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1. 为什么要在视频大模型满天飞的时候，回头去训一个世界动作模型

这两年做具身智能和机器人学习的朋友，应该都有一个共同的感受：视频生成模型太火了。Sora、可灵、各种开源视频扩散模型一波接一波，随便一个demo都能让外行惊呼“机器人要来了”。但真正在一线训过策略网络、调过真机的人心里都清楚，视频生成和动作生成之间隔着一道很深的沟。视频模型能画出“看起来合理”的未来帧，但它不保证这些帧在物理上可执行，更不保证对应的动作序列能让真实机械臂稳定完成任务。

这就是世界动作模型（World Action Model，简称WAM）要解决的问题。WAM的核心思路不是去生成像素级的视频，而是直接在一个隐空间里同时建模“世界怎么演化”和“动作怎么影响世界”。它跳过了视频解码这一步，把算力集中在动作相关的表征上。而GE-Act和CoAE这两个关键词，分别代表了当前WAM训练中两条重要的技术路线：前者偏向用几何/物理约束来引导动作表征学习，后者则强调对比学习在动作嵌入空间中的作用。至于IDM，在这里不是指某个下载工具，而是Inverse Dynamics Model（逆动力学模型），它负责从状态变化反推动作，是WAM训练中构造监督信号的关键组件。

我这次要分享的，就是在一个没有视频大模型底座、没有预训练权重可借的条件下，从零开始训一个WAM的完整过程。适合谁看？如果你正在做机器人策略学习、具身智能算法、或者单纯对“不依赖视频生成的动作世界模型”感兴趣，这篇内容应该能帮你省下至少两周的试错时间。我会把方案选型、数据构造、训练细节、踩过的坑全部摊开讲，代码级的配置也会给到可直接抄作业的程度。

2. 整体方案设计与核心思路拆解

2.1 为什么不借视频大模型：算力、延迟与物理一致性的三重考量

先说最直接的原因：算力账算不过来。一个中等规模的视频扩散模型，推理一步就要几十毫秒到上百毫秒，而机器人控制回路通常要求10Hz到50Hz。你不可能在每个控制周期里跑一次视频生成再解码出动作。就算用蒸馏、用少步采样，延迟依然很难压到实时范围。更关键的是，视频模型的训练目标是对齐像素分布，它优化的是“看起来像”，而不是“动起来对”。这两者的梯度方向在很多时候是冲突的。

第二个原因是物理一致性。视频模型在生成未来帧时，经常出现物体穿透、关节超限、接触力突变这些在真实物理中不可能发生的情况。你用这样的数据去监督动作网络，等于在教机器人做物理上做不到的事。我试过用某开源视频模型生成的数据做预训练，结果微调阶段策略网络花了大量精力去“遗忘”那些不合理的动态，反而拖慢了收敛。

第三个原因是表征效率。动作空间通常只有几十维，而视频像素空间动辄百万维。用一个百万维的生成目标去辅助几十维的动作学习，信息瓶颈太宽，大量算力浪费在和动作无关的纹理、光照、背景细节上。WAM的做法是把世界状态压缩到一个低维隐空间，在这个空间里同时预测下一时刻的状态和对应的动作，让表征学习直接服务于控制任务。

注意：不借视频大模型不等于完全不用视觉编码器。你仍然可以用一个轻量的视觉backbone（比如ResNet-18或ViT-Small）来提取当前帧特征，但这个backbone是从零训或者用少量数据训的，不承载视频生成的目标。

2.2 WAM的核心架构：状态编码、动作解码与隐空间动力学

我这次用的WAM架构可以拆成四个模块。第一个是状态编码器，输入是当前时刻的观测（RGB图像+关节角度+末端位姿），输出一个128维的隐状态向量。第二个是动作编码器，输入是当前时刻到下一时刻的动作序列（通常是未来若干步的动作chunk），输出一个64维的动作嵌入。第三个是动力学预测器，一个因果Transformer，输入当前隐状态和动作嵌入，预测下一时刻的隐状态。第四个是动作解码器，从预测出的隐状态变化中反推出动作，也就是IDM的角色。

这里的关键设计是：动力学预测和动作解码共享同一个隐空间。也就是说，隐状态的变化既要能预测下一帧的视觉特征，又要能解释动作。这两个目标通过一个多任务损失联合优化。GE-Act在这里的作用是给隐空间加一个几何约束：相邻时刻的隐状态变化方向，应该和动作嵌入的方向在某种度量下对齐。CoAE则是在batch内做对比学习，让不同动作对应的隐状态变化尽可能可分。

2.3 GE-Act与CoAE的配合逻辑：几何约束加对比正则

GE-Act的全称我在这里不展开，但它的核心思想很直观：动作引起的状态变化，应该在隐空间中表现为一个方向明确的位移。比如机械臂向左移动，隐状态的变化向量应该和“向左”这个语义方向一致，而不是乱跳。实现上，我在动力学预测器的输出后面加了一个投影头，把隐状态变化投影到一个单位球面上，然后用动作的真实方向作为监督信号，算余弦相似度损失。

CoAE则是从对比学习的角度补强。同一个batch里，不同样本的动作嵌入和隐状态变化构成正负对。正对是同一个样本的动作和它引起的状态变化，负对是跨样本的组合。InfoNCE损失让正对的相似度远高于负对。这样训出来的隐空间，动作和状态变化的对应关系非常干净，后续做规划或者模仿学习时，直接在这个空间里做最近邻搜索就能找到合理的动作。

这两个损失加起来，再加上原始的动力学预测MSE损失和动作解码MSE损失，总共四项。权重方面我试过几组，最后用的是1.0、0.5、0.3、0.5这个比例。GE-Act的权重不能太大，否则隐空间会被几何约束压得太死，丢失视觉细节；CoAE的权重也不能太大，否则batch内负样本不够多样时容易过拟合。

3. 数据构造与IDM监督信号的生成细节

3.1 从原始轨迹到训练样本：滑动窗口与动作chunk的切分

我手头的数据是大约200条真机演示轨迹，每条轨迹长度在500到2000步之间，采集频率是20Hz。原始数据包括RGB图像（640x480）、关节角度（7维）、末端位姿（6维）和动作（7维，对应关节速度指令）。第一步是切滑动窗口。窗口长度我设的是16步，也就是0.8秒。为什么是16？因为太短了动力学信息不足，太长了对Transformer的序列建模压力大，而且动作chunk太长会导致解码器难以精确回归。16步是一个在多个任务上验证过的平衡点。

每个窗口内，前8步作为历史观测，后8步作为预测目标。动作chunk取的是后8步对应的动作序列。这里有个细节：动作要做归一化。不同关节的速度范围差异很大，有的关节最大速度是1.0 rad/s，有的是3.0 rad/s。如果不归一化，MSE损失会被大数值关节主导。我用的是每个关节在训练集上的均值和标准差做z-score归一化，推理时再反归一化。

3.2 IDM的训练：从状态对反推动作，构造稠密监督

IDM是单独训的一个小网络，结构很简单：输入是相邻两个时刻的隐状态（或者原始观测特征），输出是中间的动作。训练数据就是原始轨迹里的(state_t, action_t, state_t+1)三元组。损失是动作的MSE。这个IDM训好之后，有两个用途。第一，在WAM训练中，它可以作为一个固定的监督信号来源：WAM预测出的隐状态变化，经过IDM解码出的动作，应该和真实动作一致。第二，在推理阶段，如果只想做状态预测不做动作生成，可以用IDM从预测的状态序列里反推动作。

IDM的训练有个坑：状态特征的选择。如果直接用原始RGB图像，IDM很难训，因为像素级差异对动作的敏感度不够。我的做法是用一个预训练的视觉编码器（在ImageNet上训过的ResNet-18，冻结前几层）提取特征，再拼接关节角度和末端位姿，作为IDM的输入。这样IDM的验证集MSE能降到0.02左右，足够作为监督信号。

3.3 数据增强与防过拟合：随机裁剪、颜色抖动与动作噪声

200条轨迹对于Transformer来说还是太少了。我用了三种增强。第一种是随机裁剪：把640x480的图像随机裁剪到560x420，再resize回原尺寸。这能提升视觉编码器对视角变化的鲁棒性。第二种是颜色抖动：亮度、对比度、饱和度各随机扰动0.2以内。真机部署时光照变化很常见，这个增强很必要。第三种是动作噪声：在动作chunk上加高斯噪声，标准差是原始动作标准差的0.05倍。这相当于给动力学预测器加了一个正则项，让它对动作的微小扰动不敏感。

提示：动作噪声的标准差不能太大，否则动力学预测器会学到“动作噪声不影响状态”的错误关联。我试过0.1倍标准差，结果策略在真机上抖动明显。

4. 训练流程与关键参数配置实录

4.1 网络结构参数：隐状态维度、Transformer层数与注意力头数

隐状态维度我最终定的是128。试过64和256，64的表达能力不够，动力学预测的MSE比128高了30%左右；256的参数量翻倍，但MSE只降了5%，性价比不高。动作嵌入维度是64，因为动作本身只有7维，64维的嵌入已经足够表达动作的语义方向。

动力学预测器用的是4层Transformer，每层4个注意力头，前馈维度256。为什么是4层？我做了消融：2层欠拟合，6层过拟合，4层在验证集上最好。注意力头数4个是Transformer的经典配置，再多的话每个头的维度太小，反而不好训。动作解码器是一个3层MLP，隐藏层维度256，输出7维动作。IDM是一个2层MLP，隐藏层维度128。

4.2 损失函数权重与训练超参：学习率、batch size与warmup策略

四个损失的权重前面说了，是1.0（动力学MSE）、0.5（动作解码MSE）、0.3（GE-Act余弦损失）、0.5（CoAE InfoNCE）。学习率用的是1e-4，AdamW优化器，weight decay是0.01。batch size是64，因为显存限制，再大就要降模型维度了。warmup用了500步，从1e-6线性升到1e-4，然后余弦退火到1e-6。总共训了50个epoch，大约3万步。

这里有个经验：CoAE的InfoNCE温度参数很关键。我试过0.07、0.1、0.2，最后0.1最好。温度太低的话，负样本的梯度太尖锐，训练不稳定；温度太高的话，对比学习的效果不明显。另外，负样本的构造方式也有讲究。我用的是batch内跨样本负采样，也就是同一个batch里其他样本的动作-状态对作为负样本。batch size越大，负样本越多样，效果越好。64的batch size下，每个正对对应63个负对，够用了。

4.3 训练过程监控：损失曲线、隐空间可视化与真机成功率

训练过程中我监控三个指标。第一是四个损失的曲线，确保都在下降且没有某个损失主导。第二是隐空间的t-SNE可视化，每隔5个epoch画一次，看不同动作对应的隐状态变化是否分得开。第三是每10个epoch在真机上跑一次评估，看任务成功率。

实测下来，动力学MSE从初始的0.15降到0.008左右，动作解码MSE从0.12降到0.006，GE-Act余弦损失从0.8降到0.15，CoAE损失从4.5降到0.8。真机成功率在前20个epoch提升很快，从10%涨到70%，后面30个epoch缓慢提升到85%左右。隐空间可视化显示，第10个epoch时不同动作的隐状态变化还混在一起，第30个epoch时已经明显分成几个簇，对应不同的运动方向。

5. 常见问题与排查技巧实录

5.1 动力学预测MSE降不下去：检查隐状态是否坍缩

如果你发现动力学MSE卡在0.05以上降不下去，大概率是隐状态坍缩了。也就是说，不管输入什么观测，编码器都输出差不多的隐状态。排查方法很简单：算一下batch内隐状态的标准差，如果小于0.01，就是坍缩了。解决办法有两个：一是加一个方差正则项，强制隐状态的方差大于某个阈值；二是检查CoAE的权重是不是太小，对比学习本身就有防坍缩的作用。

5.2 真机成功率远低于仿真：域随机化与视觉编码器微调

仿真里成功率90%，真机上只有40%，这是最常见的坑。原因通常是视觉域差异。仿真里的光照、纹理、背景和真机差别太大，视觉编码器提取的特征在真机上分布偏移了。我的解决办法是：在训练后期用少量真机数据微调视觉编码器，同时加域随机化，在仿真渲染时随机化光照方向、强度、物体纹理和相机位姿。微调时学习率要降到1e-5，否则会破坏已经学好的动力学表征。

5.3 CoAE负样本不多样导致过拟合：batch内采样与队列机制

如果batch size小，比如32以下，CoAE的负样本不够多样，对比学习容易过拟合。我试过用动量队列来扩大负样本池，也就是维护一个历史动作-状态对的队列，每次从队列里采样负样本。队列长度设的是256，效果比纯batch内采样好，CoAE损失能多降20%左右。但队列的更新动量要调好，我用的是0.999，太小的话队列里的样本太旧，和当前编码器的表征不一致。

5.4 IDM解码动作抖动：动作平滑与低通滤波

IDM从隐状态反推动作时，如果隐状态有噪声，解码出的动作会抖动。真机上表现为关节高频震颤。解决办法是在IDM输出后面加一个低通滤波器，截止频率设成5Hz。或者在训练IDM时，在动作标签上加一点平滑，比如用高斯滤波核平滑动作序列。我用的是后者，训练时平滑，推理时不加滤波，效果更好，因为滤波器会引入相位延迟。

6. 实操心得与后续扩展方向

6.1 从零训WAM的算力账：单卡3090够不够

很多人关心算力。我这次用的是单张3090，24G显存。模型参数量大约12M，batch size 64的时候显存占用18G左右。训练3万步花了大约36小时。如果你有A100或者4090，时间能缩短到15小时以内。关键是显存要够，因为CoAE需要大batch。如果显存不够，可以用梯度累积，累积4步等效batch size 256，但训练时间会翻倍。

6.2 隐空间规划：用WAM做模型预测控制的初步尝试

WAM训好之后，一个自然的应用是做模型预测控制。具体做法是：在当前隐状态下，采样一组候选动作序列，用动力学预测器 rollout 出未来隐状态轨迹，然后用一个代价函数评估哪条轨迹最接近目标。代价函数可以是隐空间中到目标状态的距离。我在一个推物任务上试过，规划步长8步，候选动作采样128条，单次规划耗时约15ms，能满足20Hz的控制频率。成功率比直接模仿学习高了10个百分点左右。

6.3 后续可以怎么扩展：多任务联合训练与跨本体迁移

这个WAM目前只在单一机械臂上训过。后续我想试两个方向。一是多任务联合训练，把抓取、推、放置三个任务的数据混在一起训，看隐空间能不能学到任务无关的动力学表征。二是跨本体迁移，用不同自由度的机械臂数据训一个共享的隐空间，然后在新本体上用少量数据微调动作解码器。这两个方向如果跑通，WAM的通用性会强很多。

最后分享一个小技巧：训练WAM的时候，不要过早停止。我观察到真机成功率在损失曲线已经平了之后还会缓慢提升，因为隐空间的几何结构在后期还在微调。我一般会多训10个epoch，让CoAE和GE-Act的约束充分作用。另外，验证集不要只用一个任务，最好用两到三个不同任务的平均成功率，否则容易过拟合到某一个任务的动作分布上。