Genesis：卡内基梅隆大学联合多所机构推出的开源生成式物理引擎

Genesis简介

Genesis是由卡内基梅隆大学（CMU）与20多所研究机构联合开发的开源生成式物理引擎，旨在推动机器人技术和物理模拟的进步。该引擎以其超高性能著称，能够在单台RTX 4090上以极快的速度训练出可迁移到真实世界的机器人运动策略，其模拟速度比实时快约430,000倍。Genesis支持多种物理现象的模拟，包括刚体、液体和气体，并具备照片级真实感的光线追踪渲染能力。其生成式数据引擎允许用户通过自然语言提示创建复杂的3D场景和操作策略，大幅降低了数据生成的成本。Genesis已在GitHub上开源，迅速吸引了广泛关注，促进了社区的参与与合作，为虚拟现实、游戏开发、科学研究等领域带来了革命性的应用潜力。

Genesis主要功能

1. 高速物理模拟: Genesis能够实现比现实世界快约43万倍的物理模拟速度，使得机器人可以在虚拟环境中快速学习和训练复杂任务
2. 生成4D动态世界: 该引擎支持生成随时间变化的三维动态场景，利用视觉语言模型（VLM）通过文本描述自动创建完整的虚拟环境
3. 多种物理现象的模拟: Genesis能够模拟各种物理现象，包括刚体、液体、气体、布料等，确保模拟结果的准确性和真实性
4. 交互式场景生成: 用户可以通过自然语言输入生成复杂的机器人测试环境，减少手动编程的需求，提升开发效率
5. 支持角色动画与动作生成: 除了物理模拟外，Genesis还可以生成角色动作、面部动画等，为创意项目提供丰富的艺术资产

Genesis技术原理

1. 基于Python的开发: Genesis采用纯Python开发，使得用户可以在普通计算机上轻松运行高速机器人训练模拟，而不需要复杂的编程和专用硬件
2. 集成多种物理解算器: 引擎集成了多种先进的物理解算器（如MPM、SPH、FEM等），确保高效且精确地处理复杂物理计算
3. 利用AI生成环境: 通过文本提示，Genesis能够自动生成物理上精确的虚拟世界，并为机器人提供训练所需的数据和环境
4. 高并发模拟能力: 该引擎能够同时运行多达10万份模拟，这对于大规模训练控制未来真实世界机器人的神经网络至关重要

Genesis应用场景

1. 机器人研发: 提供虚拟样机设计和测试环境，支持控制算法的实时验证和优化。
2. 运动规划与控制: 生成基于强化学习的控制策略，帮助机器人在复杂环境中进行路径规划和多机器人协同控制。
3. 虚拟现实与游戏开发: 创建动态交互式场景和角色动画，提升用户体验和沉浸感。
4. 数字人和智能NPC: 生成具有情感表达的角色动画，实现自然的人机交互。
5. 教育与培训: 用于模拟实验和虚拟实验室，帮助学生在安全环境中学习物理和工程原理。
6. 科学研究: 在流体动力学、材料科学等领域进行复杂物理现象的模拟，为研究提供数据支持。

Genesis项目入口

• 项目主页：https://genesis-embodied-ai.github.io/
• GitHub代码库：https://github.com/Genesis-Embodied-AI/Genesis