AI视频生成这就过时了吗？
刚刚，最先进的生成式物理引擎Genesis发布，一句话就可以生成完整精确的模拟物理世界。
一滴水滴落到一个啤酒瓶上，然后沿着瓶子表面慢慢滑落。
图片
生成结果可不仅是一个视频，其中还包含物体运动的各种参数。
图片
接下来可以分为三个视角，同时追踪模拟水滴的运动……
图片
对于人物动作，也可以遵循提示词精确模拟。
一个手里拿着棍子的微型悟空在桌子表面冲刺3秒钟，然后跳到空中，并在着陆时向下摆动右臂。
摄像机从他的面部特写开始，然后稳步跟随角色，同时逐渐缩小。
图片
当猴子跳到空中时，在跳跃的最高点，动作会暂停几秒钟……摄像机围绕角色旋转 360 度，然后缓慢上升，然后动作继续。
图片
这是一项涉及20多个组织，为期24个月的大规模合作研究：
学术界，有清华、北大、港大、CMU、马里兰、哥伦比亚、斯坦福、MIT……说是学术圈半壁江山都参与了也不为过。
产业界，也有英伟达、太极图形，以及MIT-IBM Watson AI Lab这样的联合实验室助阵。
图片
OpenAI在2月初次演示Sora时，曾称它是“世界的模拟器”。
相比之下，Genesis不仅物理模拟更精确，还同时有更多能力：
- 它是一个从头开始重建的通用物理引擎，能够模拟各种材料和物理现象。
- 它是一个轻量级、超快速、Python化和用户友好的机器人仿真平台。
- 它是一个强大而快速的照片级写实渲染系统。
- 它是一个生成式数据引擎，可将用户提示的自然语言描述转换为各种数据模式。
一句话总结：Genesis是一个全面的物理模拟平台，专为通用机器人、具身AI和物理AI应用而设计。
共同一作、CMU博士生周衔详细介绍了Genesis的各种能力，迅速引起业界轰动。
图片
其中大家格外关注的一点是生成速度。
它提供的模拟速度比现实世界快约430000倍，并且只需26秒即可在单个RTX4090上训练能转移到真实机器人的运动策略。
图片
据周衔介绍，Genesis的物理引擎用纯Python代码开发，同时比现有的GPU加速堆栈（如英伟达Isaac Gym和开源的MJX）快10-80倍。
同时，速度的提高不会影响仿真精度。
图片
目前，团队正在开源底层物理引擎和模拟平台，对生成式框架的访问将在不久的将来逐步推出。
不得不说，从一句话生成视频到一句话生成物理世界，2024年的进展实在是太快了。
生成4D物理世界
Genesis由从头开始的通用物理引擎提供支持，将各种物理求解器及其耦合集成到统一的框架中。该核心物理引擎通过上层运行的生成Agent框架进一步增强，旨在为机器人及其他领域实现完全自动化的数据生成，包括以下模态：
- 物理准确且空间一致的视频
- 摄像机运动和参数
- 人类和动物角色的动作
- 机器人操作和运动策略，可部署到现实世界
- 完全交互式 3D 场景
- 开放世界铰接式物体生成
- 语音音频、面部动作和表情
角色运动
关于角色运动，除了开头展示的猴子，作者还一口气放出了三个不同风格角色的运动场景。
一位日本武士正在表演拳击。
一名罗马士兵像僵尸一样向前走。
一名中国风的战士表演江南Style舞蹈。
图片
机器人策略
除了角色的运动，Genesis还可以自主提出机器人任务、设计环境、编写奖励函数，并最终自动生成机器人策略。
移动式franka机械臂将地板上的所有物品都扔进篮子里。
图片
同时支持Sim2Real，把在模拟环境训练好的策略转移到真实硬件机器人中。
一个宇树H1-2人形机器人向前走。
图片
四足机器狗双重后空翻
图片
很可惜还有一个人形机器人单脚跳跃只有模拟演示，因为团队的机器人坏掉了……
宇树H1人形机器人执行单脚跳跃。
图片
另外除了机器人，无人机编队也可以模拟，并呈现出正确的数量关系。
由24（4x6）架无人机组成的机队一起从地面起飞并一起进行翻转。
图片
3D & 全互动场景生成
一个带有客厅（包括用餐空间）、洗手间、书房和卧室的家居室内场景。
互动实体俄罗斯方块游戏。
图片
开放世界铰接式物体
生成开放世界铰接式物体的mesh资产，质量超越了人工注释，更多详细信息将随之后的论文一起公开。
图片
软体机器人
不只是各种刚性物体，Genesis针对软性的机器人也能够实现逼真的模拟。
蠕虫。
图片
柔软的抓手操纵盒子并拿起笔帽。
图片
面部动画和语音
Genesis还能够处理面部动作和表情的生成：
图片
同时还能向其中添加语音，并在面部表情不断变化的同时，保持口型与说话内容的匹配：
文本“Genesis是一个为通用机器人/嵌入式人工智能/物理人工智能应用而设计的物理平台。”对应的面部运动和语音，表情从中性过渡到愤怒，再到开心。
刚刚，AI颠覆物理模拟：一句话精准仿真，学术圈半壁江山联手耗时24个月研究成果
观看更多转载,刚刚，AI颠覆物理模拟：一句话精准仿真，学术圈半壁江山联手耗时24个月研究成果量子位已关注分享点赞在看已同步到看一看写下你的评论 视频详情
代码已开源，pip install
目前Genesis代码已开源，可以直接pip install genesis-world安装。
开源代码发布仅几个小时，也迅速在GitHub上揽获1.6k star。
图片
当前版本具体特性如下
- 可在不同的系统（Linux、MacOS、Windows）和不同的计算后端（CPU、Nvidia GPU、AMD GPU、Apple Metal）上原生运行。
- 统一的仿真框架中集成了各种物理求解器：刚体、MPM、SPH、FEM、PBD、稳定流体。
- 支持刚性和铰接体、各种类型的液体、气体现象、可变形对象、薄壳对象和颗粒材料的仿真（和耦合）
- 支持多种机器人：机械臂、腿式机器人、无人机、软体机器人等，并广泛支持加载不同的文件类型：MJCF （.xml）、URDF、.obj、.glb、.ply、.stl 等
- 支持基于原生光线追踪的渲染
- Genesis旨在与可微仿真完全兼容。目前，MPM求解器和Tool求解器是可微的，并且很快将添加其他求解器的可微性（从刚体仿真开始）
- Genesis包含一个基于物理且可微分的触觉传感器仿真模块，将很快集成到公开版本中（预计在 0.2.0 版本）
另外GitHub项目页面介绍，Genesis的目标是构建一个完全透明、用户友好的生态系统，来自机器人和计算机图形学的贡献者可以聚集在一起，共同创建一个高效、逼真（物理和视觉）的虚拟世界，用于机器人研究及其他领域。
此外，Genesis相关论文已进入提交阶段，将于稍后公开。
目前更多细节可参考官方文档。
GitHub：https://github.com/Genesis-Embodied-AI/Genesis
项目主页：https://genesis-embodied-ai.github.io
