今天小编分享的科学经验：“谷歌版Sora”被嘲画质好糊，但在世界模拟器上又前进了一步，欢迎阅读。
谷歌 110 亿参数 Genie，用来打造互動虚拟世界，它来了！
划重点：不受视频监督训练；只用给它单张影像，就能提示生成可玩的 2D 虚拟世界；这个互動式的虚拟世界还自主可控。
但令人撇嘴的点，就是 Genie 最后出的效果，画质太糊了。
像这样：
或者这样：
团队也站出来承认，Genie 目前确实还有限制，现在只能以 1FPS 制作游戏。
看得网友忍不住吐槽，不说和 Sora 的效果比了，就算和别的文生视频或者文生图相比，都是 "2K" 和 "480p" 的差距。
看起来挺令人兴奋的，但 emmm 怎么说呢，画质和风格都像个上世纪 80 年代的游戏。
但也有人站出来为 Genie 说话。
比如英伟达科学家 Jim Fan，就明确表达：
与 Sora 不同，Genie 实际上是个能推断动作、用正确动作驱动世界模型。
Genie 团队负责人 Tim Rockt ä schel 激情开麦，称认为这（Genie）是迈向 AGI 通用世界模型的充满希望的一步。
他援引了世界模型第一推崇者 Yann LeCun 的推特，称：
" 诚然， OpenAI 的 Sora 惊艳世界，但正如杨立昆所说，世界模型一定需要动作。"
画质就一个字，糊
书归正传。
咱们从视觉上来感受一下 Genie 的神奇魔法，直接上效果图。
这是官方给出的例子——
现实世界的照片，喂给 Genie，就能动起来，变成无限的虚拟世界。
Like this，小黄狗逛公园：
还有古堡武士向前冲：
Genie 团队用 Imagen2 生成影像，然后把影像喂给 Genie。Genie 把影像作为起始帧，生成以下效果。
团队表示，Genie 不仅仅能用 AI 绘画来作为驱动的起始帧，随便拿张人类大作，也可以达到同样的效果。
比如这是个小朋友的画作：
丢给 Genie 后，能得到老鹰起飞的效果：
这也是一张小朋友涂鸦，经由 Genie 处理后得到的：
可以明显看到，上面给出的这些官方效果，明显画质参差不齐。
难怪有的网友称，这些 demo 看上去有一种 700 度近视眼摘掉眼镜看世界的美
不少人提问为什么不用超高清分辨率输出，目前还没得到回应。
除了画质太糊，Genie 的另一个点，就是网友们觉得 demo 都太短太短了。
平均每个时长不到 2s。
好多人都急了：
能不能放出来 1 分钟时长的 demo 啊？？？或者至少让咱看看，超过 3 秒钟，会是啥样子吧。
然而，虽然肉眼可见的画质糊、时长短，Genie 仍然是令人惊呼的新研究。
毕竟，任何人，包括幼儿园阶段的小朋友，都可以绘出一个世界，然后加入其中，开始探索。
有小伙伴已经在畅想，日后能用 Genie 制造 " 一个让每个人都感到满足和满足、永无止境的生成世界 "。
眨眼间，AI 就从生成下一个 word 发展到了生成下一个 world。
Genie，一种通用方法
令人欣慰，谷歌 DeepMind 放出了关于 Genie 的论文，《Genie: Generative Interactive Environments》。
论文显示，Genie 是一个11B 参数的互動式环境生成模型，能够从互联网视频中无监督地学习并生成可互動的虚拟世界。
并且，Genie 可以通过文本、影像、照片甚至手绘草图生成最终的互動式虚拟世界。
整个 Genie 包含三个关键组件：
潜在动作模型（Latent Action Model ，LAM）；
视频分词器（Tokenizer）；
潜在动态模型（Dynamics Model）。
其中，潜在动作模型用于推理每对帧之间的潜在动作。
为了让视频生成可控，谷歌 DeepMind 用前一帧所采取的动作来预测未来帧。
由于此类动作标签在互联网视频中可用的很少，同时获取动作注释的成本超级高，因此，团队以完全无监督的方式学习潜在动作。
也就是说，Genie 的训练使用了大量公开的互联网视频数据集，而没有使用任何动作标签数据。
视频分词器的作用则是把原始视频帧转换为离散 token。
三组件之中的第三样，潜在动态模型，作用是给定潜在动作和过去帧的 token，用来预测视频的下一帧。
论文介绍，在训练过程中，使用超 200000 小时的互联网游戏视频，作为其训练数据。
这些数据集经过筛选，且包含了 2D 平台游戏的视频片段。
最终，其推理过程如下：
值得引起注意的是，Genie 允许用户通过潜在动作在生成的环境中进行互動。
这些动作是通过一个因果动作模型学习得到的，这个模型允许用户通过指定潜在动作来控制视频的生成过程。
用户通过潜在动作与生成的环境进行互動，从而创造出新的、动态的视频内容。
这也是谷歌认为 Genie 是实现通用 Agent 的基石之作的原因之一。
此前研究表明，游戏环境可以成为开发 AI Agent 的有效测试平台，但实际情况中常常受到可用游戏数量的限制。
借助 Genie，未来的 AI Agent 可以在新生成的世界中，进行永无休止的训练。
多说一句，论文中进行了一个概念证明，即 "Genie 学到的潜在动作可以转移到真实的人类环境中 "，不过，这都是未来可能发生的事情了。
谷歌还明确表达了自己的态度：Genie 是一种通用方法。
也就是说，虽然 Genie 的训练数据多是 2D 的游戏视频 or 机器人视频，但不需要任何额外的领網域知识，Genie 就可以在多个领網域中应用。
为了验证这个观点，谷歌在 RT1 的无动作视频上训练了一个较小的模型，只有 2.5B。
结果发现，具有相同潜在动作序列的轨迹通常会表现出相似的行为，也就是说，Genie 能够学习一致的动作空间。
这对训练机器人甚至具身智能来说，都是大大的利好消息。
最后来看一眼 Genie 的研究团队～
团队人员不老少，共同一作就有六位，分别是 Jake Bruce，Michael Dennis，Ashley Edwards，Jack Parker-Holder，Yuge（ Jimmy） Shi，以及 Tim Rockt ä schel。
Yuge（Jimmy）Shi是华人，本科毕业于澳大利亚国立大学，2023 年在牛津大学拿下机器学习博士学位。
她在 2023 年 3 月加入谷歌 DeepMind，此前还在 Meta AI 实习过。
此外，研究团队不少人都是谷歌 DeepMind 的开放性团队（Open-Endedness Team）成员。
研究团队中，有位不列颠哥伦比亚大学的计算机科学副教授，他同时是谷歌 DeeoMind 的高级研究顾问。
他在推特上敲了敲小黑板，称：
咳咳，注意了，现在看到的 Genie 是最糟糕的情况！
相信用不了多久它就会变完美。
参考链接：
[ 1 ] https://sites.google.com/view/genie-2024/home
[ 2 ] https://arxiv.org/pdf/2402.15391.pdf
— 联系作者 —
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