隨著物理 AI 系統(tǒng)的不斷發(fā)展，對豐富標(biāo)記數(shù)據(jù)集的需求正在急速增長，已經(jīng)超出了在現(xiàn)實世界中通過人工采集所能滿足的范圍。世界基礎(chǔ)模型（WFMs）是經(jīng)過訓(xùn)練的生成式 AI 模型，能夠根據(jù)現(xiàn)實世界環(huán)境的動態(tài)，對未來的世界狀態(tài)進(jìn)行仿真、預(yù)測和推理，這類模型有望幫助突破這一數(shù)據(jù)難題。

NVIDIA Cosmos是面向機器人及智能汽車等物理 AI 系統(tǒng)的世界基礎(chǔ)模型開發(fā)平臺。Cosmos 世界基礎(chǔ)模型包含三種可針對特定應(yīng)用進(jìn)行后訓(xùn)練的模型類型：Cosmos Predict、Cosmos Transfer和Cosmos Reason。

Cosmos Predict 可根據(jù)圖像、視頻和文本提示生成關(guān)于“未來世界狀態(tài)”的視頻。Cosmos Transfer 使開發(fā)者能夠根據(jù) 2D 輸入和文本提示實現(xiàn)逼真的風(fēng)格轉(zhuǎn)換。Cosmos Reason 作為視覺語言推理模型，可以對生成的數(shù)據(jù)進(jìn)行篩選和標(biāo)注，也可以通過后訓(xùn)練，轉(zhuǎn)化為機器人視覺-語言-動作（VLA）模型。這些生成數(shù)據(jù)可用于訓(xùn)練物理 AI 和工業(yè)視覺 AI，使其具備空間感知理解、運動軌跡規(guī)劃以及執(zhí)行復(fù)雜任務(wù)的能力。

本期 NVIDIA 機器人研究與開發(fā)摘要（R2D2）探討了 NVIDIA 研究中心推出的 Cosmos 世界基礎(chǔ)模型及工作流。本文將深入探討以下模型在物理 AI 應(yīng)用的合成數(shù)據(jù)生成（SDG）與數(shù)據(jù)管理過程中發(fā)揮的關(guān)鍵作用：

1. Cosmos Predict：

適用于輔助駕駛的 Single2MultiView

Cosmos-Drive-Dreams

NVIDIA Isaac GR00T-Dreams

DiffusionRenderder

加速視頻生成

2. Cosmos Transfer：

適用于輔助駕駛的 Cosmos Transfer

邊緣模型蒸餾

3. Cosmos Reason

Cosmos Predict：

NVIDIA 研究中心為機器人打造的未來仿真模型

Cosmos Predict 模型可以針對機器人和智能汽車等物理 AI 應(yīng)用進(jìn)行后訓(xùn)練。該模型以文本、圖像或視頻的形式輸入，并生成連貫且物理準(zhǔn)確的未來幀。這項技術(shù)顯著加速了合成數(shù)據(jù)生成（SDG）的進(jìn)程，為后訓(xùn)練 AI 模型執(zhí)行復(fù)雜物理任務(wù)提供支持。下面分享后訓(xùn)練的應(yīng)用實例。

Single2MultiView

適用于輔助駕駛的 Single2MultiView，經(jīng)過 Cosmos Predict 模型的后訓(xùn)練，可從單一的前視輔助駕駛視頻生成多個連貫的攝像頭視角。該系統(tǒng)可為輔助駕駛開發(fā)提供同步的多視角攝像頭影像數(shù)據(jù)。

單視角輸入視頻的推理示例：

CUDA_HOME=$CONDA_PREFIXPYTHONPATH=$(pwd) python cosmos_predict1/diffusion/inference/video2world_view_extend_multiview.py 
  --checkpoint_dir checkpoints 
  --diffusion_transformer_dir
Cosmos-Predict1-7B-Video2World-Sample-AV-Single2MultiView/t2w_model.pt 
  --view_condition_video assets/diffusion/sv2mv_input_view.mp4 
  --num_input_frames 1 
  --condition_location"first_cam"
  --prompt"${PROMPT}"
  --prompt_left"${PROMPT_LEFT}"
  --prompt_right"${PROMPT_RIGHT}"
  --prompt_back"${PROMPT_BACK}"
  --prompt_back_left"${PROMPT_BACK_LEFT}"
  --prompt_back_right"${PROMPT_BACK_RIGHT}"
  --video_save_name diffusion-single2multiview-text2world

Cosmos-Drive-Dreams

Cosmos-Drive-Dreams 為輔助駕駛生成復(fù)雜駕駛場景的工作流。Cosmos Drive 模型經(jīng)過駕駛領(lǐng)域的后訓(xùn)練，可生成多視圖、高保真、時空一致的駕駛數(shù)據(jù)。使用經(jīng)過后訓(xùn)練的 Cosmos Transfer 模型對生成的多視角數(shù)據(jù)進(jìn)行增強，以提高在低能見度條件下的泛化能力（如霧天、雨天），從而完成 3D 車道檢測、3D 物體檢測和駕駛策略學(xué)習(xí)等任務(wù)。

Isaac GR00T-Dreams

基于 DreamGen 的 Isaac GR00T-Dreams，是用于生成大規(guī)模人形機器人合成軌跡數(shù)據(jù)的藍(lán)圖，實現(xiàn)了從真實數(shù)據(jù)到真實數(shù)據(jù)的完整工作流。該架構(gòu)使用 Cosmos Predict 技術(shù)，通過圖像和文本提示生成多樣化、逼真的機器人任務(wù)執(zhí)行視頻，并從中提取被稱為“神經(jīng)軌跡”的動作數(shù)據(jù)用于機器人策略訓(xùn)練。這種方法能夠幫助機器人在最少人類參與的情況下學(xué)習(xí)新技能并適應(yīng)不同環(huán)境。

在 GR1 數(shù)據(jù)集上對 GR00T 模型進(jìn)行后訓(xùn)練的示例如下：

EXP=predict2_video2world_training_2b_groot_gr1_480


torchrun--nproc_per_node=8--master_port=12341-m scripts.train --config=cosmos_predict2/configs/base/config.py -- experiment=${EXP}

DiffusionRenderer

DiffusionRenderer 是一款神經(jīng)渲染框架，僅需單段視頻輸入，無需依賴顯式的 3D 幾何結(jié)構(gòu)或光照數(shù)據(jù)，就能實現(xiàn)逼真的重新打光、材質(zhì)編輯與物體植入功能。該框架借助視頻擴散模型估算場景屬性，進(jìn)而生成真實感極強的新圖像。引入 Cosmos Predict 的擴散模型后，DiffusionRenderer 的光照處理能力得到顯著提升，能夠輸出精度更高、時間維度上更連貫的渲染結(jié)果。這一技術(shù)對物理 AI 仿真具有重要價值，能夠使場景編輯具備更高的效率與可控性。

圖 . DiffusionRenderer 方法概述

以下是視頻重新打光的示例命令。該命令通過逆向渲染器對幀序列應(yīng)用新光照，并生成重新打光后的視頻幀：

CUDA_HOME=$CONDA_PREFIX PYTHONPATH=$(pwd) python cosmos_predict1/diffusion/inference/inference_forward_renderer.py 
 --checkpoint_dir checkpoints 
 --diffusion_transformer_dir Diffusion_Renderer_Forward_Cosmos_7B 
 --dataset_path=asset/example_results/video_delighting/gbuffer_frames 
 --num_video_frames 57 
 --envlight_ind 0123 
 --use_custom_envmap=True 
 --video_save_folder=asset/example_results/video_relighting/

加速視頻生成

加速視頻生成模型 Cosmos-Predict2 現(xiàn)在通過鄰域注意力機制（NATTEN），提高了對相關(guān)視頻區(qū)域的聚焦能力。該注意力系統(tǒng)具有層級自適應(yīng)性，可動態(tài)平衡全局和局部上下文，以實現(xiàn)速度和質(zhì)量的最佳平衡。通過在模型層中實現(xiàn)稀疏注意力，可以最大限度地減少視頻生成過程中的冗余計算。鄰域注意力機制通過針對 NVIDIA 硬件優(yōu)化的后端代碼進(jìn)一步提升了效率。因此，在部分 NVIDIA GPU 上，視頻推理速度可提升 2 到 2.5 倍。

Cosmos Transfer：

用于機器人和智能汽車的可控合成數(shù)據(jù)生成方案

Cosmos Transfer 模型基于多種控制輸入生成世界仿真場景，包括分割圖、深度圖、邊緣圖、激光雷達(dá)掃描、關(guān)鍵點和高精地圖等。這些多模態(tài)控制方式使用戶在通過文本提示生成多樣化視覺特征的同時，能夠精準(zhǔn)控制場景構(gòu)成。該技術(shù)旨在增強合成數(shù)據(jù)集的視覺多樣性，全面提升機器人與智能汽車應(yīng)用中從仿真到現(xiàn)實的遷移效果。

Cosmos Transfer 應(yīng)用

現(xiàn)在，讓我們來看看使用 Cosmos Transfer 的一些工作流。

CosmosTransfer for AVs

Cosmos Transfer for AVs 能夠通過多樣化文本提示，從單一駕駛場景生成新的環(huán)境條件（如天氣、光照和地形）。該技術(shù)采用多模態(tài)控制作為輸入來增強數(shù)據(jù)多樣性，例如在 Cosmos Drive Dreams 應(yīng)用場景中所示。這項技術(shù)對創(chuàng)建輔助駕駛訓(xùn)練數(shù)據(jù)集具有重要意義，因為它能根據(jù)用戶文本提示，基于單一視頻實現(xiàn)大規(guī)模數(shù)據(jù)生成。

Cosmos Transfer 通過輸入同一段視頻并結(jié)合不同的文本提示（如“雪天”或“夜間場景”）生成各種條件和邊緣情況。

基于文本提示和高精地圖條件視頻，使用 Cosmos Transfer 生成 RGB 視頻的示例命令如下：

exportCUDA_VISIBLE_DEVICES="${CUDA_VISIBLE_DEVICES:=0}"
exportCHECKPOINT_DIR="${CHECKPOINT_DIR:=./checkpoints}"
exportNUM_GPU="${NUM_GPU:=1}"
PYTHONPATH=$(pwd) torchrun --nproc_per_node=$NUM_GPU--nnodes=1 --node_rank=0 cosmos_transfer1/diffusion/inference/transfer.py 
  --checkpoint_dir$CHECKPOINT_DIR
  --video_save_folder outputs/example1_single_control_edge_distilled 
  --controlnet_specs assets/inference_cosmos_transfer1_single_control_edge.json 
  --offload_text_encoder_model 
  --offload_guardrail_models 
  --num_gpus$NUM_GPU
  --use_distilled

邊緣模型蒸餾

邊緣模型蒸餾是 Cosmos Transfer 的改進(jìn)版本。原始的 Cosmos Transfer 模型需要經(jīng)過 70 次處理才能生成視頻，計算成本高昂。針對邊緣模式的模型蒸餾技術(shù)能夠產(chǎn)出更輕量的學(xué)生模型，該模型能夠在單一步驟中執(zhí)行相同的任務(wù)，且生成質(zhì)量與原始模型高度一致。其他控制模式（如深度圖、分割圖、高清地圖和激光雷達(dá)）也可以通過類似的方式進(jìn)行性能提升。通過減少視頻生成所需的計算工作量，可實現(xiàn)更快、更經(jīng)濟的部署?？梢酝ㄟ^--use_distilled 參數(shù)啟用蒸餾版本。

Cosmos Reason：

面向物理 AI 的長時推理框架

Cosmos Reason 是專注于物理 AI 推理的世界基礎(chǔ)模型，能夠理解物理常識，并通過長鏈?zhǔn)剿季S推理生成適當(dāng)?shù)木唧w決策。該模型能深度理解動作序列與現(xiàn)實世界約束，因此在合成數(shù)據(jù)生成（SDG）過程中可作為評估器來篩選高質(zhì)量訓(xùn)練數(shù)據(jù)。該模型分兩個階段進(jìn)行訓(xùn)練：監(jiān)督式微調(diào)（SFT）和強化學(xué)習(xí)。

圖 . Cosmos Reason 架構(gòu)概述

監(jiān)督微調(diào)（SFT）訓(xùn)練可以提高CosmosReason 模型在特定任務(wù)上的性能。例如，使用 robovqa 數(shù)據(jù)集進(jìn)行訓(xùn)練可以提高機器人在視覺問答應(yīng)用場景中的表現(xiàn)。以下是啟動監(jiān)督微調(diào)訓(xùn)練的示例命令：

cosmos-rl --config configs/cosmos-reason1-7b-fsdp2-sft.toml
./tools/dataset/cosmos_sft.py

本文是“NVIDIA 機器人研究與開發(fā)摘要（R2D2）”的一部分，旨在讓開發(fā)者更深入地了解 NVIDIA 研究中心在物理 AI 和機器人應(yīng)用方面的最新突破。