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Google 正在模擬整個物理世界

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谷歌最近的人工智慧計畫是模擬整個物理世界的系統，谷歌認為這是通往通用人工智慧的關鍵路徑，以及它如何與谷歌更廣泛的人工智慧策略相連，這當然包括 Gemini。

 這是 Google DeepMind 一項突破性的 AI 計畫：建構模擬整個物理世界的系統，以朝向通用人工智能 (AGI) 邁進。該系統整合了多模態數據 (例如影片、音訊和機器人數據)，用以模擬真實世界的物理規律，並將應用於機器人、遊戲和科學研究等領域。 這項計畫展現 Google 擴展 AI 模型以達到前所未有的智能和真實感的雄心壯志，並預期將對各產業帶來革命性的影響，加速 AGI 的實現。

Google’s New AI Is Recreating the Whole World to Unlock Superhuman Intelligence
Categories: 3D, 多模態模型, 推理引擎, 新聞

Genesis 生成式物理引擎

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Genesis 是一個強大的、通用物理引擎，旨在為機器人和更廣泛的應用程式（如具身 AI 和物理 AI）提供服務。它不僅是一個輕量級且超快速的模擬平台，擁有易於使用的 Python 介面和逼真的渲染系統，更是一個生成式數據引擎，能根據自然語言提示生成各種模態的數據，例如物理準確的影片、機器人策略、以及複雜的 3D 場景和角色動作。其核心是從零開始重建的物理引擎，結合多種物理求解器，並由上層的生成式代理框架進一步增強，實現數據生成的自動化。目前已公開發布物理引擎和模擬平台的原始碼，生成式框架將逐步推出。 Genesis 的目標是大幅提升模擬效率和數據生成能力，促進機器人學及相關領域的研究與發展。

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Categories: 開源, 3D, 模型

TRELLIS 3D 高品質三維模型

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根據文字或圖片提示生成高品質的三維模型
支援 Radiance Fields、3D Gaussians 和 mesh等多種格式。其核心是 Structured LATent, (SLAT 結構化潛在推理），採用為 SLAT 量身打造的校正流變換器（Rectified Flow Transformers）作為骨幹。專案提供了多達 20 億個參數的大規模預訓練模型，訓練資料包含 50 萬個不同類型的三維物件。TRELLIS 在效能上顯著超越現有方法，並展現出靈活的輸出格式選擇和局部三維編輯能力。文中包含模型架構、安裝步驟、預訓練模型、使用範例（包含最小化範例和網頁Demo）、授權資訊以及引用資訊等細節。

輸出的 3D 型以 Mixamo 加入 Rigging 教學

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Categories: 開源, 3D, 模型

MV-Adapter 多視角影像生成

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MV-Adapter: Multi-view Consistent Image Generation Made Easy
MV-Adapter 是一款多功能的即插即用適配器，可將現有的預先訓練的文本到圖像 (T2I) 擴散模型轉變為多視圖生成器。不同於以往需要完整微調的繁複方法，MV-Adapter 透過更新較少參數，有效降低計算成本並避免過擬合。

它利用創新的雙重自我注意力層和平行注意力架構，高效建模 3D 幾何知識，並整合了條件編碼器以處理不同輸入，例如文字、圖片或幾何資訊。實驗結果顯示，MV-Adapter 在不同基礎 T2I 模型和控制條件下，都能生成高保真、多視角一致的影像，展現其適應性和多功能性，為多視角影像生成設定了新的品質標準。

Categories: 開源, 3D, txt2img, 模型
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