GigaWorld-0：极佳视界（GigaAI）开源的具身智能专用世界模型框架

一、GigaWorld-0是什么

GigaWorld-0是由极佳视界（GigaAI）开源的具身智能专用世界模型框架，其核心定位为“世界模型即数据引擎”，通过GigaWorld-0-Video和GigaWorld-0-3D两大协同组件，首次实现90%比例的合成数据用于VLA模型训练，并在新纹理、新视角、新物体位置三大泛化维度实现近300%的性能提升。该项目创新性融合稀疏注意力Diffusion Transformer、混合专家（MoE）架构、3D Gaussian Splatting重建与物理信息神经网络（PINNs）物理引擎，搭配业内首个FP8端到端训练框架GigaTrain，在降低训练成本的同时保障数据的视觉与物理双保真，已成功落地于自动驾驶、工业分拣、家庭服务机器人等多类场景，为具身智能突破“数据稀缺”与“sim2real差距”两大瓶颈提供了开源解决方案。

在具身智能（Embodied AI）的发展进程中，高质量交互数据的获取一直是行业核心瓶颈。一方面，真实世界的机器人交互数据采集成本极高，不仅需要专业的硬件设备与场景搭建，还存在采集周期长、覆盖场景有限的问题，难以支撑VLA模型的规模化训练；另一方面，传统仿真系统生成的数据虽成本较低，但存在严重的“仿真到真实（sim2real）”差距，模型在虚拟场景中训练的能力无法有效迁移至真实环境，导致落地效果大打折扣。

GigaWorld-0正是为破解这一困境而生的开源具身智能世界模型框架，由华为哈勃投资的极佳视界团队研发并开源，其核心目标是构建“世界模型即数据引擎”的技术范式，通过学习真实世界的物理规律与视觉特征，生成高保真、可扩展、可控制的合成数据，替代传统的真机采集与低质仿真数据。

该项目由两大核心组件构成，形成“视觉生成+3D几何+物理仿真”的完整闭环：一是GigaWorld-0-Video，基于视频生成基座模型，可生成纹理丰富、动作连贯的具身操作视频序列，支持对物体外观、相机视角和动作语义的精准控制；二是GigaWorld-0-3D，融合3D生成建模、3D Gaussian Splatting重建、可微分物理系统识别技术，为生成的场景赋予真实的几何结构与物理动力学属性，确保数据的物理合理性。

从核心成效来看，GigaWorld-0实现了三大行业突破：其一，将合成数据在VLA训练中的占比提升至90%，大幅降低对真实数据的依赖；其二，基于该数据训练的VLA模型（GigaBrain-0）在新纹理、新视角、新物体位置三大泛化维度的性能提升近300%；其三，在仅激活20亿参数的轻量化条件下，于PBench（Robot Set）基准测试中超越140亿参数的同类模型，实现“小模型高性能”的性价比突破。

二、功能特色

为更直观展现GigaWorld-0的核心优势，我们将其与传统具身智能数据方案进行对比，具体如下表所示：

结合上表，GigaWorld-0的核心功能特色可归纳为以下五点：

1. 高比例合成数据支撑：这是GigaWorld-0最核心的特色，其突破了合成数据占比的行业上限，将VLA训练对真实数据的依赖降至10%，彻底解决了具身智能“数据稀缺”的行业痛点。实验证明，随着合成数据占比从10%提升至90%，VLA模型在开放场景中的任务成功率呈线性增长，无性能拐点与“模型自噬”现象。

2. 视觉-物理双高保真：GigaWorld-0-Video可生成包含物体反光、磨损痕迹等细节的高帧率视频，保障视觉层面的真实感；GigaWorld-0-3D则通过3DGS重建与PINNs物理引擎，精准复现机械臂夹取力度、物体惯性等物理动力学特征，实现“看起来真、动起来也真”的双保真效果。

3. 高效轻量化训练架构：该项目是业内首个采用FP8精度端到端训练的世界模型，同时融合稀疏注意力机制，在保持生成质量的前提下，将显存占用与训练成本降低一个数量级，支持在8×H20等常规硬件上完成模型微调，大幅降低了技术落地的硬件门槛。

4. 强开放场景泛化能力：针对具身智能落地的核心难点——开放场景泛化，GigaWorld-0生成的数据可覆盖“未见纹理、未见视角、未见物体布局”三类核心挑战，让训练后的VLA模型在真实环境中具备更强的自适应能力，不再局限于“实验室场景”。

5. 便捷的sim2real迁移：项目配备Video-AppearanceTransfer、Video-ViewTransfer和Video-MimicTransfer三大后训练模块，可将单视角真人演示转化为任意视角、任意纹理且机器人可执行的动作数据，显著缩小sim2real差距，实现“虚拟训练、真实落地”的快速迁移，在真实G1人形机器人上已完成叠衣服、榨果汁等长程任务，零样本部署即达高成功率。

三、技术细节

GigaWorld-0的技术架构可分为“生成层（Video+3D）”与“训练层（GigaTrain）”两大模块，各模块的核心技术原理如下：

（一）GigaWorld-0-Video：高保真视频数据生成

GigaWorld-0-Video的核心是基于稀疏注意力的Diffusion Transformer（DiT） 构建的生成主干，其解决了传统全注意力机制在生成长序列、高帧率视频时的平方级计算复杂度问题。该机制仅在“局部时空邻域”与“关键语义区域”间建立注意力连接，例如在机械臂拧瓶盖的视频生成中，仅聚焦机械臂关节与瓶盖的交互区域，而非整张画面，从而在生成1080P、60帧以上的长视频时，显著降低内存占用与推理延迟。

为进一步提升生成数据的语义可控性与多样性，GigaWorld-0-Video在DiT的前馈网络模块中集成了混合专家（MoE）架构。每个视频Token会根据其语义特征，动态路由至对应的专家子网络，例如“物体纹理”相关Token由纹理生成专家处理，“机械臂动作”相关Token由运动轨迹专家处理，实现了“专人专办”的精细化生成，既保障了数据的多样性，又提升了动作语义的精准度。

（二）GigaWorld-0-3D：几何-物理一致性保障

GigaWorld-0-3D的核心目标是为生成的视频赋予真实的3D几何结构与物理动力学属性，其技术流程分为两步：

1. 几何一致性重建：首先通过生成式重建技术，弥补稀疏观测视角下的建模瓶颈，再引入专用视图修复模型缓解几何畸变，最后基于3D Gaussian Splatting（3DGS） 完成场景的稠密重建，确保生成场景的三维结构与真实世界一致，避免出现“平面化”“透视错误”等问题。

2. 物理动力学建模：为保障机械臂与物体交互的物理合理性，GigaWorld-0-3D引入了基于物理信息神经网络（PINNs） 的可微分物理引擎。其原理是先通过随机物理参数生成仿真轨迹，训练一个可微替代模型逼近真实动力学规律，再通过梯度下降优化参数以匹配真实运动，可精准复现机械臂夹取物体的力度、物体碰撞的惯性等细节，解决了传统仿真“物理失真”的核心问题。

（三）GigaTrain：高效分布式训练框架

作为GigaWorld-0的训练底座，GigaTrain是专为大规模生成模型打造的统一分布式训练系统，其核心技术亮点如下：

1. FP8端到端训练：这是业内首个实现FP8精度端到端训练的世界模型框架，通过将FP8与稀疏注意力深度耦合，在不损失生成质量的前提下，将显存占用降低约50%，大幅降低训练成本。

2. 多技术集成：框架整合了DeepSpeed ZeRO、FSDP2、梯度检查点等先进训练技术，既支持超大规模模型的预训练，也适配8×H20等常规硬件的微调任务，兼顾了科研灵活性与产业落地性。

下表为GigaWorld-0与同类世界模型的核心技术参数对比：

四、应用场景

GigaWorld-0的“高保真合成数据+低硬件门槛+强泛化能力”特性，使其在多个领域实现了标杆性落地，具体场景如下：

1. 自动驾驶领域：传统自动驾驶AI需依赖数百万公里的真实路测数据，且难以应对“暴雨+道路施工+车辆变道”等极端组合场景。基于GigaWorld-0的自动驾驶专用版本，可在虚拟空间中生成数万种极端场景的合成数据，让AI提前“预演”应对方案。目前该技术已与某头部车企合作，其开发的辅助驾驶系统在复杂路况下的决策准确率提升了30%。

2. 工业机器人领域：在物流分拣场景中，GigaWorld-0可生成“开箱-分拣-打包”全流程的合成数据，训练的智能分拣机器人无需大量真机试错，即可实现全流程自主操作，分拣效率比传统机器人提升2倍。此外，在工业装配场景中，其生成的机械臂高精度操作数据，可显著提升装配的精准度与稳定性。

3. 家庭服务机器人领域：针对家庭场景的多样化需求，GigaWorld-0可生成擦窗、收纳、榨果汁等家庭服务任务的合成数据，训练后的机器人可自适应不同家庭的家具布局与物体纹理，目前家庭服务机器人的任务成功率已提升40%，加速了服务机器人的家庭落地进程。

4. 科研与教育领域：由于其开源属性与低硬件门槛，GigaWorld-0已成为高校与科研机构开展具身智能研究的基础平台，可帮助研究者快速构建自定义的虚拟实验场景，降低科研成本；同时在教育场景中，可通过生成可视化的机器人操作数据，帮助学生直观理解具身智能的核心原理。

五、使用方法

GigaWorld-0提供了从环境搭建到推理生成的全流程工具链，其核心使用步骤如下：

（一）环境搭建

首先需创建并激活专属conda环境，再安装核心依赖框架，具体命令如下：

# 创建conda环境
conda create -n giga_world_0 python=3.11.10 -y
conda activate giga_world_0

# 安装基础依赖
pip3 install giga-train giga-datasets natten

# 安装GigaModels多模态框架
git clone https://github.com/open-gigaai/giga-models.git && cd giga-models && pip3 install -e .

（二）预训练模型下载

项目提供了两款预训练模型，可通过官方脚本下载至指定目录，命令如下：

# 下载基础图像-文本到视频生成模型
python scripts/download.py --model-name video_pretrain --save-dir /path/to/save/

# 下载基于GR1数据集微调的模型
python scripts/download.py --model-name video_gr1 --save-dir /path/to/save/

（三）数据准备

需将原始视频数据与对应的文本prompt按指定结构组织，再通过脚本完成数据打包与prompt嵌入提取，命令如下：

python scripts/pack_data.py --video-dir /path/to/raw_video_data/ --save-dir /path/to/packed_data/

（四）模型训练

支持全量训练与LoRA微调两种模式，用户可通过配置文件指定训练参数，核心命令如下：

# 全量训练（基于默认配置）
python scripts/train.py --config configs.giga_world_0_video.config

# LoRA微调（需在配置文件中设置train_mode='lora'和lora_rank）
python scripts/train.py --config configs.giga_world_0_video_lora.config

（五）推理生成

支持单GPU或多GPU推理，可加载LoRA权重生成目标视频，命令如下：

python scripts/inference.py \
 --data-path /path/to/test_data/ \
 --save-dir /path/to/results/ \
 --transformer-model-path /path/to/transformer/ \
 --gpu_ids 0 # 多GPU可设置为0,1,2

六、常见问题解答(FAQ)

Q：训练过程中出现显存不足的问题，该如何解决？

A：可通过三种方式缓解：一是启用GigaTrain框架的梯度检查点功能，在配置文件中设置gradient_checkpointing=True；二是切换为FP8精度训练，相比FP16可降低约50%显存占用；三是采用LoRA微调模式，仅训练模型的部分参数，而非全量参数，大幅降低显存需求。

Q：GigaWorld-0生成的合成数据，如何保证在真实场景中的泛化性？

A：项目通过两大机制保障泛化性：其一，在数据生成阶段，GigaWorld-0-3D的3DGS重建与PINNs物理引擎确保了数据的几何与物理一致性，避免虚拟与真实世界的规律脱节；其二，配备三大后训练迁移模块，可将虚拟数据适配真实机器人的本体结构与场景纹理，同时90%的高比例合成数据训练可让模型学习更全面的环境规律，提升开放场景的自适应能力。

Q：如何缩小sim2real差距，让虚拟训练的模型快速落地真实场景？

A：可借助项目提供的Video-AppearanceTransfer、Video-ViewTransfer和Video-MimicTransfer模块，将单视角的真人或真实机器人演示数据，转化为任意视角、任意纹理的虚拟训练数据，再通过“虚拟训练+少量真实数据微调”的方式，实现sim2real的快速迁移。目前该方案已在真实G1人形机器人上验证，零样本部署即可实现叠衣服等长程任务的高成功率。

Q：GigaWorld-0是否支持自定义场景的生成？

A：支持。用户可通过修改配置文件中的“场景参数”“物体属性”“动作语义prompt”等字段，自定义生成特定场景的具身交互数据，例如家庭场景的“取牛奶”、工业场景的“螺丝装配”等，满足不同领域的个性化需求。

七、相关链接

1. GitHub代码仓库：https://github.com/open-gigaai/giga-world-0

2. 官方项目主页：https://giga-world-0.github.io/

3. 论文链接：https://arxiv.org/pdf/2511.19861

4. GigaTrain训练框架仓库：https://github.com/open-gigaai/giga-train

八、总结

GigaWorld-0是一款面向具身智能的开源世界模型框架，其以“世界模型即数据引擎”为核心定位，通过GigaWorld-0-Video与GigaWorld-0-3D的协同工作，首次实现90%比例的合成数据用于VLA模型训练，并在三大泛化维度实现近300%的性能提升，既解决了具身智能“数据稀缺”的行业痛点，又通过3DGS重建、PINNs物理引擎与迁移模块缩小了sim2real差距；同时其配套的GigaTrain框架实现了FP8端到端训练，大幅降低了硬件门槛，支持在常规硬件上完成模型训练与微调，且在仅20亿参数的轻量化条件下，于权威基准测试中超越大参数量同类模型，实现了性能与成本的平衡；此外，该项目已在自动驾驶、工业分拣、家庭服务等多场景完成标杆性落地，为具身智能的规模化、低成本、高泛化落地提供了开源的技术底座，也为科研与产业界搭建了具身智能研究的通用平台。