π0 开源项目源码深度剖析
前言
随着具身智能与大模型技术的快速发展，基于视觉 - 语言 - 动作（VLA）的机器人控制框架逐渐成为研究热点。OpenPI 作为 Physical Intelligence 推出的开源项目，提供了一套完整的通用机器人控制解决方案。本文旨在深入剖析 OpenPI 的源码结构，解析其核心模型架构、训练流程及部署方案，为工程落地提供参考。
第一部分 π0 模型架构的实现
1.1 models/model.py：核心基础模型定义
这是模型框架的核心文件，定义了基础的抽象类和数据结构。
BaseModelConfig: 所有模型配置的抽象基类。BaseModel: 所有模型实现的抽象基类。Observation: 保存模型输入的数据类。Actions: 定义动作数据格式。
1.1.1 基础组件和关键常量
模型类型枚举定义了两种支持的模型类型：
class ModelType(enum.Enum):
"""Supported model types."""
PI0 = "pi0"
PI0_FAST = "pi0_fast"
图像输入配置定义了模型期望接收三个视角的图像：基础视图、左手腕视图、右手腕视图。分辨率通常设置为 224×224 像素。
1.1.2 Observation 类与 Actions 类型详解
Observation 类是 OpenPI 框架中的核心数据结构，用于存储和管理模型的输入数据。它包含机器人感知系统收集的所有必要信息，如低维度的机器人状态向量、图像掩码以及多视角图像数据。
class Observation(Generic[ArrayT]):
"""Holds observations, i.e., inputs to the model."""
images: dict[str, at.Float[ArrayT, "*b h w c"]]
image_masks: dict[str, at.Bool[ArrayT, "*b"]]
state: at.Float[ArrayT, "*b s"]
# ... 其他字段
Actions 类型用于表示模型的输出动作，维度通常为 [batch_size, action_horizon, action_dim]。
1.2 models/pi0.py 的实现
Pi0 是一个多模态扩散模型，继承自 BaseModel，使用 SigLIP 处理视觉输入、使用 Gemma 处理语言输入，实现了基于扩散的动作生成系统。
1.2.1 make_attn_mask：注意力掩码生成函数
该函数生成 Transformer 中使用的注意力掩码，控制 Token 之间的注意力流动方式，支持纯因果注意力、前缀语言模型注意力等多种模式。
