stable-worldmodel

收录理由

做世界模型研究，常要反复重写同一套胶水代码：环境包装、数据采集、训练循环、评测用的规划器。这个项目把这些环节统一到一套 Python 接口里，从收集演示数据到训练模型，再到用模型预测控制打分，都能顺下来，不用每次从零搭流程。它不替你选模型，而是内置参考基线和规划求解器，你自己的结构接进去就行，在 PushT、Two-Room、DeepMind Control、Atari 这类基准上跑出的结果也方便横向比较。数据注册模块支持 Lance、HDF5、视频和 LeRobot 等格式，对数据在本地磁盘和云存储之间来回搬的情况很实用。