小米开源 Xiaomi-Robotics-U0：具身领域首个“通吃”四类任务的统一生成模型
IT之家 7 月 15 日消息，小米今日发布了 Xiaomi-Robotics-U0——一个拥有 **380 亿参数** 的多模态自回归具身生成基础模型，是 **具身领域首个“通吃”四类任务的统一生成模型**，打通了机器人图片和视频数据的生成与编辑链路。
### 四类任务
1. **具身场景生成（Scene Generation）** — 模型可以根据文本描述，为指定机器人本体生成多视角初始场景。无论是桌面、厨房、仓库，还是更复杂的开放世界环境，都可以通过语言描述生成对应的机器人观测。
2. **具身迁移（Embodied Transfer）** — 模型可以将已有机器人轨迹迁移到新的环境中，例如改变光照、背景、桌面材质、目标物体或工作区风格，同时保留原始轨迹中的机械臂位姿和场景布局。
3. **机器人交互视频生成（Video Generation）** — 基于初始观测和操作指令生成后续视频，能够兼顾动作连贯性和物理一致性，且可零样本泛化到任意场景。
4. **通用文生图和图像编辑（Text2Image & Anything2Image）** — 模型同时保留通用图像生成与编辑能力，使互联网视觉知识能够迁移到具身智能任务中。
官方表示，它既能在保持几何一致性的前提下，对已有数据做增强 —— 换物体、换光照、换背景、加干扰，无需重新采集；也能从零生成全新场景，覆盖危险、极端、长尾等真机难以触达的环境。此外，通过 FlashAR+ 推理加速方案，它的生成效率较原始自回归范式提升近 83 倍，大幅加快工程落地速度。规模化生成具身训练数据用于增益模型效果，从此有了可控且高效的解决方案。
**▲ 具身迁移效果对比：GPT-Image-2.0 vs Xiaomi-Robotics-U0**
在 WorldArena 评测基准上，**Xiaomi-Robotics-U0 取得总分第一名**（全球 126 个模型参评）。此外，真机评测中，在未知光照、陌生背景等 Out of Distribution 场景下，使用 Xiaomi-Robotics-U0 扩增数据训练的策略任务完成进度平均提升超 26%。
**▲ UNIS 为 Xiaomi-Robotics-U0 匿名评测代号（榜单时间 2026 年 7 月 15 日）**
相关代码与模型权重已全量开源，IT之家附相关链接：
- 项目主页：[https://robotics.xiaomi.com/xiaomi-robotics-u0.html](https://robotics.xiaomi.com/xiaomi-robotics-u0.html)
- 代码仓库：[https://github.com/XiaomiRobotics/Xiaomi-Robotics-U0](https://github.com/XiaomiRobotics/Xiaomi-Robotics-U0)
- 模型权重：[https://huggingface.co/collections/XiaomiRobotics/xiaomi-robotics-u0](https://huggingface.co/collections/XiaomiRobotics/xiaomi-robotics-u0)
- 魔搭链接：[https://modelscope.cn/collections/XiaomiRobotics/](https://modelscope.cn/collections/XiaomiRobotics/)
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原文链接：[点击查看](https://www.ithome.com/0/977/012.htm)
### 四类任务
1. **具身场景生成（Scene Generation）** — 模型可以根据文本描述，为指定机器人本体生成多视角初始场景。无论是桌面、厨房、仓库，还是更复杂的开放世界环境，都可以通过语言描述生成对应的机器人观测。
2. **具身迁移（Embodied Transfer）** — 模型可以将已有机器人轨迹迁移到新的环境中，例如改变光照、背景、桌面材质、目标物体或工作区风格，同时保留原始轨迹中的机械臂位姿和场景布局。
3. **机器人交互视频生成（Video Generation）** — 基于初始观测和操作指令生成后续视频，能够兼顾动作连贯性和物理一致性，且可零样本泛化到任意场景。
4. **通用文生图和图像编辑（Text2Image & Anything2Image）** — 模型同时保留通用图像生成与编辑能力，使互联网视觉知识能够迁移到具身智能任务中。
官方表示，它既能在保持几何一致性的前提下，对已有数据做增强 —— 换物体、换光照、换背景、加干扰，无需重新采集；也能从零生成全新场景，覆盖危险、极端、长尾等真机难以触达的环境。此外，通过 FlashAR+ 推理加速方案，它的生成效率较原始自回归范式提升近 83 倍，大幅加快工程落地速度。规模化生成具身训练数据用于增益模型效果，从此有了可控且高效的解决方案。
**▲ 具身迁移效果对比：GPT-Image-2.0 vs Xiaomi-Robotics-U0**
在 WorldArena 评测基准上，**Xiaomi-Robotics-U0 取得总分第一名**（全球 126 个模型参评）。此外，真机评测中，在未知光照、陌生背景等 Out of Distribution 场景下，使用 Xiaomi-Robotics-U0 扩增数据训练的策略任务完成进度平均提升超 26%。
**▲ UNIS 为 Xiaomi-Robotics-U0 匿名评测代号（榜单时间 2026 年 7 月 15 日）**
相关代码与模型权重已全量开源，IT之家附相关链接：
- 项目主页：[https://robotics.xiaomi.com/xiaomi-robotics-u0.html](https://robotics.xiaomi.com/xiaomi-robotics-u0.html)
- 代码仓库：[https://github.com/XiaomiRobotics/Xiaomi-Robotics-U0](https://github.com/XiaomiRobotics/Xiaomi-Robotics-U0)
- 模型权重：[https://huggingface.co/collections/XiaomiRobotics/xiaomi-robotics-u0](https://huggingface.co/collections/XiaomiRobotics/xiaomi-robotics-u0)
- 魔搭链接：[https://modelscope.cn/collections/XiaomiRobotics/](https://modelscope.cn/collections/XiaomiRobotics/)
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原文链接：[点击查看](https://www.ithome.com/0/977/012.htm)
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