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10分钟上手ABot-World：从Docker安装到第一次无限世界Rollout的快速开始指南

【免费下载链接】ABot-WorldInfinite Interactive World Rollout on a Single Desktop GPU项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ab/ABot-World

ABot-World 是一个可在单张桌面级显卡上实现实时、无限「世界 Rollout（世界延展生成）」的开源交互世界模型。它把 NVIDIA RTX 5090 变成一台真正的实时世界模拟器：720P 分辨率、16 FPS、约 1.2 秒延迟、仅占 19 GB 显存，你可以像玩游戏一样用键盘实时驱动世界画面，而不是一段被动播放的视频。本文将带你用 Docker 在 10 分钟内完成安装，并跑通第一次无限世界 Rollout。

ABot-World 能做什么？🎮

一句话理解：给它一张首帧图片和一段 Prompt，它就能让这个世界"活"起来，并且随你的操作无限走下去。

运行前的硬件与环境要求 ✅

官方测试环境为 Ubuntu 22.04、CUDA 12.8、Python 3.12。建议对照检查：

• 显卡：NVIDIA GPU，驱动支持 CUDA 12.8。RTX 5090 完整支持；RTX 3090 / 4090（24 GB）在原理上也能运行（官方已在 RTX 4090 上验证推理）
• 显存：约 19 GB 峰值占用
• 内存：建议 64 GB 系统内存
• 系统：Linux（强烈不推荐 Windows）
• 软件：Docker + NVIDIA Container Toolkit（Docker 路线）

更多硬件兼容细节可参考 FAQ.md。

第一步：克隆仓库并拉取 Docker 镜像 🐳

Docker 是官方推荐的安装方式——预构建镜像里已包含 PyTorch 2.8、FlashAttention、SageAttention 和lightx2v_kernel等全部编译好的依赖，无需手动编译任何组件：

# 1. 克隆代码（镜像只含运行环境，仓库在运行时挂载） git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/ab/ABot-World cd ABot-World # 2. 拉取预构建环境镜像（国内用户可选阿里云容器镜像源，见 docker/README.md） docker pull amapcvlab/abot-world:v0-env

💡 镜像内只包含运行环境，仓库代码在运行时挂载进容器，因此你修改本地代码后立即生效，无需重新构建镜像。

第二步：下载模型权重

权重不会打进镜像，需要下载到项目根目录的./checkpoints下（docker/run.sh会自动挂载它）。两种方式任选其一（完整命令见 README.md）：

# 方式一：HuggingFace pip install -U "huggingface_hub" hf download acvlab/ABot-World-0-5B-LF --local-dir ./checkpoints/ABot-World-0-5B-LF # 方式二：ModelScope（国内推荐） pip install -U "modelscope" modelscope download "amap_cvlab/ABot-World-0-5B-LF" --local_dir ./checkpoints/ABot-World-0-5B-LF

下载完成后目录结构应为：

checkpoints/ └── ABot-World-0-5B-LF/ ├── Wan2.2_VAE.pth ├── taew2_2.pth ├── models_t5_umt5-xxl-enc-bf16.pth ├── diffusion_pytorch_model.safetensors └── google/umt5-xxl/

权重路径由 configs/long_forcing_dmd.yaml 和 configs/default_config.yaml 配置，无需手动改动。

第三步：启动 Gradio 演示，打开你的第一个世界 🚀

在仓库根目录执行：

# 指定镜像并启动（默认使用 0 号 GPU） IMAGE=amapcvlab/abot-world:v0-env bash docker/run.sh

看到端口就绪提示后，用Chrome浏览器打开：

http://localhost:2233

常用启动参数（详见 docker/run.sh）：

CUDA_ID=1 bash docker/run.sh # 指定其他 GPU PORT=8080 bash docker/run.sh # 更换主机端口 bash docker/run.sh bash # 进入容器交互式 shell

页面加载完成后，你会看到首帧参考图和滚动生成的世界画面——这就是你的第一次无限世界 Rollout。画面会持续生成下去，直到你主动停止。

键盘控制：像玩游戏一样操作世界 🎯

交互界面的核心是两套按键，界面上方有实时按键 HUD 指示当前状态：

按键状态由 web_client/keyboard.py 管理，冲突消解（如同时按下W和S）与 8 键采样逻辑都在该模块中实现；每 block 采样一次的按键快照直接驱动世界生成。按住不放即可持续生效，短按也会被合并识别。

切换场景与自定义首帧 🖼️

演示页面的所有「首帧参考图 + Prompt」都来自唯一的数据源 web_client/scene_presets.yaml，内置了多个示例场景（沙漠河谷、高山草甸、林间溪流等）。想换场景，只需在页面画廊中点选首帧；想加自己的世界，在scene_presets.yaml的groups里追加一条image + prompt即可，图片放在web_client/datasets/images/下。

几个关键运行参数集中在 web_client/config.py：

• 流式推理分辨率：1280 × 704（720P）
• 帧率与队列：视频 12 FPS，帧队列深度 2
• 最大生成块数 600（约 10 分钟的超长 Rollout 上限）

生成结束后的视频会自动保存到outputs/目录，页面 Gallery 最多保留 10 条。

常见问题快速排查 ❓

更多环境排查可参考 docker/README.md 与 FAQ.md。

下一步可以做什么？

• 体验离线批处理推理：scripts/inference.py 提供了基于动作序列（web_client/datasets/actions/default_action.json）的非交互推理与量化方案对比脚本
• 了解因果推理流程：核心 Rollout 逻辑位于 pipeline/causal_inference.py
• 不装 Docker 的手动安装路线：完整步骤（conda 环境、FlashAttention、SageAttention、lightx2v_kernel 编译）见 README.md 的 Setup 章节

至此，你已经完成从 Docker 安装到第一次无限世界 Rollout 的全部流程。打开浏览器，按下W，让这个世界无限走下去吧 🌍

【免费下载链接】ABot-WorldInfinite Interactive World Rollout on a Single Desktop GPU项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ab/ABot-World