VLA 图库模型列表图库

VLA 图库 / 模型列表 / 导航

StreamVLN

Shanghai AI Laboratory·The University of Hong Kong·Zhejiang University·Shanghai Jiao Tong University · 2025-07

VLA导航8.03B离散token

将连续视频作为多轮对话处理,近期对话以滑动窗口KV缓存复用,过往视觉信息以基于3D体素的token剪枝记忆压缩的流式VLN模型。

在图库中查看架构图论文 ↗

论文

StreamVLN: Streaming Vision-and-Language Navigation via SlowFast Context ModelingarXiv 2507.05240

概述

分类
导航
类型
VLA
发布
2025-07
机构
Shanghai AI Laboratory·The University of Hong Kong·Zhejiang University·Shanghai Jiao Tong University
权重公开
是
参数
8.03B (HF safetensors;基于LLaVA-Video 7B)

架构

主干LLM
Qwen2-7B · LLaVA-Video 7B配置
视觉编码器
LLaVA-Video内置视觉编码器 (名称未注明)
动作头
离散动作文本 (↑ 25 cm · ←/→ 15° · STOP),每轮4个 (离散token)
动作块
4个动作 (代码默认值)
控制频率
每4个动作0.27秒 (RTX 4090)
架构原文摘要
基于LLaVA-Video 7B (LLM Qwen2-7B)的多轮对话式流式处理;fast: 复用最近N轮滑动窗口KV缓存,slow: 基于3D体素的token剪枝记忆;每轮输出离散动作文本(↑ 前进25 cm·←/→ 旋转15°·STOP,代码默认4个)

训练

预训练加速器
A100 (张数未公开)
预训练时长
未公开
预训练步数·批量
2阶段:oracle VLN轨迹1个epoch → DAgger·VL数据联合训练再1个epoch;每步128个视频片段 (最大lr LLM 2e-5·视觉编码器5e-6)
GPU·TPU-小时
1,500 (明示 · A100-小时("around 1500 A100 GPU hours"))
微调
不适用 (另行公开真实世界部署用检查点,训练计算未公开)
数据类型
仿真·合成 / 网络视觉-语言
数据规模
VLN视频片段450K(MP3D 60个环境,R2R·R2R-EnvDrop·RxR) + ScaleVLN子集300K(另一节为150k) + DAgger 240K + 视频VQA 248K + MMC4交错230K;混合比例VLA 67%·通用33%
主要数据集
R2R-CE;RxR-CE;R2R-EnvDrop;ScaleVLN(HM3D, VLN-CE转换子集);LLaVA-Video-178K;ScanQA·SQA3D;MMC4
任务·评估
R2R-CE val-unseen SR 52.8%·SPL 47.2% (追加VLN数据 † SR 56.4%·SPL 50.2%);RxR-CE SR 48.6%·SPL 42.5% († SR 54.4%·SPL 45.4%);真机Go2执行室内·室外简单·长程指令
机器人
Unitree Go2四足 + RealSense D455 (模型输入RGB;深度·里程计用于token剪枝反投影)

推理

推理设备·速度
远程工作站RTX 4090;推理4个动作平均0.27秒 + 通信0.2秒(室内)·1.0秒(室外);Go2将视频流式传输到服务器;内存未公开
推理显存
未公开
权重 bf16(计算)
16.1 GB
运行位置
远程工作站 (RTX 4090)

强化学习与底盘

强化学习
未使用 · 模仿学习(SFT)+ DAgger采集数据联合训练
底盘控制
四足 (离散移动动作) · VLA输出离散动作序列(前进25 cm·旋转15°·停止) → 机器人客户端通过ROS2发布速度指令

备注

核心特点
将连续视频作为多轮对话处理,近期对话以滑动窗口KV缓存复用,过往视觉信息以基于3D体素的token剪枝记忆压缩的流式VLN模型。在长视频中也保持低延迟,取得R2R-CE SR 56.4%(额外VLN数据),并在Unitree Go2真实机器人上执行室内·室外指令。
备注
以arXiv v2(2026-07)为准;正文数值(R2R SR 56.9%·SPL 51.9%,RxR SR 52.9%·SPL 46.0%)与Table I(56.4/50.2,54.4/45.4)不一致;动作token数描述不一致('8 action tokens' vs '0.27s for 4 actions'),官方代码默认num_future_steps=4;ScaleVLN 300K vs 150k不一致;GPU数量·时长未公开;代码·数据·检查点2种(基准用·真实世界用)已公开,CC BY-NC-SA 4.0。基础:LLaVA-Video: Video Instruction Tuning With Synthetic Data (arXiv 2410.02713) — 论文·README明示构建于LLaVA-Video 7B之上
核验
已确认

同类其他模型