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# π0 最小复现
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本项目是 Physical Intelligence π0 的最小复现，保留视觉语言条件、blockwise attention、action expert 和 flow matching 等核心结构。实现使用小型编码器和极小数据集，可在单机上完成训练、推理和轨迹对比。
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## 最小架构
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```text
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图像 + 语言指令 → 小型 VLM prefix
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│ blockwise attention
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连续本体/历史 state ─────┤
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noisy action + timestep ─┘
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▼
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action expert
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│
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▼
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flow velocity → action chunk
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```
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默认从相邻 Alpamayo 项目读取 1 个 PAI 驾驶样本，生成 4 个确定性轻微增强变体，输入 `64×64` 图像，预测未来 16 个 XY 动作点。
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## π0 与 π0.5 的关键差异
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| 方面 | 本项目对应的 π0 | π0.5 最小复现中的额外能力 |
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|---|---|---|
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| 控制层级 | 语言/视觉条件直接生成连续 action chunk | 先生成高层 subtask，再以 subtask 为条件生成动作 |
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| 动作表示 | flow action expert 输出连续动作 | 可同时有 FAST 风格离散动作 token 和连续 flow 动作 |
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| VLM 输出 | 主要作为条件语义前缀 | 自回归预测 subtask/离散动作 token |
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| 训练目标 | 本实验仅使用 flow velocity MSE | 还可联合文本/动作 token CE |
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与 π0 一致，本项目把连续 state 放在 action suffix，而不是像 π0.5 那样先离散成语言 token。
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因此，本项目故意不实现 π0.5 的高层 subtask 生成和 VLM 离散轨迹分支。效果图将对比 flow 生成轨迹与真值，而不是三方动作对比。
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## 安装与测试
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```bash
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cd pi0-minimal-validation
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python -m venv .venv
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source .venv/bin/activate
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python -m pip install -U pip
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python -m pip install -e '.[dev]'
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pytest -q
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```
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## 一键 Notebook 复现
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完整的论文链接、架构拆解、数据准备、过拟合训练、checkpoint 重载、推理指标和轨迹图都在：
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[`notebooks/pi0_minimal_reproduction.ipynb`](notebooks/pi0_minimal_reproduction.ipynb)
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```bash
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python3.12 -m venv .venv
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source .venv/bin/activate
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python -m pip install -U pip
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python -m pip install -e '.[notebook,dev]'
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python -m jupyter lab notebooks/pi0_minimal_reproduction.ipynb
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```
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Notebook 默认可直接 Run All：优先读取 `PI0_SOURCE_MANIFEST` 指定的已处理数据，其次尝试相邻 Alpamayo 项目，最后自动生成一个自包含 synthetic 样本。可通过 `PI0_PROFILE=smoke` 将训练缩短到 5 步，仅检查执行链路；默认 `full` 使用 600 步完成过拟合验证。
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`tests/test_flow.py` 验证直线概率路径 `x_t=(1-t)·noise+t·action`、目标速度 `action-noise`、MSE 损失、随机可复现性和 Euler 积分。
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## 过拟合训练与效果图
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```bash
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pi0mini-train --config configs/overfit.yaml
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pi0mini-infer --checkpoint outputs/overfit/checkpoint.pt
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```
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也可用 `python -m pi0mini.train --config configs/overfit.yaml` 运行。默认训练 600 步，推理使用 10 步 Euler flow integration。训练后应生成 checkpoint、loss 历史、逐样本评估 JSON 和 `outputs/overfit/trajectory_comparison.png`。
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默认数据源为：
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```text
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../../alpamayo/alpamayo-qwen05b-validation/data/processed/overfit_manifest.jsonl
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```
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如本地路径不同，修改 `configs/overfit.yaml` 中的 `data.source_manifest`。
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## 限制
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- 小型自定义编码器代替预训练 PaliGemma，参数规模与官方模型不可比。
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- 仅对几个增强样本做记忆性训练，loss 下降不代表泛化、鲁棒性或安全性。
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- 二维驾驶轨迹替代多机器人、多相机、高维关节动作和异构数据联合训练。
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- 固定步长 Euler sampler 只用于演示，没有实时控制、碰撞检查、约束或故障降级。
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- 严禁将输出用于真实车辆、机械臂或其他会产生物理影响的设备。
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## 成功标准
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成功只表示：该缩小实现的视觉/语言条件、blockwise action expert 和 flow matching 能够端到端反向传播，并记住极小训练集。它不证明与官方 π0 数值等价。
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