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发布 H-JEPA 训练检查点：仿真环境 84 个、DROID 9 个，MIT 许可。

发布 H-JEPA：端到端分层世界模型用于视觉规划的训练检查点，覆盖 Visual AntMaze、FourRoom Distractors、OGBench Cube、Push-T 四个仿真环境共 84 个 checkpoint，另有 DROID 的 9 个。每个环境提供 LeWM、H-JEPA、HWM 多层级变体（2 至 4 层；DROID 为 LeWM+IDM 与两级 HWM、H-JEPA），各含三个随机种子。检查点下载到 $HJEPA_HOME/ckpts，.ckpt 是 pickled 的 HJEPA 模块，需将代码 release 加入 Python 路径并用 torch.load(..., weights_only=False) 加载；复现论文规划结果时作为 policy= 传给 eval.py，仿真与 DROID 评估任务见同名 datasets 仓库。许可证为 MIT，DROID 检查点基于 CC BY 4.0 训练，使用时需引用 DROID。

1. 1仿真环境每个 21 个检查点，共 84 个
2. 2DROID 检查点 9 个，基于 5 fps 真机数据
3. 3加载需 weights_only=False，评测经 eval.py 的 policy=

为什么重要　对具身智能评测与部署：官方权重+归一化参数+评测数据集可直接复现规划结果。适合　需要复现视觉规划评测或接入 H-JEPA 权重的具身智能/模型工程师

来源

huggingface.co

发布

2026/09/30

作者

jepa-world-models

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