Genie能够从单一图像提示生成无限种可玩（即可通过行动控制的）游戏场景。 这些图像可以是合成图像、真实照片，甚至是手绘草图。 生成的这些场景是可玩的，允许用户控制并与环境中的元素互动，从而提供了一个全新维度的游戏和探索体验。 而且它还能够从数据中学习并再现这些复杂的物理行为。 内容创作者和游戏开发者可以使用Genie快速原型设计和实现他们的创意。通过结合最先进的文本到图像生成模型，例如Imagen2，他们可以将文本描述转换成图像，然后使用Genie为这些图像赋予交互性和可玩性。这种方法降低了创造复杂虚拟环境的门槛，使得创意实现变得更加容易和快速。 Genie主要功能： 生成交互式环境：Genie能够从单一图像提示生成无限种可玩（即可通过行动控制的）世界。这些图像可以是合成图像、真实照片，甚至是手绘草图，为用户提供与想象中的虚拟世界互动的能力。 无需行动标签的学习控制：通过分析大量的公开互联网视频（尤其是2D平台游戏和机器人视频），Genie学会了精细的控制技巧，而这些视频通常不含任何动作标签。这意味着Genie能够识别可控制的图像部分，并推断出在各种生成环境中一致的潜在动作。 激发新一代内容创作者：Genie的技术使得仅需一张图像即可创造出全新的交互环境，为内容创作者提供了新的工具和方法，用以生成和探索虚拟世界。 训练通用型AI代理：Genie不仅为用户提供了创造交互式环境的能力，还为AI研究提供了一个有价值的资源。通过在不断生成的新世界中训练，未来的AI代理可以在多样化的环境下学习和适应，促进了通用型AI代理的发展。 跨领域应用：尽管在该网站上主要展示了平台游戏的结果，Genie实际上是一个通用方法，可应用于多个领域，不需要任何额外的领域知识。这意味着其潜在应用范围非常广泛。 模拟可变形物体：Genie展示了模拟可变形物体的能力，这对于人工设计的模拟器来说是一项挑战，但Genie能够从数据中学习到这一点。 Genie技术特点： 基于视频学习：Genie从公开可用的互联网视频中学习，特别是那些展示2D平台游戏和机器人动作的视频。这种学习方法允许Genie理解可控制元素的视觉特征以及潜在的动作序列，即使这些视频没有明确的行动标签。 生成交互式环境：通过分析学习到的数据，Genie能够根据单一图像提示生成多样的、可交互的游戏环境。这些图像可以是合成的、真实的照片，甚至是简单的草图。 推断潜在动作：一个独特的挑战是如何在没有明确动作标签的情况下学习控制。Genie通过识别视频中的可控制元素和动作效果，推断出一组潜在动作。这意味着即使是对于从未见过的图像，Genie也能生成具有一致行为的环境。 跨环境一致性：Genie生成的环境不仅多样化，而且它学习到的潜在动作在所有环境中保持一致。这表示用户可以期待在不同的游戏场景中体验相似的控制和互动模式。 适用于多个领域：虽然目前Genie主要用于游戏和模拟环境，但它的技术和原理适用于任何类型的领域。这种通用性意味着Genie有潜力应用于更广泛的场景和任务。 无需领域知识：Genie的另一个重要特点是它不需要任何特定领域的先验知识。这意味着它可以轻松适应新的领域和挑战，为用户和研究者提供了一个强大的工具来探索和创建新的交互式环境。 通往通用型代理的基石 虽然网站上展示的成果主要集中在平台游戏上，但Genie的方法并不局限于此。它是一种通用技术，能够应用于多种领域，无需额外的领域知识。这意味着Genie可以用于生成各种类型的交互式环境，不仅仅是游戏。 模型训练：通过在没有动作标签的视频上训练一个较小的2.5B模型，Genie展示了它能够学习一致的动作空间。这种能力说明Genie可以识别和复制具有相同潜在动作序列的轨迹之间的相似行为，这对于训练具有身体实体的通用AI代理尤其重要。 模拟可变形物体：Genie还能够模拟可变形物体，这是一个对于人类设计的模拟器来说极具挑战性的任务。模拟可变形物体的能力表明该系统能够从数据中学习并再现这些复杂的物理行为。这意味着Genie不仅能够生成静态的或者简单动态的环境，还能创建出在物理作用下表现出真实反应的复杂模型。例如，它可以模拟衣物在风中飘动的样子，或者一个橡胶球被压扁后恢复原状的过程。 推动AI发展：Genie不仅引入了从图像或文本生成完整交互式世界的新时代，而且被视为未来训练通用AI代理的催化剂。它的出现可能会极大地推动AI技术的发展，特别是在创建自适应、多功能的AI方面。 主要应用场景： 游戏开发：Genie可以自动生成可操控的游戏环境，为游戏开发者提供无限的创意灵感和素材。开发者可以利用Genie生成独特的游戏场景，减少手动设计环境的时间和成本。 虚拟现实（VR）和增强现实（AR）：在VR和AR领域，Genie能够根据现实世界的照片或简单的草图，创造出沉浸式的交互环境。这为创建更加丰富和多样化的虚拟体验提供了可能性。 AI训练和模拟：Genie生成的环境可以用作AI代理的训练场，尤其是在需要大量多样化数据进行强化学习的场景中。这有助于提高AI的适应能力和泛化能力，因为它们可以在不断变化的环境中学习。 内容创作和数字艺术：艺术家和内容创作者可以使用Genie将他们的想象或设计转化为交互式的数字作品。这为艺术创作和展示开辟了新的维度，特别是在数字艺术和交互设计领域。 教育和培训：通过Genie创建的模拟环境可以用于教育和培训目的，尤其是在需要模拟特定场景或过程进行实践学习的情况下。例如，可以创建模拟的物理实验室，让学生在虚拟环境中进行实验。 研究和开发：科研人员可以利用Genie探索复杂系统的模拟和可视化，特别是在环境科学、城市规划和工程学等领域。Genie提供的灵活性和多样性使得研究人员能够在不同的假设和条件下测试他们的理论。 娱乐和互动体验：Genie可以用于创建新型的互动娱乐体验，比如互动式故事讲述、虚拟旅游等，为用户提供独一无二的沉浸式体验。 项目地址：https://sites.google.com/view/genie-2024/
