[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"similar-InternRobotics--InternUtopia":3,"tool-InternRobotics--InternUtopia":61},[4,18,26,36,44,53],{"id":5,"name":6,"github_repo":7,"description_zh":8,"stars":9,"difficulty_score":10,"last_commit_at":11,"category_tags":12,"status":17},4358,"openclaw","openclaw\u002Fopenclaw","OpenClaw 是一款专为个人打造的本地化 AI 助手，旨在让你在自己的设备上拥有完全可控的智能伙伴。它打破了传统 AI 助手局限于特定网页或应用的束缚，能够直接接入你日常使用的各类通讯渠道，包括微信、WhatsApp、Telegram、Discord、iMessage 等数十种平台。无论你在哪个聊天软件中发送消息，OpenClaw 都能即时响应，甚至支持在 macOS、iOS 和 Android 设备上进行语音交互，并提供实时的画布渲染功能供你操控。\n\n这款工具主要解决了用户对数据隐私、响应速度以及“始终在线”体验的需求。通过将 AI 部署在本地，用户无需依赖云端服务即可享受快速、私密的智能辅助，真正实现了“你的数据，你做主”。其独特的技术亮点在于强大的网关架构，将控制平面与核心助手分离，确保跨平台通信的流畅性与扩展性。\n\nOpenClaw 非常适合希望构建个性化工作流的技术爱好者、开发者，以及注重隐私保护且不愿被单一生态绑定的普通用户。只要具备基础的终端操作能力（支持 macOS、Linux 及 Windows WSL2），即可通过简单的命令行引导完成部署。如果你渴望拥有一个懂你",349277,3,"2026-04-06T06:32:30",[13,14,15,16],"Agent","开发框架","图像","数据工具","ready",{"id":19,"name":20,"github_repo":21,"description_zh":22,"stars":23,"difficulty_score":10,"last_commit_at":24,"category_tags":25,"status":17},3808,"stable-diffusion-webui","AUTOMATIC1111\u002Fstable-diffusion-webui","stable-diffusion-webui 是一个基于 Gradio 构建的网页版操作界面，旨在让用户能够轻松地在本地运行和使用强大的 Stable Diffusion 图像生成模型。它解决了原始模型依赖命令行、操作门槛高且功能分散的痛点，将复杂的 AI 绘图流程整合进一个直观易用的图形化平台。\n\n无论是希望快速上手的普通创作者、需要精细控制画面细节的设计师，还是想要深入探索模型潜力的开发者与研究人员，都能从中获益。其核心亮点在于极高的功能丰富度：不仅支持文生图、图生图、局部重绘（Inpainting）和外绘（Outpainting）等基础模式，还独创了注意力机制调整、提示词矩阵、负向提示词以及“高清修复”等高级功能。此外，它内置了 GFPGAN 和 CodeFormer 等人脸修复工具，支持多种神经网络放大算法，并允许用户通过插件系统无限扩展能力。即使是显存有限的设备，stable-diffusion-webui 也提供了相应的优化选项，让高质量的 AI 艺术创作变得触手可及。",162132,"2026-04-05T11:01:52",[14,15,13],{"id":27,"name":28,"github_repo":29,"description_zh":30,"stars":31,"difficulty_score":32,"last_commit_at":33,"category_tags":34,"status":17},1381,"everything-claude-code","affaan-m\u002Feverything-claude-code","everything-claude-code 是一套专为 AI 编程助手（如 Claude Code、Codex、Cursor 等）打造的高性能优化系统。它不仅仅是一组配置文件，而是一个经过长期实战打磨的完整框架，旨在解决 AI 代理在实际开发中面临的效率低下、记忆丢失、安全隐患及缺乏持续学习能力等核心痛点。\n\n通过引入技能模块化、直觉增强、记忆持久化机制以及内置的安全扫描功能，everything-claude-code 能显著提升 AI 在复杂任务中的表现，帮助开发者构建更稳定、更智能的生产级 AI 代理。其独特的“研究优先”开发理念和针对 Token 消耗的优化策略，使得模型响应更快、成本更低，同时有效防御潜在的攻击向量。\n\n这套工具特别适合软件开发者、AI 研究人员以及希望深度定制 AI 工作流的技术团队使用。无论您是在构建大型代码库，还是需要 AI 协助进行安全审计与自动化测试，everything-claude-code 都能提供强大的底层支持。作为一个曾荣获 Anthropic 黑客大奖的开源项目，它融合了多语言支持与丰富的实战钩子（hooks），让 AI 真正成长为懂上",142651,2,"2026-04-06T23:34:12",[14,13,35],"语言模型",{"id":37,"name":38,"github_repo":39,"description_zh":40,"stars":41,"difficulty_score":32,"last_commit_at":42,"category_tags":43,"status":17},2271,"ComfyUI","Comfy-Org\u002FComfyUI","ComfyUI 是一款功能强大且高度模块化的视觉 AI 引擎，专为设计和执行复杂的 Stable Diffusion 图像生成流程而打造。它摒弃了传统的代码编写模式，采用直观的节点式流程图界面，让用户通过连接不同的功能模块即可构建个性化的生成管线。\n\n这一设计巧妙解决了高级 AI 绘图工作流配置复杂、灵活性不足的痛点。用户无需具备编程背景，也能自由组合模型、调整参数并实时预览效果，轻松实现从基础文生图到多步骤高清修复等各类复杂任务。ComfyUI 拥有极佳的兼容性，不仅支持 Windows、macOS 和 Linux 全平台，还广泛适配 NVIDIA、AMD、Intel 及苹果 Silicon 等多种硬件架构，并率先支持 SDXL、Flux、SD3 等前沿模型。\n\n无论是希望深入探索算法潜力的研究人员和开发者，还是追求极致创作自由度的设计师与资深 AI 绘画爱好者，ComfyUI 都能提供强大的支持。其独特的模块化架构允许社区不断扩展新功能，使其成为当前最灵活、生态最丰富的开源扩散模型工具之一，帮助用户将创意高效转化为现实。",107888,"2026-04-06T11:32:50",[14,15,13],{"id":45,"name":46,"github_repo":47,"description_zh":48,"stars":49,"difficulty_score":32,"last_commit_at":50,"category_tags":51,"status":17},4721,"markitdown","microsoft\u002Fmarkitdown","MarkItDown 是一款由微软 AutoGen 团队打造的轻量级 Python 工具，专为将各类文件高效转换为 Markdown 格式而设计。它支持 PDF、Word、Excel、PPT、图片（含 OCR）、音频（含语音转录）、HTML 乃至 YouTube 链接等多种格式的解析，能够精准提取文档中的标题、列表、表格和链接等关键结构信息。\n\n在人工智能应用日益普及的今天，大语言模型（LLM）虽擅长处理文本，却难以直接读取复杂的二进制办公文档。MarkItDown 恰好解决了这一痛点，它将非结构化或半结构化的文件转化为模型“原生理解”且 Token 效率极高的 Markdown 格式，成为连接本地文件与 AI 分析 pipeline 的理想桥梁。此外，它还提供了 MCP（模型上下文协议）服务器，可无缝集成到 Claude Desktop 等 LLM 应用中。\n\n这款工具特别适合开发者、数据科学家及 AI 研究人员使用，尤其是那些需要构建文档检索增强生成（RAG）系统、进行批量文本分析或希望让 AI 助手直接“阅读”本地文件的用户。虽然生成的内容也具备一定可读性，但其核心优势在于为机器",93400,"2026-04-06T19:52:38",[52,14],"插件",{"id":54,"name":55,"github_repo":56,"description_zh":57,"stars":58,"difficulty_score":10,"last_commit_at":59,"category_tags":60,"status":17},4487,"LLMs-from-scratch","rasbt\u002FLLMs-from-scratch","LLMs-from-scratch 是一个基于 PyTorch 的开源教育项目，旨在引导用户从零开始一步步构建一个类似 ChatGPT 的大型语言模型（LLM）。它不仅是同名技术著作的官方代码库，更提供了一套完整的实践方案，涵盖模型开发、预训练及微调的全过程。\n\n该项目主要解决了大模型领域“黑盒化”的学习痛点。许多开发者虽能调用现成模型，却难以深入理解其内部架构与训练机制。通过亲手编写每一行核心代码，用户能够透彻掌握 Transformer 架构、注意力机制等关键原理，从而真正理解大模型是如何“思考”的。此外，项目还包含了加载大型预训练权重进行微调的代码，帮助用户将理论知识延伸至实际应用。\n\nLLMs-from-scratch 特别适合希望深入底层原理的 AI 开发者、研究人员以及计算机专业的学生。对于不满足于仅使用 API，而是渴望探究模型构建细节的技术人员而言，这是极佳的学习资源。其独特的技术亮点在于“循序渐进”的教学设计：将复杂的系统工程拆解为清晰的步骤，配合详细的图表与示例，让构建一个虽小但功能完备的大模型变得触手可及。无论你是想夯实理论基础，还是为未来研发更大规模的模型做准备",90106,"2026-04-06T11:19:32",[35,15,13,14],{"id":62,"github_repo":63,"name":64,"description_en":65,"description_zh":66,"ai_summary_zh":66,"readme_en":67,"readme_zh":68,"quickstart_zh":69,"use_case_zh":70,"hero_image_url":71,"owner_login":72,"owner_name":73,"owner_avatar_url":74,"owner_bio":75,"owner_company":76,"owner_location":76,"owner_email":77,"owner_twitter":76,"owner_website":78,"owner_url":79,"languages":80,"stars":93,"forks":94,"last_commit_at":95,"license":96,"difficulty_score":97,"env_os":98,"env_gpu":99,"env_ram":100,"env_deps":101,"category_tags":109,"github_topics":76,"view_count":32,"oss_zip_url":76,"oss_zip_packed_at":76,"status":17,"created_at":111,"updated_at":112,"faqs":113,"releases":148},4915,"InternRobotics\u002FInternUtopia","InternUtopia","A simulation platform for versatile Embodied AI research and developments.","InternUtopia 是一个专为具身智能（Embodied AI）研究打造的通用仿真平台，旨在为机器人算法的开发与验证提供高保真、物理准确的虚拟环境。它有效解决了真实机器人实验中成本高、风险大、场景难以复现等痛点，让研究人员能在安全可控的数字空间中高效训练和测试各类策略。\n\n该平台非常适合人工智能研究者、机器人算法工程师以及高校师生使用。无论是探索社交导航、移动操作等前沿课题，还是进行基础的运动控制实验，InternUtopia 都能提供开箱即用的支持。其核心亮点在于兼容 Gym 接口的环境实现，以及高度模块化的配置系统，用户可轻松调用多样的传感器、控制器、机器人模型及任务场景。\n\n此外，InternUtopia 拥有独特的技术优势：它不仅提供了大量经过物理校准的交互式物体资产，还支持程序化生成丰富的室内场景（如 GRScenes-100 数据集）。平台更集成了先进的遥操作工具，支持通过动作捕捉设备甚至 Apple Vision Pro 进行沉浸式人机交互演示。从驱动多样化的四足或人形机器人，到建立标准化的基准测试，InternUtopia 正成为连接算法理论与现实应用的重要桥梁。","[![demo](static\u002Fteaser.webp \"demo\")](https:\u002F\u002Fwww.youtube.com\u002Fwatch?v=fD0F1jIax5Y)\n\u003Cdiv id=\"top\" align=\"left\">\n\n[![arxiv](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002FarXiv%202407.10943-red?logo=arxiv)](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fabs\u002F2407.10943)\n[![pdf](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002FPaper-06AC38?logo=pagekit)](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fgrutopia\u002Fgrutopia.github.io\u002Freleases\u002Fdownload\u002Fv0.1.0\u002FGRUtopia.pdf)\n[![github](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002FProject-0065D3?logo=rocket&logoColor=white)](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FInternRobotics\u002FInternUtopia)\n[![doc](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002FDocument-FFA500?logo=readthedocs&logoColor=white)](https:\u002F\u002Finternrobotics.github.io\u002Fuser_guide\u002Finternutopia\u002F)\n[![video-en](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002FYouTube-D33847?logo=youtube)](https:\u002F\u002Fwww.youtube.com\u002Fwatch?v=fD0F1jIax5Y)\n[![video-cn](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002FBilibili-00A1D6?logo=bilibili&logoColor=white)](https:\u002F\u002Fwww.bilibili.com\u002Fvideo\u002FBV1JUbxeMEsL\u002F?buvid=XU42709457560E0722A8AA591EE792A3DAE59&from_spmid=search.search-result.0.0&is_story_h5=false&mid=vxiHfNKVdk6fb8fduRusuX8FTQ%2FSZMtL1rElX6M3iMo%3D&p=1&plat_id=116&share_from=ugc&share_medium=android&share_plat=android&share_session_id=e78b4bb6-087b-4a72-817b-b06ef91167f3&share_source=COPY&share_tag=s_i&spmid=united.player-video-detail.0.0&timestamp=1720788955&unique_k=CeKgxGI&up_id=3546722198358311&vd_source=7f685cd616faf836ed7469749c100410)\n[![PyPI Downloads](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FInternRobotics_InternUtopia_readme_379ce3cad0a6.png)](https:\u002F\u002Fpepy.tech\u002Fprojects\u002Finternutopia)\n[![GitHub Issues](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fgithub\u002Fissues\u002FInternRobotics\u002FInternUtopia)](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FInternRobotics\u002FInternUtopia\u002Fissues)\n\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fcdn.vansin.top\u002Ftaoyuan.jpg\">\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002FWeChat-07C160?style=for-the-badge&logo=wechat&logoColor=white\" height=\"20\" style=\"display:inline\">\u003C\u002Fa>\n[![Discord](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fdiscord\u002F1373946774439591996?logo=discord)](https:\u002F\u002Fdiscord.gg\u002F5jeaQHUj4B)\n\u003C\u002Fdiv>\n\n# InternUtopia\n\n## 🔥 News\n\n- \\[2025-07\\] InternUtopia 2.2.0 is released!\n- \\[2025-07\\] Our project has been renamed to InternUtopia.\n- \\[2025-02\\] GRUtopia 2.0 released!\n- \\[2024-07\\] We release the [paper](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fabs\u002F2407.10943) and demos of GRUtopia.\n\n## 🚀 New Features in 2.0 release\n- Gym compatible env implementation.\n- Easy-to-use pythonic config system to use out-of-the-box [sensors](https:\u002F\u002Finternrobotics.github.io\u002Fuser_guide\u002Finternutopia\u002Ftutorials\u002Fhow-to-use-sensor.html), [controllers](https:\u002F\u002Finternrobotics.github.io\u002Fuser_guide\u002Finternutopia\u002Ftutorials\u002Fhow-to-use-controller.html), [robots](https:\u002F\u002Finternrobotics.github.io\u002Fuser_guide\u002Finternutopia\u002Ftutorials\u002Fhow-to-use-robot.html) and [tasks](https:\u002F\u002Finternrobotics.github.io\u002Fuser_guide\u002Finternutopia\u002Ftutorials\u002Fhow-to-use-task.html).\n- Examples of driving [diverse robots](https:\u002F\u002Finternrobotics.github.io\u002Fuser_guide\u002Finternutopia\u002Fget_started\u002Fdrive-unitree-g1-with-keyboard.html) and the corresponding policies.\n- Benchmark and baseline for [social navigation](https:\u002F\u002Finternrobotics.github.io\u002Fuser_guide\u002Finternnav\u002F) and [mobile manipulation](https:\u002F\u002Finternrobotics.github.io\u002Fuser_guide\u002Finternmanip\u002F) task.\n- Teleportation tools with [Mocap](https:\u002F\u002Finternrobotics.github.io\u002Fuser_guide\u002Finternutopia\u002Fget_started\u002Fcontrol-franak-with-your-hand.html) and [Apple VisionPro](https:\u002F\u002Finternrobotics.github.io\u002Fuser_guide\u002Finternutopia\u002Fget_started\u002Fteleoprate-fourier-gr1-with-visionpro.html).\n- Physically accurate [interactive object assets](https:\u002F\u002Fhuggingface.co\u002Fdatasets\u002FInternRobotics\u002FGRScenes) that are ready for simulation.\n- Procedural [Indoor Scene Generation](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FInternRobotics\u002FInternUtopia\u002Ftree\u002Fmain\u002Ftoolkits\u002Findoor_scenes_generation) with [GRScenes-100](https:\u002F\u002Finternrobotics.github.io\u002Fuser_guide\u002Finternutopia\u002Fget_started\u002Fdive-into-grscenes-100.html).\n\n## 📋 Contents\n- [🏠 About](#-about) \u003C!-- omit in toc -->\n- [📚 Getting Started](#-getting-started)\n- [🏙️ Assets](#️-assets)\n- [📦 Benchmark & Method](#-benchmark--method)\n- [👥 Support](#-support)\n- [📝 TODO List](#-todo-list)\n- [🔗 Citation](#-citation)\n- [📄 License](#-license)\n- [👏 Acknowledgements](#-acknowledgements)\n\n\n## 🏠 About\n\n\u003C!-- ![Teaser](assets\u002Fteaser.jpg) -->\n\nRecent works have been exploring the scaling laws in the field of Embodied AI. Given the prohibitive costs of collecting real-world data, we believe the \u003Cb>Simulation-to-Real (Sim2Real) paradigm\u003C\u002Fb> is a more feasible path for scaling the learning of embodied models.\n\nWe introduce project \u003Cb>InternUtopia\u003C\u002Fb> (aka. 桃源 in Chinese), a general-purpose research platform for embodied AGI.\nIt features several advancements:\n* 🏙️ \u003Cb>GRScenes\u003C\u002Fb>, the scene dataset, includes 100k interactive finely annotated scenes. GRScenes covers 89 diverse scene categories, facilitating deployment of general robots across different scenarios.\n* 🧑‍🤝‍🧑 \u003Cb>GRResidents\u003C\u002Fb>, a Large Language Model (LLM) driven Non-Player Character (NPC) system that enables social interaction, task generation, and task assignment, thus simulating \u003Cb>social scenarios\u003C\u002Fb> for embodied AI applications.\n* 🤖 \u003Cb>GRBench\u003C\u002Fb>, a collection of embodied AI benchmarks for assessing various capabilities of solving embodied tasks.\n\nWe hope that this work can alleviate the scarcity of high-quality data in this field and provide a more comprehensive assessment of embodied AI research.\n\n\n\n\n\n## 📚 Getting Started\n\n### Prerequisites\n\n- Ubuntu 20.04, 22.04\n- [NVIDIA Omniverse Isaac Sim 4.5.0](https:\u002F\u002Fdocs.isaacsim.omniverse.nvidia.com\u002F4.5.0\u002Finstallation\u002Finstall_workstation.html)\n  - Ubuntu 20.04\u002F22.04 Operating System\n  - NVIDIA GPU (RTX 2070 or higher)\n  - NVIDIA GPU Driver (recommended version 535.216.01+)\n  - Docker (Optional)\n  - NVIDIA Container Toolkit (Optional)\n- Conda\n  - Python 3.10.16 (3.10.* should be ok)\n\n### Installation\n\nWe provide the installation guide [here](https:\u002F\u002Finternrobotics.github.io\u002Fuser_guide\u002Finternutopia\u002Fget_started\u002Finstallation.html). You can install locally or use docker and verify the installation easily.\n\n### Documentation \\& Tutorial\n\nWe provide detailed [docs](https:\u002F\u002Finternrobotics.github.io\u002Fuser_guide\u002Finternutopia\u002F) for the basic usage of different modules supported in InternUtopia. Welcome to try and post your suggestions!\n\n## 🏙️ Assets\n\n> [!NOTE]\n> 📝First of all you **MUST** complete the [User Agreement for GRScenes-100 Dataset Access](https:\u002F\u002Fdocs.google.com\u002Fforms\u002Fd\u002Fe\u002F1FAIpQLSccX4pMb57eZbjXpH12Jz6WUBmCfeyc2t0s98k_u4Z-GD3Org\u002Fviewform?fbzx=8256642192244696391).\n\nThen you can choose to download all assets (~80GB) or a minimum set (~500MB) to examine installation by running the following script with [InternUtopia](https:\u002F\u002Finternrobotics.github.io\u002Fuser_guide\u002Finternutopia\u002Fget_started\u002Finstallation.html) installed:\n\n```shell\n$ python -m internutopia.download_assets\n```\nThe default path to store the downloaded assets is `${PATH\u002FTO\u002FINTERNUTOPIA\u002FROOT}\u002Finternutopia\u002Fassets`. Users have two ways to configure the asset path:\n\n1. Spcecify a custom path during download using `python -m internutopia.download_assets`.\n2. Set it later by running `python -m internutopia.set_assets_path` and entering the preferred directory.\n\n\n\n### GRScenes-100\nIf you want to separately download the `GRScenes-100` scene assets, you can manually download them from [OpenDataLab](https:\u002F\u002Fopenxlab.org.cn\u002Fdatasets\u002FOpenRobotLab\u002FGRScenes\u002Ftree\u002Fmain\u002Fscenes\u002FGRScenes-100), [ModelScope](https:\u002F\u002Fwww.modelscope.cn\u002Fdatasets\u002FShanghai_AI_Laboratory\u002FGRScenes\u002Ffiles) and [HuggingFace](https:\u002F\u002Fhuggingface.co\u002Fdatasets\u002FInternRobotics\u002FGRScenes\u002Ftree\u002Fmain\u002Fscenes\u002FGRScenes-100). Please refer to the [instructions](https:\u002F\u002Fhuggingface.co\u002Fdatasets\u002FInternRobotics\u002FGRScenes#%F0%9F%93%9A-getting-started) for scene usage.\n\n### Robots & Weights\nIf you want to separately download robots and policy weights, you can manually download the `robot` directory from from [OpenDataLab](https:\u002F\u002Fopenxlab.org.cn\u002Fdatasets\u002FOpenRobotLab\u002FGRScenes\u002Ftree\u002Fmain\u002Frobots), [ModelScope](https:\u002F\u002Fwww.modelscope.cn\u002Fdatasets\u002FShanghai_AI_Laboratory\u002FGRScenes\u002Ffiles) and [HuggingFace](https:\u002F\u002Fhuggingface.co\u002Fdatasets\u002FInternRobotics\u002FGRScenes\u002Ftree\u002Fmain\u002Frobots) and move it to the root of the asset path.\n\n## 📦 Benchmark & Method\n\u003Cp align=\"center\">\n  \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FInternRobotics_InternUtopia_readme_32480dc16c05.png\" align=\"center\" width=\"100%\">\n\u003C\u002Fp>\n\n We preliminarily establish three benchmarks for evaluating the capabilities of embodied agents from different aspects: \u003Cb>Object Loco-Navigation\u003C\u002Fb>, \u003Cb>Social Loco-Navigation\u003C\u002Fb>, and \u003Cb>Loco-Manipulation\u003C\u002Fb>. Please refer to the [InternNav](https:\u002F\u002Finternrobotics.github.io\u002Fuser_guide\u002Finternnav\u002F) and [InternManip](https:\u002F\u002Finternrobotics.github.io\u002Fuser_guide\u002Finternmanip\u002F) for running the benchmarks.\n\n## 👥 Support\n\nJoin our [WeChat](https:\u002F\u002Fcdn.vansin.top\u002Ftaoyuan.jpg) support group or [Discord](https:\u002F\u002Fdiscord.gg\u002F5jeaQHUj4B) for any help.\n\n## 📝 TODO List\n\n- \\[x\\] Release the paper with demos.\n- \\[x\\] Release the platform with basic functions and demo scenes.\n- \\[x\\] Release 100 curated scenes.\n- \\[x\\] Polish APIs and related codes.\n- \\[x\\] Full release and further updates.\n- \\[x\\] Release the baseline methods and benchmark data.\n- \\[x\\] Support multiple episodes.\n- \\[x\\] Vectorized env and batch execution.\n- \\[ \\] Training framework.\n\n## 🔗 Citation\n\nIf you find our work helpful, please cite:\n\n```bibtex\n@inproceedings{grutopia,\n    title={GRUtopia: Dream General Robots in a City at Scale},\n    author={Wang, Hanqing and Chen, Jiahe and Huang, Wensi and Ben, Qingwei and Wang, Tai and Mi, Boyu and Huang, Tao and Zhao, Siheng and Chen, Yilun and Yang, Sizhe and Cao, Peizhou and Yu, Wenye and Ye, Zichao and Li, Jialun and Long, Junfeng and Wang, ZiRui and Wang, Huiling and Zhao, Ying and Tu, Zhongying and Qiao, Yu and Lin, Dahua and Pang Jiangmiao},\n    year={2024},\n    booktitle={arXiv},\n}\n```\n\n\u003C\u002Fdetails>\n\n## 📄 License\n\nInternUtopia's simulation platform is [MIT licensed](LICENSE). The open-sourced GRScenes are under the \u003Ca rel=\"license\" href=\"http:\u002F\u002Fcreativecommons.org\u002Flicenses\u002Fby-nc-sa\u002F4.0\u002F\">Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License \u003C\u002Fa>\u003Ca rel=\"license\" href=\"http:\u002F\u002Fcreativecommons.org\u002Flicenses\u002Fby-nc-sa\u002F4.0\u002F\">\u003Cimg alt=\"Creative Commons License\" style=\"border-width:0\" src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FInternRobotics_InternUtopia_readme_8a4e76cf0ed2.png\" \u002F>\u003C\u002Fa>.\n\n## 👏 Acknowledgements\n\n- [OmniGibson](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FStanfordVL\u002FOmniGibson): We refer to OmniGibson for designs of oracle actions.\n- [RSL_RL](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fleggedrobotics\u002Frsl_rl): We use `rsl_rl` library to train the control policies for legged robots.\n- [ReferIt3D](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Freferit3d\u002Freferit3d): We refer to the Sr3D's approach to extract spatial relationship.\n- [Isaac Lab](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fisaac-sim\u002FIsaacLab): We use some utilities from Orbit (Isaac Lab) for driving articulated joints in Isaac Sim.\n- [Open-TeleVision](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FOpenTeleVision\u002FTeleVision): We use Open-TeleVision to teleoperate with Apple VisionPro.\n- [HaMeR](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fgeopavlakos\u002Fhamer): We use HaMeR to recognize hand gesture in teleoperate with camera.\n- [Infinigen](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fprinceton-vl\u002Finfinigen): We use Infinigen to procedurally generate indoor scenes upon [GRScenes-100 dataset](https:\u002F\u002Fopenxlab.org.cn\u002Fdatasets\u002FOpenRobotLab\u002FGRScenes\u002Ftree\u002Fmain\u002Fscenes\u002FGRScenes-100).\n- [VLFM](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fbdaiinstitute\u002Fvlfm): We refer to VLFM to implement our benchmark baselines.\n- [Grounding DINO](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FIDEA-Research\u002FGroundingDINO): We use Grounding DINO in our benchmark baselines.\n- [YOLOv7](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FWongKinYiu\u002Fyolov7): We use YOLOv7 in our benchmark baselines.\n- [MobileSAM](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FChaoningZhang\u002FMobileSAM): We use MobileSAM in our benchmark baselines.\n","[![demo](static\u002Fteaser.webp \"demo\")](https:\u002F\u002Fwww.youtube.com\u002Fwatch?v=fD0F1jIax5Y)\n\u003Cdiv id=\"top\" align=\"left\">\n\n[![arxiv](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002FarXiv%202407.10943-red?logo=arxiv)](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fabs\u002F2407.10943)\n[![pdf](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002FPaper-06AC38?logo=pagekit)](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fgrutopia\u002Fgrutopia.github.io\u002Freleases\u002Fdownload\u002Fv0.1.0\u002FGRUtopia.pdf)\n[![github](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002FProject-0065D3?logo=rocket&logoColor=white)](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FInternRobotics\u002FInternUtopia)\n[![doc](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002FDocument-FFA500?logo=readthedocs&logoColor=white)](https:\u002F\u002Finternrobotics.github.io\u002Fuser_guide\u002Finternutopia\u002F)\n[![video-en](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002FYouTube-D33847?logo=youtube)](https:\u002F\u002Fwww.youtube.com\u002Fwatch?v=fD0F1jIax5Y)\n[![video-cn](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002FBilibili-00A1D6?logo=bilibili&logoColor=white)](https:\u002F\u002Fwww.bilibili.com\u002Fvideo\u002FBV1JUbxeMEsL\u002F?buvid=XU42709457560E0722A8AA591EE792A3DAE59&from_spmid=search.search-result.0.0&is_story_h5=false&mid=vxiHfNKVdk6fb8fduRusuX8FTQ%2FSZMtL1rElX6M3iMo%3D&p=1&plat_id=116&share_from=ugc&share_medium=android&share_plat=android&share_session_id=e78b4bb6-087b-4a72-817b-b06ef91167f3&share_source=COPY&share_tag=s_i&spmid=united.player-video-detail.0.0&timestamp=1720788955&unique_k=CeKgxGI&up_id=3546722198358311&vd_source=7f685cd616faf836ed7469749c100410)\n[![PyPI Downloads](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FInternRobotics_InternUtopia_readme_379ce3cad0a6.png)](https:\u002F\u002Fpepy.tech\u002Fprojects\u002Finternutopia)\n[![GitHub Issues](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fgithub\u002Fissues\u002FInternRobotics\u002FInternUtopia)](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FInternRobotics\u002FInternUtopia\u002Fissues)\n\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fcdn.vansin.top\u002Ftaoyuan.jpg\">\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002FWeChat-07C160?style=for-the-badge&logo=wechat&logoColor=white\" height=\"20\" style=\"display:inline\">\u003C\u002Fa>\n[![Discord](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fdiscord\u002F1373946774439591996?logo=discord)](https:\u002F\u002Fdiscord.gg\u002F5jeaQHUj4B)\n\u003C\u002Fdiv>\n\n# InternUtopia\n\n## 🔥 新闻\n\n- \\[2025-07\\] InternUtopia 2.2.0 发布！\n- \\[2025-07\\] 我们的项目已更名为 InternUtopia。\n- \\[2025-02\\] GRUtopia 2.0 发布！\n- \\[2024-07\\] 我们发布了 GRUtopia 的 [论文](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fabs\u002F2407.10943) 和演示视频。\n\n## 🚀 2.0 版本的新特性\n- 兼容 Gym 的环境实现。\n- 易于使用的 Python 风格配置系统，开箱即用的 [传感器](https:\u002F\u002Finternrobotics.github.io\u002Fuser_guide\u002Finternutopia\u002Ftutorials\u002Fhow-to-use-sensor.html)、[控制器](https:\u002F\u002Finternrobotics.github.io\u002Fuser_guide\u002Finternutopia\u002Ftutorials\u002Fhow-to-use-controller.html)、[机器人](https:\u002F\u002Finternrobotics.github.io\u002Fuser_guide\u002Finternutopia\u002Ftutorials\u002Fhow-to-use-robot.html) 和 [任务](https:\u002F\u002Finternrobotics.github.io\u002Fuser_guide\u002Finternutopia\u002Ftutorials\u002Fhow-to-use-task.html)。\n- 驾驶 [多样化机器人](https:\u002F\u002Finternrobotics.github.io\u002Fuser_guide\u002Finternutopia\u002Fget_started\u002Fdrive-unitree-g1-with-keyboard.html) 及其相应策略的示例。\n- 面向 [社交导航](https:\u002F\u002Finternrobotics.github.io\u002Fuser_guide\u002Finternnav\u002F) 和 [移动操作](https:\u002F\u002Finternrobotics.github.io\u002Fuser_guide\u002Finternmanip\u002F) 任务的基准测试与基线。\n- 结合 [动作捕捉](https:\u002F\u002Finternrobotics.github.io\u002Fuser_guide\u002Finternutopia\u002Fget_started\u002Fcontrol-franak-with-your-hand.html) 和 [Apple Vision Pro](https:\u002F\u002Finternrobotics.github.io\u002Fuser_guide\u002Finternutopia\u002Fget_started\u002Fteleoprate-fourier-gr1-with-visionpro.html) 的传送工具。\n- 物理精确的 [交互式物体资源](https:\u002F\u002Fhuggingface.co\u002Fdatasets\u002FInternRobotics\u002FGRScenes)，可直接用于仿真。\n- 基于程序化生成的 [室内场景](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FInternRobotics\u002FInternUtopia\u002Ftree\u002Fmain\u002Ftoolkits\u002Findoor_scenes_generation)，并附带 [GRScenes-100](https:\u002F\u002Finternrobotics.github.io\u002Fuser_guide\u002Finternutopia\u002Fget_started\u002Fdive-into-grscenes-100.html)。\n\n## 📋 目录\n- [🏠 关于](#-about) \u003C!-- omit in toc -->\n- [📚 入门指南](#-getting-started)\n- [🏙️ 资源](#️-assets)\n- [📦 基准测试与方法](#-benchmark--method)\n- [👥 支持](#-support)\n- [📝 待办事项](#-todo-list)\n- [🔗 引用](#-citation)\n- [📄 许可证](#-license)\n- [👏 致谢](#-acknowledgements)\n\n\n## 🏠 关于\n\n\u003C!-- ![Teaser](assets\u002Fteaser.jpg) -->\n\n近年来，研究者们一直在探索具身人工智能领域的规模效应。鉴于收集真实世界数据的成本高昂，我们认为 \u003Cb>模拟到现实（Sim2Real）范式\u003C\u002Fb> 是扩展具身模型学习能力更为可行的途径。\n\n我们推出了项目 \u003Cb>InternUtopia\u003C\u002Fb>（中文名：桃源），这是一个面向具身 AGI 的通用研究平台。它包含多项创新：\n* 🏙️ \u003Cb>GRScenes\u003C\u002Fb> 场景数据集，收录了 10 万个精细标注的交互式场景。GRScenes 涵盖 89 种多样化的场景类别，有助于推动通用机器人在不同场景中的部署。\n* 🧑‍🤝‍🧑 \u003Cb>GRResidents\u003C\u002Fb> 是一个由大型语言模型驱动的非玩家角色（NPC）系统，能够实现社交互动、任务生成和任务分配，从而为具身 AI 应用模拟出 \u003Cb>社交场景\u003C\u002Fb>。\n* 🤖 \u003Cb>GRBench\u003C\u002Fb> 是一系列具身 AI 基准测试，用于评估解决具身任务的各种能力。\n\n我们希望这项工作能够缓解该领域高质量数据的匮乏，并为具身人工智能研究提供更全面的评估手段。\n\n\n\n\n\n## 📚 入门指南\n\n### 前提条件\n\n- Ubuntu 20.04 或 22.04\n- [NVIDIA Omniverse Isaac Sim 4.5.0](https:\u002F\u002Fdocs.isaacsim.omniverse.nvidia.com\u002F4.5.0\u002Finstallation\u002Finstall_workstation.html)\n  - 操作系统：Ubuntu 20.04\u002F22.04\n  - NVIDIA GPU（RTX 2070 或更高）\n  - NVIDIA GPU 驱动程序（推荐版本 535.216.01+）\n  - Docker（可选）\n  - NVIDIA 容器工具包（可选）\n- Conda\n  - Python 3.10.16（3.10.* 版本均可）\n\n### 安装\n\n我们提供了安装指南 [这里](https:\u002F\u002Finternrobotics.github.io\u002Fuser_guide\u002Finternutopia\u002Fget_started\u002Finstallation.html)。您可以选择本地安装或使用 Docker，轻松完成验证。\n\n### 文档与教程\n\n我们为 InternUtopia 中支持的各个模块提供了详细的 [文档](https:\u002F\u002Finternrobotics.github.io\u002Fuser_guide\u002Finternutopia\u002F)。欢迎尝试使用，并提出您的宝贵建议！\n\n## 🏙️ 资产\n\n> [!NOTE]\n> 📝首先，您**必须**完成[GRScenes-100 数据集访问用户协议](https:\u002F\u002Fdocs.google.com\u002Fforms\u002Fd\u002Fe\u002F1FAIpQLSccX4pMb57eZbjXpH12Jz6WUBmCfeyc2t0s98k_u4Z-GD3Org\u002Fviewform?fbzx=8256642192244696391)。\n\n然后，您可以选择下载所有资产（约80GB）或最小集合（约500MB），以通过运行以下脚本并安装[InternUtopia](https:\u002F\u002Finternrobotics.github.io\u002Fuser_guide\u002Finternutopia\u002Fget_started\u002Finstallation.html)来检查安装情况：\n\n```shell\n$ python -m internutopia.download_assets\n```\n默认的下载资产存储路径是`${PATH\u002FTO\u002FINTERNUTOPIA\u002FROOT}\u002Finternutopia\u002Fassets`。用户有两种方式来配置资产路径：\n\n1. 在下载时使用 `python -m internutopia.download_assets` 指定自定义路径。\n2. 后续运行 `python -m internutopia.set_assets_path` 并输入首选目录来设置。\n\n### GRScenes-100\n如果您想单独下载 `GRScenes-100` 场景资产，可以从 [OpenDataLab](https:\u002F\u002Fopenxlab.org.cn\u002Fdatasets\u002FOpenRobotLab\u002FGRScenes\u002Ftree\u002Fmain\u002Fscenes\u002FGRScenes-100)、[ModelScope](https:\u002F\u002Fwww.modelscope.cn\u002Fdatasets\u002FShanghai_AI_Laboratory\u002FGRScenes\u002Ffiles) 和 [HuggingFace](https:\u002F\u002Fhuggingface.co\u002Fdatasets\u002FInternRobotics\u002FGRScenes\u002Ftree\u002Fmain\u002Fscenes\u002FGRScenes-100) 手动下载。请参阅[使用说明](https:\u002F\u002Fhuggingface.co\u002Fdatasets\u002FInternRobotics\u002FGRScenes#%F0%9F%93%9A-getting-started)了解场景的使用方法。\n\n### 机器人与权重\n如果您想单独下载机器人和策略权重，可以从 [OpenDataLab](https:\u002F\u002Fopenxlab.org.cn\u002Fdatasets\u002FOpenRobotLab\u002FGRScenes\u002Ftree\u002Fmain\u002Frobots)、[ModelScope](https:\u002F\u002Fwww.modelscope.cn\u002Fdatasets\u002FShanghai_AI_Laboratory\u002FGRScenes\u002Ffiles) 和 [HuggingFace](https:\u002F\u002Fhuggingface.co\u002Fdatasets\u002FInternRobotics\u002FGRScenes\u002Ftree\u002Fmain\u002Frobots) 手动下载 `robot` 目录，并将其移动到资产路径的根目录下。\n\n## 📦 基准测试与方法\n\u003Cp align=\"center\">\n  \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FInternRobotics_InternUtopia_readme_32480dc16c05.png\" align=\"center\" width=\"100%\">\n\u003C\u002Fp>\n\n我们初步建立了三个基准测试，用于从不同方面评估具身智能体的能力：**物体本地导航**、**社交本地导航**和**本地操作**。请参考 [InternNav](https:\u002F\u002Finternrobotics.github.io\u002Fuser_guide\u002Finternnav\u002F) 和 [InternManip](https:\u002F\u002Finternrobotics.github.io\u002Fuser_guide\u002Finternmanip\u002F) 来运行这些基准测试。\n\n## 👥 支持\n\n如需帮助，请加入我们的 [微信](https:\u002F\u002Fcdn.vansin.top\u002Ftaoyuan.jpg) 支持群或 [Discord](https:\u002F\u002Fdiscord.gg\u002F5jeaQHUj4B)。\n\n## 📝 待办事项清单\n\n- \\[x\\] 发布包含演示的论文。\n- \\[x\\] 发布具有基本功能和演示场景的平台。\n- \\[x\\] 发布100个精选场景。\n- \\[x\\] 完善API及相关代码。\n- \\[x\\] 全面发布并进行后续更新。\n- \\[x\\] 发布基线方法和基准数据。\n- \\[x\\] 支持多回合任务。\n- \\[x\\] 实现向量化环境和批量执行。\n- \\[ \\] 训练框架。\n\n## 🔗 引用\n\n如果您觉得我们的工作有所帮助，请引用以下内容：\n\n```bibtex\n@inproceedings{grutopia,\n    title={GRUtopia: Dream General Robots in a City at Scale},\n    author={Wang, Hanqing and Chen, Jiahe and Huang, Wensi and Ben, Qingwei and Wang, Tai and Mi, Boyu and Huang, Tao and Zhao, Siheng and Chen, Yilun and Yang, Sizhe and Cao, Peizhou and Yu, Wenye and Ye, Zichao and Li, Jialun and Long, Junfeng and Wang, ZiRui and Wang, Huiling and Zhao, Ying and Tu, Zhongying and Qiao, Yu and Lin, Dahua and Pang Jiangmiao},\n    year={2024},\n    booktitle={arXiv},\n}\n```\n\n\u003C\u002Fdetails>\n\n## 📄 许可证\n\nInternUtopia 的仿真平台采用 [MIT 许可证](LICENSE)。开源的 GRScenes 则遵循\u003Ca rel=\"license\" href=\"http:\u002F\u002Fcreativecommons.org\u002Flicenses\u002Fby-nc-sa\u002F4.0\u002F\">知识共享署名-非商业性使用-相同方式共享 4.0 国际许可协议\u003C\u002Fa>\u003Ca rel=\"license\" href=\"http:\u002F\u002Fcreativecommons.org\u002Flicenses\u002Fby-nc-sa\u002F4.0\u002F\">\u003Cimg alt=\"知识共享许可\" style=\"border-width:0\" src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FInternRobotics_InternUtopia_readme_8a4e76cf0ed2.png\" \u002F>\u003C\u002Fa>。\n\n## 👏 致谢\n\n- [OmniGibson](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FStanfordVL\u002FOmniGibson)：我们在设计 oracle 动作时参考了 OmniGibson 的方案。\n- [RSL_RL](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fleggedrobotics\u002Frsl_rl)：我们使用 `rsl_rl` 库来训练足式机器人的控制策略。\n- [ReferIt3D](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Freferit3d\u002Freferit3d)：我们参考 Sr3D 的方法来提取空间关系。\n- [Isaac Lab](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fisaac-sim\u002FIsaacLab)：我们在 Isaac Sim 中利用 Orbit（Isaac Lab）的一些工具来驱动关节。\n- [Open-TeleVision](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FOpenTeleVision\u002FTeleVision)：我们使用 Open-TeleVision 通过 Apple VisionPro 进行远程操控。\n- [HaMeR](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fgeopavlakos\u002Fhamer)：我们在通过摄像头进行远程操控时使用 HaMeR 来识别手势。\n- [Infinigen](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fprinceton-vl\u002Finfinigen)：我们基于 [GRScenes-100 数据集](https:\u002F\u002Fopenxlab.org.cn\u002Fdatasets\u002FOpenRobotLab\u002FGRScenes\u002Ftree\u002Fmain\u002Fscenes\u002FGRScenes-100) 使用 Infinigen 以程序化方式生成室内场景。\n- [VLFM](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fbdaiinstitute\u002Fvlfm)：我们在实现基准测试基线时参考了 VLFM。\n- [Grounding DINO](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FIDEA-Research\u002FGroundingDINO)：我们在基准测试基线中使用 Grounding DINO。\n- [YOLOv7](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FWongKinYiu\u002Fyolov7)：我们在基准测试基线中使用 YOLOv7。\n- [MobileSAM](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FChaoningZhang\u002FMobileSAM)：我们在基准测试基线中使用 MobileSAM。","# InternUtopia 快速上手指南\n\nInternUtopia（原名 GRUtopia，中文名“桃源”）是一个通用的具身智能（Embodied AI）研究平台，旨在通过高保真仿真环境加速从仿真到现实（Sim2Real）的模型训练。本平台提供大规模交互场景数据集（GRScenes）、社交 NPC 系统以及多种机器人基准测试。\n\n## 环境准备\n\n在开始之前，请确保您的开发环境满足以下要求：\n\n*   **操作系统**: Ubuntu 20.04 或 22.04\n*   **仿真引擎**: [NVIDIA Omniverse Isaac Sim 4.5.0](https:\u002F\u002Fdocs.isaacsim.omniverse.nvidia.com\u002F4.5.0\u002Finstallation\u002Finstall_workstation.html)\n    *   **GPU**: NVIDIA RTX 2070 或更高版本\n    *   **驱动**: 推荐 NVIDIA GPU Driver 535.216.01+\n    *   *(可选)* Docker 及 NVIDIA Container Toolkit\n*   **Python 环境**:\n    *   Conda\n    *   Python 3.10.16 (3.10.* 系列均可)\n\n## 安装步骤\n\n### 1. 基础安装\n请参考官方详细文档完成核心环境的部署（支持本地安装或 Docker 部署）：\n[安装指南链接](https:\u002F\u002Finternrobotics.github.io\u002Fuser_guide\u002Finternutopia\u002Fget_started\u002Finstallation.html)\n\n### 2. 获取资产数据 (Assets)\n**注意**：下载数据前，您**必须**先填写并签署 [GRScenes-100 数据集用户协议](https:\u002F\u002Fdocs.google.com\u002Fforms\u002Fd\u002Fe\u002F1FAIpQLSccX4pMb57eZbjXpH12Jz6WUBmCfeyc2t0s98k_u4Z-GD3Org\u002Fviewform?fbzx=8256642192244696391)。\n\n签署完成后，运行以下脚本下载资产。您可以选择下载完整包（约 80GB）或最小集（约 500MB）以验证安装：\n\n```shell\npython -m internutopia.download_assets\n```\n\n默认资产存储路径为 `${PATH\u002FTO\u002FINTERNUTOPIA\u002FROOT}\u002Finternutopia\u002Fassets`。如需自定义路径，可在下载时指定，或在下载后运行：\n```shell\npython -m internutopia.set_assets_path\n```\n\n### 3. 国内加速下载 (推荐)\n如果您在中国大陆，建议通过国内镜像源手动下载场景和机器人权重，以避免网络问题。下载后将其移至上述资产路径中。\n\n*   **场景数据 (GRScenes-100)**:\n    *   [OpenDataLab](https:\u002F\u002Fopenxlab.org.cn\u002Fdatasets\u002FOpenRobotLab\u002FGRScenes\u002Ftree\u002Fmain\u002Fscenes\u002FGRScenes-100)\n    *   [ModelScope (魔搭)](https:\u002F\u002Fwww.modelscope.cn\u002Fdatasets\u002FShanghai_AI_Laboratory\u002FGRScenes\u002Ffiles)\n*   **机器人与策略权重**:\n    *   从上述平台的 `robots` 目录下载，并移动到资产根目录。\n\n## 基本使用\n\nInternUtopia 提供了基于 Python 的配置系统，可轻松调用传感器、控制器、机器人和任务。\n\n### 运行示例：键盘控制机器人\n安装并配置好资产后，您可以尝试使用键盘驱动机器人（例如 Unitree G1）。具体命令参考官方教程，通常结构如下：\n\n```shell\n# 示例：启动键盘控制接口 (具体脚本名称请参考 tutorials 文档)\npython scripts\u002Fdrive_unitree_g1_with_keyboard.py\n```\n\n### 进阶功能入口\n*   **传感器\u002F控制器配置**: 查看 [如何使用传感器](https:\u002F\u002Finternrobotics.github.io\u002Fuser_guide\u002Finternutopia\u002Ftutorials\u002Fhow-to-use-sensor.html) 和 [如何使用控制器](https:\u002F\u002Finternrobotics.github.io\u002Fuser_guide\u002Finternutopia\u002Ftutorials\u002Fhow-to-use-controller.html)。\n*   **基准测试**: 运行社交导航 ([InternNav](https:\u002F\u002Finternrobotics.github.io\u002Fuser_guide\u002Finternnav\u002F)) 或移动操作 ([InternManip](https:\u002F\u002Finternrobotics.github.io\u002Fuser_guide\u002Finternmanip\u002F)) 基准测试。\n*   **遥操作**: 支持通过 Mocap 或 Apple VisionPro 进行真机\u002F仿真遥操作。\n\n更多详细用法和 API 文档请访问：[InternUtopia 用户文档](https:\u002F\u002Finternrobotics.github.io\u002Fuser_guide\u002Finternutopia\u002F)","某具身智能研发团队正致力于开发一款能在复杂家庭环境中自主完成“寻找并递送物品”任务的移动操作机器人，急需验证其导航与机械臂协同算法的鲁棒性。\n\n### 没有 InternUtopia 时\n- **场景构建耗时极长**：团队需手动建模每一个房间布局及家具资产，难以快速生成多样化的测试环境，导致算法仅在单一场景中过拟合。\n- **物理交互失真**：传统仿真器中物体缺乏真实的物理属性（如重量、摩擦力），机器人抓取易滑落或碰撞检测不准，模拟结果无法迁移到真机。\n- **多模态传感器配置繁琐**：集成深度相机、激光雷达等多传感器需编写大量底层驱动代码，调试周期长达数周。\n- **人机协作验证困难**：缺乏内置的社会化导航基准和动态行人模型，难以评估机器人在有人环境下的避障与交互能力。\n\n### 使用 InternUtopia 后\n- **一键生成多样场景**：利用程序化室内场景生成工具（GRScenes-100），团队几分钟内即可批量构建上百种不同布局的家庭环境，大幅提升训练数据多样性。\n- **高保真物理交互**：直接调用预置的高精度交互式物体资产，机器人抓取、推拉物体的物理反馈与真机高度一致，显著降低了 Sim-to-Real 的迁移成本。\n- **即插即用传感器系统**：通过 Pythonic 配置文件即可快速加载各类传感器与控制器，原本数周的集成工作缩短至数小时。\n- **内置社交导航基准**：直接复用平台提供的社会化导航任务基准与动态行人模型，快速量化并优化了机器人在人群中的穿行策略。\n\nInternUtopia 通过提供高保真物理引擎、自动化场景生成及标准化的任务基准，将具身智能算法的研发迭代效率提升了数倍，让团队能更专注于核心策略的创新而非环境搭建。","https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FInternRobotics_InternUtopia_32480dc1.png","InternRobotics","Intern Robotics","https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Favatars\u002FInternRobotics_3c4861a1.png","Building inclusive infrastructure for Embodied AI, from Shanghai AI Lab.",null,"embodiedai@pjlab.org.cn","https:\u002F\u002Finternrobotics.shlab.org.cn","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FInternRobotics",[81,85,89],{"name":82,"color":83,"percentage":84},"Python","#3572A5",99.3,{"name":86,"color":87,"percentage":88},"Shell","#89e051",0.6,{"name":90,"color":91,"percentage":92},"Dockerfile","#384d54",0.1,1234,75,"2026-04-06T11:30:49","MIT",4,"Linux (Ubuntu 20.04, 22.04)","必需 NVIDIA GPU (RTX 2070 或更高)，需安装 NVIDIA GPU Driver (推荐版本 535.216.01+)，基于 NVIDIA Omniverse Isaac Sim 4.5.0","未说明",{"notes":102,"python":103,"dependencies":104},"该项目是基于物理仿真的具身智能平台，必须运行在 NVIDIA Omniverse Isaac Sim 4.5.0 环境中。首次使用前需签署数据集访问协议，并下载资产文件（完整包约 80GB，最小集约 500MB）。支持通过 Docker 部署。","3.10.16 (3.10.* 系列)",[105,106,107,108],"NVIDIA Omniverse Isaac Sim 4.5.0","Conda","Docker (可选)","NVIDIA Container Toolkit (可选)",[14,110],"其他","2026-03-27T02:49:30.150509","2026-04-07T14:36:45.070428",[114,119,124,129,134,139,144],{"id":115,"question_zh":116,"answer_zh":117,"source_url":118},22302,"运行 demo 脚本时出现 'ModuleNotFoundError: No module named gymnasium' 错误怎么办？","该错误通常是因为环境中未安装 `gymnasium` 库。请确保在运行脚本的 Python 环境中执行了安装命令：`pip install gymnasium`。如果是在特定的虚拟环境或容器中运行，请确认安装包的位置与脚本解释器一致。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FInternRobotics\u002FInternUtopia\u002Fissues\u002F72",{"id":120,"question_zh":121,"answer_zh":122,"source_url":123},22303,"Isaac Sim 加载场景 USD 文件后只显示一个球体，无法显示完整场景如何解决？","这通常是因为资产格式或路径问题。虽然 GRUtopia 目前不提供将 Blender 资产转换为 USD 格式的专用脚本，但可以利用 Blender 自带的导出功能。参考官方文档使用 `bpy.ops.wm.usd_export` 接口或将文件导出为 USD 格式（File -> Export -> Universal Scene Description (.usd\u002F.usdc\u002F.usda)），确保导出设置正确后再加载。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FInternRobotics\u002FInternUtopia\u002Fissues\u002F65",{"id":125,"question_zh":126,"answer_zh":127,"source_url":128},22304,"运行 h1_house.py 时遇到 'JSONDecodeError: Expecting value' 错误的原因及解决方法？","该错误通常由代理服务器返回空响应或非 JSON 数据引起，或者是网络连接问题导致 `web_chat` 控制器无法获取有效数据。\n解决方案有两种：\n1. 检查网络代理设置，确保能正常访问相关服务。\n2. 如果不需要网页聊天功能，可以在配置文件 `demo\u002Fconfigs\u002Fh1_house.yaml` 中移除 `web_chat` 控制器声明，这样就不会发起 HTTP 请求，从而避免该错误。相比之下，`h1_locomotion.py` 不包含此控制器，因此通常能正常运行。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FInternRobotics\u002FInternUtopia\u002Fissues\u002F2",{"id":130,"question_zh":131,"answer_zh":132,"source_url":133},22305,"运行仿真环境时加载缓慢、帧率低且出现大量 RTX\u002FPhysX 警告怎么办？","如果出现环境加载极慢且伴随大量渲染或物理引擎警告，首先应检查系统资源占用情况。常见原因是后台有其他高负载进程（如 Java 进程）占用了大量 CPU 资源，导致仿真进程可用计算资源不足。请通过任务管理器或命令行工具（如 `top` 或 `htop`）查找并终止占用 CPU 过高的无关进程，然后重新启动仿真，帧率通常可恢复正常。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FInternRobotics\u002FInternUtopia\u002Fissues\u002F4",{"id":135,"question_zh":136,"answer_zh":137,"source_url":138},22306,"Teleoperating with Vision Pro 功能是否支持 Pico 4 等其他 VR 设备？","目前不支持。该项目中的遥操作功能依赖于 [OpenTeleVision](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FOpenTeleVision\u002FTeleVision) 库来收集姿态数据，而该库目前主要支持 Apple Vision Pro，尚未适配 Pico 4 或其他头显设备。强行使用其他设备可能无法正常工作。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FInternRobotics\u002FInternUtopia\u002Fissues\u002F58",{"id":140,"question_zh":141,"answer_zh":142,"source_url":143},22307,"如何获取项目中展示的城市级大规模开源场景资产？","城市级场景资产不直接公开下载，需要申请获取。用户需填写项目方提供的协议表单（agreement form），并在 \"Intended Use of Data\"（数据预期用途）一栏中明确标注 \"outdoor scene\"。提交并通过审核后，维护者会通过邮件发送下载链接。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FInternRobotics\u002FInternUtopia\u002Fissues\u002F45",{"id":145,"question_zh":146,"answer_zh":147,"source_url":138},22308,"HAMER 算法是否适用于人形机器人（如宇树 G1）的数据采集？","具有部分可行性。HAMER 算法目前支持提取手部关节的关键点数据，因此在技术上可以实现人类手部到机器人手部的姿态映射，适用于采集抓取数据。但由于 HAMER 仅提供手部数据，缺乏手臂关节角度或躯干姿势等肢体状态信息，若要驱动整台机器人（如 G1），需要额外设计方法来推算或补全末端执行器以外的身体配置。",[149,154,159,164,169,174],{"id":150,"version":151,"summary_zh":152,"released_at":153},136062,"v2.2.1","## 错误修复\n\n- 处理刚体初始化时的异常。(@BrigantineX )\n- 修复因控制器清理不完整导致的内存泄漏。(@APX103 )\n- 修复刚体过滤逻辑。(@uzuku )\n\n**完整更新日志**: https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FInternRobotics\u002FInternUtopia\u002Fcompare\u002Fv2.2.0...v2.2.1","2025-09-04T06:38:50",{"id":155,"version":156,"summary_zh":157,"released_at":158},136063,"v2.2.0","## 新特性\n\n- 支持多集数。(@APX103 )\n- 引入向量环境。(@APX103 )\n- 支持多GPU和多节点。(@BrigantineX )\n\n## 依赖\n\n- 将Isaac Sim升级至4.5.0版本。\n\n## 破坏性变更\n\n- 使用`task_configs`声明集数配置，而非`task_config`。\n- 将包名从`grutopia.*`重命名为`internutopia.*`。\n- 在扩展中使用接口类代替Isaac Sim原生类。这可能会导致基于旧版本InternUtopia编写的扩展代码出现兼容性问题。可通过参考[最新文档](https:\u002F\u002Finternrobotics.github.io\u002Fuser_guide\u002Finternutopia\u002Fadvanced_tutorials\u002Findex.html)对扩展进行修复。\n\n**完整变更日志**: https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FInternRobotics\u002FInternUtopia\u002Fcompare\u002Fv2.1.0...v2.2.0","2025-07-25T03:56:06",{"id":160,"version":161,"summary_zh":162,"released_at":163},136064,"v2.1.0","## Bug 修复\n\n- 修复机器人数量为零的情况。（@APX103）\n\n## 改进\n\n- 加速点云计算。（@uzuku）\n- 禁用 UJITSO 碰撞烘焙，以正确加载 GRScene 场景。（@uzuku）\n- 支持恢复数据集下载。（@uzuku）\n\n## 新特性\n\n- 使用动作捕捉进行布局编辑。（@Keep-changing）\n\n## 其他\n\n- 改进文档并修正拼写错误。（@uzuku）\n- 添加简单的端到端测试。（@uzuku）\n- 添加 CONTRIBUTING.md 文件、问题模板，并更新 CI 配置。（@uzuku）\n\n**完整变更日志**：https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FOpenRobotLab\u002FGRUtopia\u002Fcompare\u002Fv2.0.2...v2.1.0","2025-05-12T06:56:01",{"id":165,"version":166,"summary_zh":167,"released_at":168},136065,"v2.0.2","**完整更新日志**: https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FOpenRobotLab\u002FGRUtopia\u002Fcompare\u002Fv2.0.1...v2.0.2","2025-03-10T14:31:36",{"id":170,"version":171,"summary_zh":172,"released_at":173},136066,"v2.0.1","**完整更新日志**: https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FOpenRobotLab\u002FGRUtopia\u002Fcompare\u002Fv2.0.0...v2.0.1","2025-03-10T14:28:53",{"id":175,"version":176,"summary_zh":177,"released_at":178},136067,"v2.0.0","我们很高兴地宣布，GRUtopia 2.0.0 已正式发布！\n\n该版本的 Python 包可在 [PyPI](https:\u002F\u002Fpypi.org\u002Fproject\u002Fgrutopia\u002F2.0.0\u002F) 上找到。\n\n2.0.0 版本的新特性：\n\n- 使用标准的 Gym 环境。\n- 引入面向 Python 的配置系统，支持更清晰、可扩展的配置。\n- 增加了多种机器人及其对应的策略。\n- 支持通过动作捕捉和 VisionPro 实现瞬移功能。\n- 提供社交导航和移动操作任务的基准测试与基线模型。\n- 为仿真增加了更加真实且多样化的场景。\n- 在场景中提供了大量精细化的交互式物体模型。\n- 为场景中的大量物体添加了语义标注。\n- 通过 GRScenes-100 实现室内场景的程序化生成。","2025-02-26T12:14:58"]