kotmul/dinowm_patch_prop_pusht

DINO-WM (PreJEPA) — PushT · patch tokens + proprio

프레임을 얼린 DINOv2-small 백본으로 latent 인코딩하고, causal predictor 로 다음 latent 을 예측하는 world model (DINO-WM 계열, JEPA loss). 픽셀 재구성 없음.

• backbone: dinov2_small (frozen), pixel_token=patch → 프레임당 256 패치 × 384-d
• predictor: CausalPredictor, dim=404 (= pixel 384 + proprio_emb 10 + action_emb 10)
• history_size=3, num_pred=1, frameskip=5
• 부가입력: proprio(in_chans=4: agent pos+vel), action(in_chans=10 = raw 2 × frameskip 5)
• env: swm/PushT-v1

파일

파일	설명
weights.pt	모델 가중치 (epoch 10)
config.json	구조 (hydra instantiate 용)
norm_stats.json	proprio/action ZScore mean·std (eval 정규화 복원)

설치

pip install stable-worldmodel   # 또는 저장소에서 editable 설치

로드 (public repo → 내장 로더)

import stable_worldmodel as swm

model = swm.wm.utils.load_pretrained("kotmul/dinowm_patch_prop_pusht")
model = model.eval().requires_grad_(False)
model.interpolate_pos_encoding = True

load_pretrained 는 config.json + weights.pt 를 <cache>/checkpoints/ 아래로 받아 instantiate(config) 후 가중치를 로드한다.

정규화 (중요)

• pixels: ImageNet mean/std 정규화 후 224×224
• proprio / action: 아래 norm_stats.json 의 ZScore (학습과 반드시 동일해야 함)

import json, numpy as np
from huggingface_hub import hf_hub_download

norm = json.load(open(hf_hub_download("kotmul/dinowm_patch_prop_pusht", "norm_stats.json")))
p_mean, p_std = np.array(norm["proprio"]["mean"][0]), np.array(norm["proprio"]["std"][0])
a_mean, a_std = np.array(norm["action"]["mean"][0]),  np.array(norm["action"]["std"][0])

추론 — 프레임 인코딩 & 다음 스텝 예측

import torch, numpy as np
import stable_pretraining as spt
from torchvision.transforms import v2 as T

tf = T.Compose([
    T.ToImage(), T.ToDtype(torch.float32, scale=True),
    T.Normalize(**spt.data.dataset_stats.ImageNet), T.Resize(224),
])
H, FS = model.history_size, 5   # 3 history steps, frameskip 5

# frames_uint8: (H, 224, 224, 3) uint8  — history_size 개의 연속 프레임(frameskip 간격)
# proprio_raw : (H, 4)   각 스텝의 [agent_x, agent_y, agent_vx, agent_vy]
# action_raw  : (H, FS*2) 각 model-step 의 raw action FS개 묶음 ([-1,1]^2 × FS)

pixels  = torch.stack([tf(im) for im in frames_uint8])[None]                 # (1,H,3,224,224)
proprio = torch.tensor(((proprio_raw - p_mean) / p_std)[None], dtype=torch.float32)  # (1,H,4)
action  = ((action_raw.reshape(H, FS, 2) - a_mean) / a_std).reshape(H, FS * 2)
action  = torch.tensor(action[None], dtype=torch.float32)                    # (1,H,10)

with torch.no_grad():
    # (a) 단일 프레임 인코딩 (patch latent)
    emb_img = model._encode_image(pixels[:, :1])   # (1, 1, 256, 384)

    # (b) 다음 스텝 예측 (action/proprio 반영)
    info = {"pixels": pixels, "proprio": proprio, "action": action}
    info = model.encode(info, target="emb", is_video=False)
    pred = model.predict(info["emb"][:, :H])       # (1, H, 256, 404)
    next_latent = pred[:, -1]                       # 예측한 다음 latent (1, 256, 404)
    # 404 = pixel(384) + proprio_emb(10) + action_emb(10).
    # planning cost 등에는 보통 action 구간(마지막 10)을 제외한 actionless 부분 사용:
    actionless = next_latent[..., :394]

Planning / eval 에서 쓰기

stable-worldmodel 의 planning(eval) 스크립트는 체크포인트 옆의 norm_stats.json 을 자동으로 찾아 학습 때 정규화를 복원한다(option B). 따라서 세 파일을 <cache>/checkpoints/<run>/ 한 폴더에 두고 policy 를 그 weights.pt 로 지정하면 된다:

<cache>/checkpoints/dinowm-pusht-patch-prop/
    weights.pt
    config.json
    norm_stats.json      # eval 이 여기서 mean/std 복원

MPC(CEM) planning 은 world model 을 imagination 으로 굴려 cost 를 최소화하고, 실제 env 에서 실행한다. 자세한 진입점은 리포지토리의 planning 스크립트를 참고.