Genesis是一个用于通用机器人学习的生成式和可微分的物理引擎，提供了一个统一的模拟平台，支持各种材料的模拟，能够模
拟广泛的机器人任务，同时完全支持可微分特性。这将大幅度的提升model-based的机器人训练策略，大幅度的提升机器人的技
能学习效率。与此同时，其具有语言交互性的特点也将成为新时代物理仿真器的一个重要特性。
Genesis平台不仅限于解决机器人L域的问题，还能惠及更多行业。虽然初是为了提供机器人学所需的数据，但实际上，这些
数据具有广泛的通用性。机器人学的数据包括静态数据（如任务描述、环境特征及其交互方式）和动态数据（如学习到的策略与
环境交互）。借助物理引擎和前向模拟，可以生成各种动态数据，这些数据格式适用于多种应用场景。
例如，视频生成可以通过Genesis平台得到拓展应用。与现有的基于扩散模型的逐帧生成方法不同，Genesis平台通过构建三维场
景、引入演员、设置摄像机参数和轨迹，再加上强大的物理引擎和先进的渲染技术，能够在虚拟世界中再现视频拍摄过程。这不
仅能生成机器人数据，还能生成人物角色的动作、面部表情等，以及其他参数如光线强度、镜头焦距、运动轨迹等。这样就能生
成G度物理准确的视频数据，提供了一种全新的视频生成方法。
通过这种方法，不仅可以直接生成视频，还可以用生成的数据来训练基于学习的模型。此外，平台能够通过自然语言描述控制场
景中的各个元素，确保生成的数据具有G度一致性和细粒度对齐。这种G质量的数据生成能够为视频生成、互动场景以及4D视频
数据等多个L域提供新机遇。
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