Video Prediction Policy使用教程
Video Prediction Policy（简称VPP）是专注于机器人视觉预测策略研究的学术展示平台，核心展示基于视频扩散模型的机器人操控技术方案。平台提供完整的VPP技术原理讲解、实验基准测试数据、预训练模型开源资源，以及相关论文成果和数据集获取渠道。目标用户覆盖机器人学研究者、计算机视觉方向科研人员、机器人开发工程师、人工智能领域高校师生、具身智能项目研发团队、工业自动化方案设计人员。可用于机器人操控算法性能对比参考、具身智能视觉预测模块开发、相关学术研究的实验基线搭建、视频扩散模型跨领域应用探索等场景。
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进入网站首页后，浏览顶部导航栏的核心板块分类，依次点击技术原理、实验结果板块，初步了解VPP的基础技术框架和整体性能表现，明确该技术是否匹配自身的研究或开发需求。
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若需要深入了解技术细节，可进入论文成果板块，下载完整的学术论文PDF，查看技术的实验设计、参数配置、理论推导等详细内容，获取完整的学术资料。
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若需要使用相关代码和模型，点击开源资源板块的GitHub跳转链接，进入对应的代码仓库，按照仓库中的README文档说明，完成运行环境的配置和依赖项安装。
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若需要复现实验或训练自定义模型，进入数据集获取板块，根据自己的需求下载对应的训练和测试数据集，使用平台提供的预处理脚本完成数据格式的统一适配。
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运行平台提供的测试脚本，验证模型在基准任务上的表现，若需要进行二次开发，可参考代码中的注释文档，修改模型结构或训练参数，适配自身的具体应用场景。
看完教程，直接上手试试
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