具身场景生成—— 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。

　　具身迁移—— 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。

　　机器人交互生成—— 基于初始观测和操作指令生成后续，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。

　　通用文生图和图像

　　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。