GigaWorld-1

📌 核心价值：CVPR 2026 World Model Challenge 官方方案，把机器人策略评估从"烧钱跑真机"变成"10 FPS 视频脑补"

GigaWorld-1 是 GigaAI 团队开源的机器人世界模型（Robot World Model）全套训练 + 推理 + 评估流水线，主打 i2v/t2v 视频生成 + 三视角机器人控制，已开源 Apache 2.0 协议。

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🚀 什么是 GigaWorld-1？

GigaWorld-1 是一个面向机器人策略评估的世界模型（World Model for Robot Policy Evaluation），由 GigaAI 团队开源。它解决的核心问题是：机器人研究者测试一个新策略时，不必再把每个动作都放到真实机器人上跑——只需要给定一张首帧图片 + 控制信号 + 文本提示，模型就能"脑补"出未来 33 秒的三视角视频 rollout，让你低成本评估策略好坏。

项目在 CVPR 2026 World Model Track 挑战赛中作为核心方案，已经配套了 WMBench 排行榜（含 15 个细粒度评估指标）和一站式训练 / 推理 / 数据处理 / 模型合并工具链。

核心定位：把"机器人策略评估"从"硬件实测"变成"AI 视频脑补"，一台消费级 GPU 就能跑通

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✨ 核心功能一览

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🛠️ 快速上手：10 分钟跑通 i2v 推理

环境要求

• Python ≥ 3.10
• PyTorch ≥ 2.10.0（CUDA 12.6 / 12.8 / 13.0）
• 一张显存 ≥ 24GB 的消费级 GPU（NVIDIA RTX 4090 / A100 / H20 均可）
• DeepSpeed（可选，仅 Stage-1/2 训练需要）

一键安装

# 克隆仓库
git clone https://github.com/open-gigaai/giga-world-1.git
cd giga-world-1

# 安装依赖
bash install.sh
pip install -r requirements.txt

# 下载 Nano 1.3B 预训练权重（Hugging Face / ModelScope 二选一）
bash tools/download_tool/download_pretrained.sh --variant nano

第一次 i2v 推理

from gigaworld.pipeline import GigaWorldI2VPipeline
from PIL import Image

# 加载首帧 + 控制信号
init_image = Image.open("assets/input_image.png").convert("RGB")
control_video = "assets/control_video.mp4"

# 初始化推理 Pipeline
pipe = GigaWorldI2VPipeline.from_pretrained(
    "open-gigaai/Giga-World-1-Nano",
    variant="nano",          # 1.3B 模型，消费级 GPU 也能跑
    torch_dtype="bf16",
)

# 一行命令生成 33 秒三视角视频
output = pipe(
    image=init_image,
    control_video=control_video,
    prompt="A robotic arm gently picks up a red cup on the table.",
    num_frames=330,          # 33 秒 × 10 FPS
    width=1920, height=480,  # 三视图 × 640px
    num_inference_steps=20,  # Stage-1 默认 20 步，Stage-2 DMD 蒸馏后可压到 4-6 步
)

# 保存视频
output.videos[0].save("output_rollout.mp4")

注意：Stage-2 DMD 蒸馏版本已开源训练代码，权重将于 2026 Q3 发布；目前默认跑 20 步，蒸馏版上线后只需切换 --variant distilled 即可提速 3-4 倍。

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📊 GigaWorld-1 与竞品对比

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💡 适用场景

场景 1：机器人策略评估（i2v 推理）

功能说明：用户给定一张包含机器人的首帧图像 + 三视角相机控制视频 + 文本提示（如"机械臂抓取物体"），模型即可生成未来 33 秒（10 FPS × 330 帧）的三视角视频 rollout，让研究者在不调用真实机器人的前提下"预演"策略效果。

输入要求：

• 首帧图像：≥ 640×480 分辨率，包含完整机器人本体
• 控制视频：与目标策略匹配的 Plücker/Ray Map 控制信号
• 文本提示：自然语言描述任务目标（英文）

输出效果：

• 33 秒 × 10 FPS 视频
• 1920×480 三视图（每视角 640×480）
• 物理一致性 + 控制信号精度可控

适用场景：

• ✅ 机器人操控策略（manipulation）离线评估
• ✅ 视觉策略学习（VLA）benchmark 生成
• ✅ 自动驾驶策略的"模拟器"（CARLA + GigaWorld-1）

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场景 2：数据可视化与回放

功能说明：把机器人执行任务的多视角视频流转换为可缩放、可标注的交互式 3D 视图，支持在 Web 浏览器中加载 URDF 模型 + 相机轨迹 + 控制信号曲线。

输入要求：LeRobot / Open X-Embodiment 格式的多视角 episode 数据

输出效果：

• Three.js 渲染的 3D 场景
• 同步播放视频 + 相机标定 + URDF 联动
• 一键导出为训练样本

适用场景：

• ✅ 数据集质量检查（debug 标注错误）
• ✅ 学术论文中的可视化插图
• ✅ 团队内部分享任务执行情况

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场景 3：训练自己的机器人策略

功能说明：基于 GigaWorld-1 的两阶段训练管线（Stage-1 可控预训练 + Stage-2 DMD 蒸馏），用户可在自己的机器人数据集上 fine-tune 模型，得到适配特定硬件（如四足、机械臂、移动底盘）的定制世界模型。

输入要求：

• LeRobot 格式数据集
• ≥ 8×H20 / 8×A100 GPU（Stage-2 蒸馏）或单卡（Stage-1 Nano LoRA）

输出效果：

• 自定义 Checkpoint（支持 LoRA Merge）
• 自动 WMBench 评分报告
• 一键导出到 Hugging Face / ModelScope

适用场景：

• ✅ 工业机器人公司定制私有世界模型
• ✅ 高校实验室在消费级硬件上做 SOTA 复现
• ✅ CVPR / CoRL 等顶会挑战赛参赛

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用户群体总结

• ✅ 机器人研究者：评估 manipulation 策略，生成低成本的合成 rollout
• ✅ 世界模型研究者：复现 GigaAI 在 CVPR 2026 的 SOTA 方案
• ✅ 具身智能（Embodied AI）从业者：仿真环境 + 策略评估的端到端方案
• ✅ AIGC 视频生成研究者：把多视角可控视频生成应用到机器人领域
• ❌ 不适合：纯文本对话 / 图像分类 / 传统 CV 检测任务（GigaWorld-1 是视频生成专用）

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💰 定价方案

完全开源，Apache 2.0 协议，可商用、无任何费用。

资源	是否免费	说明
训练代码	✅ 免费	Stage-1 + Stage-2 全部开源
推理代码	✅ 免费	i2v / t2v 完整 Pipeline
数据处理工具	✅ 免费	LeRobot 格式转换 + Three.js 可视化
Nano 1.3B 权重	✅ 免费	Hugging Face / ModelScope 双平台
Pro 5B 权重	✅ 免费	计划 2026 Q3 发布（Stage-1 已开源，Stage-2 待发布）
商业使用	✅ 允许	Apache 2.0 商用友好

开源协议： Apache 2.0

💡 新用户福利：Nano 1.3B 版本已发布完整权重，RTX 4090 / 3090 即可推理；Pro 5B 性能 SOTA，但需要 8×H20 / 8×A100 训练。

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🎯 总结

GigaWorld-1 把"机器人策略评估"从"烧钱跑真机 + 慢周期迭代"变成了"10 FPS 视频脑补 + 半小时闭环"。三阶段开源节奏（Stage-1 → Stage-2 蒸馏 → 3D RL 后训练）让研究者既能"今天跑通 demo"，也能"未来跑 SOTA"。CVPR 2026 World Model Challenge 官方方案加持 + WMBench 15 项细粒度指标 + 自研 Triton 内核（fp32_rmsnorm / tiled_linear）+ 完整的 Hugging Face / ModelScope 双平台分发，是 2026 年具身智能 + 视频生成交叉领域的标杆开源项目。

推荐指数： ⭐⭐⭐⭐⭐（满分 5 星）

适合人群： 机器人研究者 / 具身智能从业者 / 视频生成研究者 / CVPR 挑战赛参赛者

立即体验：

• GitHub 仓库： open-gigaai/giga-world-1
• Hugging Face： open-gigaai/Giga-World-1
• 项目主页： open-gigaai.github.io/giga-world-1
• 技术报告： arXiv:2511.19861
• WMBench 排行榜： CVPR 2026 WorldModel Track

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数据截至 2026-07-04，最新信息请以官网为准。