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谷歌 DeepMind Genie 3 问世,几秒生成 3D 场景,AI 造世界成真?

絕刀狂花

絕刀狂花

发布时间:2025-09-19 15:15:01

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来源于php中文网

原创

曾经,生成式 ai 的突破让我们得以与算法“对话”,实现写文章、画插画、剪视频等任务。如今,deepmind 推出的 genie 3,将生成式 ai 推向了全新的维度。

近日,DeepMind 官网发布了被誉为“通用世界模型”的 Genie 3。只需输入一句指令,例如:“在一个暴风雨中的中世纪村庄漫步”,短短几秒内,Genie 3 就能生成一个可探索、可实时交互的 3D 虚拟空间。在这个潮湿阴暗的村庄里,石板路映照着闪电的光芒,用户可以自由控制视角穿行其中。推开一间小屋的门,能看到炉火在墙上映出跳动的光影;走出再返回,屋内的陈设依旧如初。若再追加一句:“雨过天晴,一名骑士骑马出现在屋外”,几秒钟后,那名骑士便会策马而来,踏起泥泞水花。

这一刻,用户仿佛成了世界的创造者——这正是 Genie 3 作为“通用世界模型”所展现的强大能力,也让谷歌在激烈的 AI 竞赛中重新占据一席之地。

Genie 3 的前身是 2024 年底发布的 Genie 2。尽管当时已能生成基础的 3D 场景,但画面仅能维持 10 到 20 秒,细节粗糙且不稳定:视角一转,树木可能漂浮空中,角色突然消失,物体位置随机偏移。

然而,仅仅七个月后,Genie 3 实现了飞跃式进步。分辨率从 360p 提升至 720p,输出帧率达到 24 帧每秒,并能持续模拟数分钟之久,不再是十几秒的短暂动画片段。更重要的是,Genie 3 通过模型自身的预测机制来维持场景的逻辑与物理一致性,而非依赖传统游戏引擎中的硬编码规则。比如,树叶随风自然摆动,角色阴影根据光源动态变化,物体碰撞后产生符合现实规律的反馈。

过去,Sora 等文本到视频模型以及早期 Genie 版本始终难以解决“世界一致性”问题。而 Genie 3 引入了一种新的视觉记忆机制,使每一帧都参考前一帧的状态,持续维护环境结构。这意味着你走过的路径不会凭空消失,树木、岩石和建筑都能稳定存在,整个世界如同拥有“记忆”,呈现出连续、连贯、可持续几分钟的真实感。

DeepMind 认为,这类“世界模型”是通往通用智能的关键基石——真正的智能必须能在稳定、逻辑一致的环境中进行决策和行动。因此他们强调这是“世界模型”,而非简单的“视频生成器”。像 Sora 这样的传统模型,只能将文本转化为一段固定的 30 秒视频,无法更改或互动;而 Genie 3 在交互性上实现了质的突破:它生成的是一个连续演化的虚拟世界,在用户探索过程中动态调整内容并保持因果连贯,真正做到了“文字即指令,世界即时响应”。

举例来说,当你输入“水面出现一辆摩托艇”,Genie 3 不会重新渲染整幅画面,而是让摩托艇自然驶入河道,激起逼真的浪花和涟漪。这种即时可塑性让用户不再只是观众,而是导演、建筑师甚至神明般的存在。

据悉,Genie 3 在训练过程中使用了大量由游戏引擎生成的数据及视频预测任务,使其具备初步的“因果感知”和“持久性理解”——它知道世界是延续的,行为会产生后果。此外,Genie 3 支持自由视角移动,并能根据不同角度动态重绘画面内容,这对模型的 3D 空间推理能力提出了极高要求。其终极目标是实现“基于世界的交互式生成”,创造出可探索、可编辑的沉浸式虚拟现实,应用场景极为广泛。


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Genie 3 生成的交互式 3D 场景示意图


Genie 3 在创意产业中的潜力不可估量。

游戏开发领域,传统 3D 场景构建成本高昂、周期漫长,许多独立开发者不得不退而求其次,采用 2D 或像素风格。但 Genie 3 打破了这一瓶颈——只需几句描述,即可快速搭建出动态且可交互的场景。对于资源有限的小团队而言,Genie 3 极大地填补了“成本鸿沟”,让他们可以用文本像搭积木一样拼接开放世界地图。

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影视制作中,导演与美术指导可在拍摄前实时预览场景,调整光照、添加角色、安排走位,实现“沉浸式分镜设计”。演员也能提前在虚拟空间中排练,提升效率。

教育领域,历史课本中的古罗马广场、地理教材里的火山喷发过程,都可以被 Genie 3 转化为学生可进入、可互动的学习空间,极大增强学习体验。

艺术创作也迎来新纪元——人们可以“走进”《魔戒》中的摩瑞亚矿坑,或“步入”拉斐尔笔下的《雅典学院》。当每个人都能轻松构建属于自己的虚拟空间时,“元宇宙”的愿景或许不再遥远。

更深远的是,DeepMind 对 Genie 3 的期待不止于内容生成。他们希望将其用作物理智能体(Physical Agent)的训练平台。世界模型能为 AI 智能体提供一个“认知沙盒”,让它们在高度仿真的虚拟环境中学习因果关系、空间感知与行动规划,避免在真实世界中试错带来的高成本与风险。

例如,在训练仓储机器人时,以往需要搭建昂贵的物理测试场,或依赖传统游戏引擎模拟,但后者缺乏多样性与真实性。而在 Genie 3 构建的世界中,场景无限生成、随时修改、逻辑自洽,机器人可以在其中练习避障、搬运、协作,甚至模拟极端情况——比如自动驾驶车辆面对行人突然冲出马路的应急反应。


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利用 Genie 3 模拟机器人训练场景


当然,Genie 3 并非完美无缺。

目前其输出分辨率为 720p,帧率 24fps,距离 4K 高刷新率的游戏标准仍有差距;
场景的持久性仍有限,大多数演示控制在 1 分钟以内;
文字渲染能力较弱,路牌上的字体模糊不清;
物理一致性尚未完全成熟,在涉及大量生物、雪崩模拟等复杂场景中会出现“AI 异常”现象;
此外,Genie 3 目前仅限于研究用途和合作项目,尚未开放公共 API,也无法在线体验。

但从宏观角度看,Genie 3 标志着 AI 技术演进的重要转折点。从 World Labs、Cosmos 这类世界基础模型,到 Genie 3 的发布,我们正见证 AI 空间智能技术从 2D 向 3D 演进,从静态画面走向可探索空间,从碎片化场景迈向时空连贯、因果明确的虚拟世界。

如果说 ChatGPT 让语言成为操作系统的入口,Sora 让视频成为创作的新界面,那么 Genie 3 正在把文字变成“可操作的空间”。未来,在游戏、影视、教育、科研等领域,构建虚拟世界或将变得如同打字一般简单,真正实现“一句话,一个世界”。

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