Project Genie

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【摘要】 Project Genie是Google DeepMind推出的实验性研究原型，基于Genie 3通用世界模型构建，支持通过文本提示或图像输入实时生成可交互的720p三维环境。该系统采用自回归架构逐帧动态渲染场景，具备约一分钟的视觉记忆 persistence，允许用户通过自然语言实时修改环境物理参数。目前该工具已向美国地区Go...

所在地：
美国
收录时间：
2026-01-30
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【摘要】
Project Genie是Google DeepMind推出的实验性研究原型，基于Genie 3通用世界模型构建，支持通过文本提示或图像输入实时生成可交互的720p三维环境。该系统采用自回归架构逐帧动态渲染场景，具备约一分钟的视觉记忆 persistence，允许用户通过自然语言实时修改环境物理参数。目前该工具已向美国地区Google AI Ultra订阅者（18周岁以上）开放限量测试，单次会话限制60秒，主要用于AI代理训练、机器人仿真及交互式内容原型开发。
【官网入口】
访问地址：https://labs.google/fx/projectgenie（需通过Google AI Ultra订阅账户登录）
【联系方式】
技术支持与反馈：通过Google Labs官方反馈入口提交使用报告；商务合作咨询：DeepMind企业合作页面（deepmind.com/contact）

一、技术定义与核心架构

Project Genie并非传统游戏引擎，而是基于世界模型（World Model）范式构建的生成式AI系统。世界模型指能够对环境建立内部隐式表征、预测未来状态转移并支持行动规划的机器学习架构，区别于仅能生成静态媒体的扩散模型。
Genie 3架构：采用自回归生成框架（Auto-regressive Generation），基于Transformer架构逐帧预测下一时刻的视觉状态，而非依赖预渲染资产或显式3D重建（如NeRF或Gaussian Splatting）。该架构通过历史帧序列与当前用户输入（键盘指令、文本提示）条件化生成，实现实时输出。
多模态融合栈：系统集成三层技术模块——
  • Nano Banana Pro：专用于初始关键帧生成的图像合成模型，负责将文本/图像提示转化为高保真视觉锚点；
  • Gemini大语言模型：解析自然语言指令，转化为结构化环境参数；
  • Genie 3世界模型：核心推理引擎，维持物理一致性与实时渲染。
空间一致性机制：通过视觉记忆窗口（Visual Memory Window）实现约60秒的物体持久化记忆。当用户视角离开某区域后返回，系统通过隐式记忆检索恢复物体状态，解决生成式场景中的离屏一致性难题。

二、功能矩阵与技术参数

Project Genie提供三类核心交互模式，覆盖从创建到修改的完整工作流：
• 世界草图（World Sketching）
支持文本描述或图像上传作为环境种子。输入”黏土动画风格的云端棉花糖城堡”或上传现实照片，Nano Banana Pro生成初始视觉锚点，Genie 3在此基础上展开可探索空间。
• 实时渲染管线（Real-time Rendering Pipeline）
输出规格：720p分辨率@24 FPS，延迟控制在交互阈值内。系统采用逐帧生成（Frame-by-frame Generation）策略，用户每执行一次位移指令，模型即时计算新视角画面，无需预加载完整场景。
• 可提示世界事件（Promptable World Events）
运行时通过自然语言指令动态注入环境变量。输入”暴雨”可实时改变天气系统；输入”添加飞行巨龙”则在当前场景实例化新智能体。该功能突破传统游戏引擎的静态脚本限制。
• 世界重混（World Remixing）
基于现有世界种子进行二次生成，支持风格迁移（如将写实森林转为赛博朋克色调）或物理规则修改（调整重力参数）。
• 视觉记忆 persistence
物体状态保持时长：约60秒。用户在黑板上书写文字后离开视角，一分钟内返回时笔迹保持；超出记忆窗口则可能发生状态漂移。
• 物理仿真层
基于观测数据学习软物理规则（Soft Physics），模拟光照、流体、刚体碰撞，但非硬编码物理引擎。物体交互遵循统计规律性而非严格牛顿力学。
• 角色实例化
支持在环境中生成可控制角色（Agent），通过键盘WASD/方向键进行第一人称或第三人称导航。
• 长时程一致性（Long-horizon Consistency）
可持续生成长达数分钟的连贯环境，远超前代Genie 2的10-20秒限制，支持复杂任务规划。
• 约束与限制
单次会话硬限制：60秒（受限于专用计算芯片资源分配）；文本渲染能力受限，场景内可读文本通常直接复制自输入提示；复杂多智能体交互尚未支持。
• 输出录制
支持将探索过程录制为视频文件导出，用于演示或训练数据收集。

三、使用流程与操作界面

当前访问需满足：美国区域IP、Google AI Ultra订阅（月费$249.99）、年满18周岁。
创建会话流程：
  1. 提示工程：在World Sketching界面输入环境描述（支持中英文字符），定义场景风格、地理特征与初始光照条件；
  2. 角色设定：指定可控制实体的外观与初始位置，可选第一人称或第三人称视角；
  3. 生成等待：系统分配专用计算单元，耗时30-60秒完成初始帧序列生成；
  4. 实时探索：使用键盘控制位移，鼠标控制视角，系统以20-24 FPS实时渲染新视野；
  5. 动态干预：通过侧边指令面板输入环境修改指令（如”日落变黎明”），模型在不中断会话的情况下注入新变量；
  6. 终止与导出：达到60秒限制后会话自动结束，可选择下载录制片段或保存世界种子用于Remixing。
交互控制映射：
  • 移动：WASD/方向键控制前后左右平移
  • 视角：鼠标拖拽控制相机朝向
  • 交互：特定场景支持空格键触发简单动作（跳跃、拾取）
  • 指令输入：回车键呼出文本干预面板

四、应用场景与目标受众

Project Genie定位并非消费级游戏平台，而是面向专业领域的仿真即服务（Simulation-as-a-Service）基础设施：
AI代理训练（Agent Training）
为DeepMind自研SIMA（Scalable Instructable Multiworld Agent）等智能体提供长时程决策训练场。世界模型允许代理在安全虚拟环境中试错，学习跨域泛化策略，规避真实世界数据采集成本。
机器人学仿真（Robotics Sim-to-Real）
构建低成本具身智能训练环境。研究人员可在Genie生成的仓库、家居场景中训练导航与操作策略，验证后再迁移至实体机器人，解决物理世界样本效率低下问题。
游戏原型验证（Game Prototyping）
独立开发者快速验证核心玩法循环（Core Loop）。通过文本描述生成可玩关卡，测试平台跳跃或探索机制，替代传统灰盒（Greyboxing）阶段的手工建模。
影视预演制作（Pre-visualization）
动态生成分镜（Previz）环境，导演可在虚拟场景中测试机位运动与叙事节奏，相比静态故事板提供更沉浸的空间感知参考。
教育模拟系统（EdTech Simulation）
构建可交互的沉浸式教学场景，如可进入的微观细胞结构、可操纵的历史战场环境，支持基于探索的学习（Exploratory Learning）。
文章来源：大国AI导航（daguoai.com）
版权说明：本文内容基于公开技术文档与官方发布信息整理，仅供资讯参考。Project Genie及相关技术归Google DeepMind所有，功能特性以官方最新公告为准。转载请注明出处。
关键词：Project Genie, Genie 3, World Model, AI Agent Training, 实时交互世界模型

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