
根据介绍，VPP 利用了大量互联网视频数据进行训练，直接学习人类动作，极大减轻了对于高质量机器人真机数据的依赖，且可在不同人形机器人本体之间自如切换，这有望大大加速人形机器人的商业化落地。
VPP 将视频扩散模型的泛化能力转移到了通用机器人操作策略中，巧妙解决了 diffusion 推理速度的问题，开创性地让机器人实时进行未来预测和动作执行，大大提升机器人策略泛化性，并且现已全部开源。
VPP 基于 AIGC 视频扩散模型而来。如图所示，VPP 分成两阶段的学习框架，最终实现基于文本指令的视频动作生成。第一阶段利用视频扩散模型学习预测性视觉表征；第二阶段通过 Video Former 和 DiT 扩散策略进行动作学习。
VPP 的一大亮点在于其预测能力。以往机器人策略（例如：VLA 模型）往往只能根据当前观测进行动作学习，机器人策略需要先理解指令和场景，再执行。VPP 能够提前预知未来的场景，让机器人 “看着答案” 行动，大大增强泛化能力。通过该模型，机器人的执行速度能够实现 “更快一步”，在仅需150毫秒的推理时间内，预测频率达到6-10Hz，控制频率更是超过50Hz，极大提升了动作执行的流畅性。
VPP 还可以直接学习各种形态机器人的视频数据，不存在维度不同的问题。如果将人类本体也当作一种机器本体，VPP 也可以直接学习人类操作数据，显著降低数据获取成本。同时视频数据也包含比低维度动作更加丰富的信息，大大提高模型泛化能力。
基准测试结果表明，在最近的 Calvin ABC-D 基准测试中，VPP 模型以4.33的任务完成平均长度接近满分5.0。相较于先前技术，VPP 实现了 41.5% 的显著提升。在真实世界的灵巧操作测试中，该模型在多任务学习和泛化能力上同样表现不俗，能完成超过100种复杂操作任务，显示出其在实际应用中的强大潜力。
此外，VPP 的预测视觉表示在一定程度上是可解释的，开发者在不通过 real-world 测试情况下，通过预测的视频来提前发现失败的场景和任务，进行针对性的调试和优化。
VPP 项目开源部署 Tips，供各位开发者参考：
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所有实验均使用一个节点（8 卡 A800/H100）完成；
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详细操作说明可在开源 GitHub 中找到；
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实验仿真平台是标准 Calvin abc-d Benchmark；
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实验真机平台为星动纪元仿人五指灵巧手星动 XHAND1 以及全尺寸人形机器人星动 STAR1。