Genie 2：划时代的世界模型，Google DeepMind 引领无限 3D 世界生成技术

Genie2是一款功能强大的工具，能够填补空白。它拥有众多令人称奇的功能。这款工具在科技领域受到了广泛关注，尤其在3D环境构建和智能体研究方面。它宛如一把万能钥匙，打开了众多可能性。我们有必要深入了解其应用技巧。

了解Genie2的基础能力

Genie2能构建出无限的新世界，用于智能体的训练与评估。它具备生成交互式3D场景的能力，就像其他同类工具一样，能从一张图片出发。而且，它是基于视频扩散技术，每一帧的生成都是基于像素预测。这提示我们，在使用Genie2时，得先了解它的基本功能。比如，2020年就有研究者在初步研究Genie2时，发现其特性适用于场景的初步构建。此外，它还能通过用户提供的额外指导来调整下一帧的概率分布，这在早期场景的动态构建中起到了重要作用。

Genie2作为一款全球性的模型，具备模拟虚拟世界及动作结果的能力。因此，在研究过程中，我们可以借助它来重现多样化的复杂虚拟场景。比如，在模拟特定救援任务时，它能够精确地展现人物跳跃、游泳等动作的后果，从而有助于我们更有效地进行救援计划的预演。

对比飞飞的WorldLabs

飞飞的WorldLabs与Genie2各有特点。WorldLabs可以从图片入手，对画面中各景物的深度和相对位置进行估算，进而构建出更贴近现实世界的3D模型。相较之下，Genie2更擅长利用大规模视频数据集进行训练，具备诸如物体交互等强大的功能。在3D建模选择上，若追求物理关系的精确呈现，WorldLabs可能更胜一筹。但若需求在于丰富的交互体验和大型数据支持，Genie2显然更为理想。以某游戏公司为例，他们为提升智能体的交互体验，最终选定了Genie2作为环境构建工具。

我们可以从两者在环境建模方面的重点入手。若项目着重于研究景物关系的虚拟旅游体验，WorldLabs的方法颇值得参考。反之，若旨在打造交互性强的多人在线游戏环境，Genie2的策略则更为合适。

Genie2的大规模涌现能力

Genie2经过大型视频数据集的训练，具备了众多大规模涌现技能，诸如物体间的互动、复杂角色的动画表现、物理模拟，以及预测其他智能体行为的能力。在制作智能角色扮演游戏时，Genie2的物体互动功能能显著提升游戏道具使用的自然度和真实性。2019年，一个小型团队便利用这一功能，大幅降低了编写自定义物理交互代码的工作量。

在处理复杂的角色动画时，Genie2同样表现出色。比如，动画工作室能够用它迅速制作出角色动作的初步演示，工作人员无需手动调整那些繁琐的动作曲线，这显著提高了创作初期的效率。

创建互动世界的技巧

人们都能借助文字描绘心中所想，挑选合适的呈现技巧，进入虚拟互动。我们应学会用文字精确塑造我们的虚拟世界。以2021年的一项室内设计模拟教学为例，教师运用Genie2，通过文字详细描绘多种室内风格，并挑选恰当的渲染技术，让学生得以身临其境地学习体验。

Genie2具备从同一起始帧出发，创造出不同行驶路径的能力，能够模拟出非现实情境。举例来说，在智能体训练中模拟交通事故，它能够从道路正常行驶的起始画面开始，制造出车辆意外转向或刹车失灵等多种情况，以此对智能体进行全方位的训练。

快速构建环境的价值

Genie2能轻松快捷地制作各类交互式体验的原型。这使得研究人员在探索新环境的试验中能够加速进程。例如，一个科研小组正在研究新型AI智能体在复杂建筑环境中的适应能力，他们借助Genie2迅速搭建原型环境，大大减少了场景搭建所需的时间。

它能帮助构建多种多样的AI智能体环境，并能在训练过程中产生未曾遇到的评估任务。例如，在智能机器人适应环境训练中，通过Genie2构建多种不熟悉的环境，这扩大了机器人适应能力的评估领域。

实际示例中的应用

SIMA智能体能够依照Genie2合成环境中的指令来执行自然语言指示以完成指定任务。比如在游戏制作过程中，若要构建一个包含蓝色和红色门的3D场景，并向SIMA智能体下达开启门的命令，Genie2便能高效地完成这一任务。研究者们可以借鉴这一方法，把Genie2技术应用于其他智能体场景的开发。

自动编码器将视频的潜在帧传输至一个大型transformer动态模型进行训练。这一过程同样可以为其他研究者在类似智能体与环境的交互设计中提供灵感。比如，在研发新的智能体控制算法时，可以借鉴Genie2中的数据传输与训练方式。

你有没有试过用像Genie2这样的工具，在你的项目或研究里搭建3D场景和培养智能体？期待大家点赞、转发，并在评论区分享你的使用心得。

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