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你所喜爱的生成模型的一切——现在由真实物理驱动！

宣布创世纪项目——经过20多个研究实验室24个月的大规模合作研究后——一个由物理模拟平台驱动、能够生成4D动态世界的生成物理引擎，该平台专为通用机器人和物理AI应用而设计。

创世纪的物理引擎由纯Python开发，比现有的GPU加速堆栈（如Isaac Gym和MJX）快10 - 80倍。它的模拟速度比实时速度快约430,000倍，并且在单个RTX4090上仅需26秒就能训练一个可迁移到现实世界的机器人运动策略（教程见：https://genesis - world.readthedocs.io/en/latest/user_guide/getting_started/locomotion.html）。

创世纪物理引擎和模拟平台在https://github.com/Genesis - Embodied - AI/Genesis完全开源。我们将在不久的将来逐步推出对我们生成框架的访问权限。

创世纪从头开始实现了一个统一的模拟框架，集成了多种最先进的物理求解器，允许在虚拟领域中以最高的真实度模拟整个物理世界。

我们的目标是构建一个通用数据引擎，利用上层生成框架自主创建物理世界，以及各种数据模式，包括环境、相机运动、机器人任务提议、奖励函数、机器人策略、角色动作、完全交互的3D场景、开放世界的关节资产等，旨在为机器人、物理AI和其他应用实现全自动数据生成。

开源代码：https://github.com/Genesis - Embodied - AI/Genesis 项目网页：https://genesis - embodied - ai.github.io 文档：https://genesis - world.readthedocs.io

来源：https://x.com/zhou_xian_/status/1869511650782658846

查看上述X帖子中的视频。

我很难理解这到底是什么东西。看起来像是物理引擎和生成式AI的混合，但他们是如何做到的呢？特别是关于分子结构的部分看起来很神奇（或者那只是生成式AI部分的放大，其余的都是物理引擎？）

讨论总结

这是关于Genesis项目的讨论，该项目是由物理模拟平台驱动、能够生成4D动态世界的生成式物理引擎，由20多个研究实验室经过24个月大规模研究合作而成。评论者们对项目有着不同的态度和观点，一些人对项目表示惊叹和正面印象，认为项目看起来很棒，但也有很多人表示疑惑、不理解，甚至怀疑项目的真实性，还有人从商业关联角度进行提问，整个讨论的氛围比较复杂多样。

主要观点

  1. 👍 项目看起来很令人惊叹。
    • 支持理由：项目有很多优秀的特性，如纯Python开发、速度快等。
    • 反对声音：无。
  2. 🔥 对Genesis项目如何将物理引擎和生成式AI结合表示疑惑。
    • 正方观点：项目介绍没有说清结合方式，所以感到疑惑。
    • 反方观点：无。
  3. 💡 认为Genesis项目看起来是假的。
    • 支持理由：作为视觉特效监督，认为展示内容为低质量3D渲染，而非AI生成内容。
    • 反对声音：无。
  4. 😕 想了解项目对未来模拟或动画的影响。
    • 解释：对项目印象深刻，好奇其对未来相关领域的影响。
  5. 🤔 关注项目的创建者以及相关股票情况。
    • 解释：从投资或商业利益角度出发关注项目背后的商业关联。

金句与有趣评论

  1. “😂 基于现有生成式AI使用案例，这将被用于大量的乳房。”
    • 亮点：表述奇特，带有调侃性质。
  2. “🤔 这看起来很惊人，但老实说，它看起来太好了，我真的需要尝试一下才能相信。”
    • 亮点：表达了对项目惊叹的同时也体现出怀疑态度。
  3. “👀 IrisColt: Just imagine robots… soft robots… experimenting, failing, and perfecting their actions thousands of times faster than real - world trials… just by thinking harder.”
    • 亮点：描绘了机器人在项目模拟环境中的优势。
  4. “😕 我很难理解这到底是什么东西。”
    • 亮点：直接表达对项目的不理解。
  5. “🙄 这看起来1000%是假的。我是视觉特效监督，我从10英里外就能看出这是低质量的3D渲染，而不是AI生成的内容。”
    • 亮点：以专业身份表达对项目的怀疑。

情感分析

总体情感倾向比较复杂，有惊叹、怀疑、疑惑等多种态度。主要分歧点在于对项目的真实性、项目如何实现物理引擎和生成式AI的结合等方面。可能的原因是项目的技术创新性较高，相关介绍没有让读者完全理解，以及读者从不同的专业背景和利益角度出发看待项目。

趋势与预测

  • 新兴话题：项目在不同硬件设备上的实施情况以及与其他AI类型的关系。
  • 潜在影响：如果项目是真实可行的，可能会对机器人训练、模拟动画等领域产生重大影响，改变相关领域的发展方向和成本结构。

详细内容：

《Genesis 项目引发的 Reddit 热议》

在 Reddit 上，一个关于“Genesis 项目：由物理模拟平台驱动的能够生成 4D 动态世界的生成式物理引擎”的帖子引起了广泛关注。该帖点赞数众多，评论也十分活跃。帖子主要介绍了这个历经 24 个月、由 20 多个研究实验室合作开发的生成式物理引擎，它采用纯 Python 开发，速度比现有 GPU 加速的堆栈快 10 - 80 倍，能在单个 RTX4090 上快速训练机器人运动策略并应用于现实世界，且相关代码和资源均开源。

帖子引发的讨论焦点众多。有人认为基于现有的生成式 AI 应用情况，这可能会被大量用于某些特定内容。也有人表示这个项目看起来很惊人，但需要亲自尝试才能相信。还有人好奇它会对未来的模拟或动画产生何种影响。有人指出普通人用 4090 显卡就能训练机器人在现实中行动，这改变了以往硬件要求高的局面。

有人想象软机器人能通过快速试验完善动作。有人想知道谁创建了这个项目以及相关股票情况。有人询问能否在个人笔记本上实现，是否需要 GPU 以及生成视频的时间。有人认为这看起来很假，是低质量的 3D 渲染，而非 AI 生成内容。但也有人解释说 AI 构建物理引擎的初始状态，然后由物理引擎处理，3D 渲染显示结果。

有人惊叹于这个项目，却因不够专业而无法尝试。有人仍然没搞清楚它到底是怎样运作的。也有人提供了相关视频的链接以作进一步解释。

这场讨论的共识在于大家都对这个项目充满好奇和期待，但对于其真实性、应用范围和实际效果仍存在诸多争议。独特的观点如关于软机器人的想象，丰富了讨论的维度。

总的来说，这个项目在 Reddit 上引发了热烈且深入的探讨，让人们对其未来充满期待的同时，也期待更多清晰的解释和实际的应用成果。