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Genesis

登上NeurIPS，Genesis开创无需OCC引导的多模态生成新范式，在视频与激光雷达指标上达到SOTA水平

登上NeurIPS，Genesis开创无需OCC引导的多模态生成新范式，在视频与激光雷达指标上达到SOTA水平
由华中科技大学与小米汽车提出了业内首个无需 OCC 引导的多模态的图像 - 点云联合生成框架 Genesis。 该算法只需基于场景描述和布局（包括车道线和 3D 框），就可以生成逼真的图像和点云视频。 论文题目：Genesis: Multimodal Driving Scene Generation with Spatio-Temporal and Cross-Modal Consistency论文链接： 链接：xiaomi-research/genesisGenesis 采用两阶段架构：第一阶段基于透视图投影的布局和场景描述等条件，利用基于 DiT 的扩散模型学习 3D 变分自编码器编码的环视图特征； 第二阶段将第一阶段多视角视频序列转到鸟瞰图的特征空间，并结合场景描述和布局等条件，学习 2D 自编码器编码的点云特征。
9/28/2025 1:00:00 PM
机器之心
CMU 周衔：聊聊物理引擎 Genesis 的源启与未来 | 具身先锋十人谈

CMU 周衔：聊聊物理引擎 Genesis 的源启与未来 | 具身先锋十人谈
作者 | 赖文昕编辑 | 陈彩娴不久前，我们发布《CMU 具身智能风云榜：从传统到全面》一文，介绍了来自 CMU 的一众具身智能华人人才。 就在上个月，CMU 联合18个研究机构开源发布了一个生成式物理引擎——Genesis，引起了具身智能领域的广泛讨论与关注，在国内与海外呈现出霸榜的热度。 Genesis 的核心团队为 12 位青年华人学者，其项目领导者为 CMU 机器人研究所刚毕业的博士生周衔。
1/15/2025 3:06:00 PM
赖文昕
历时2年，华人团队力作，震撼开源生成式物理引擎Genesis，可模拟世界万物

历时2年，华人团队力作，震撼开源生成式物理引擎Genesis，可模拟世界万物
这是生成式大模型的时代 —— 它们能生成文本、图像、音频、视频、3D 对象…… 而如果将所有这些组合到一起，我们可能会得到一个世界！ 现在，不管是 LeCun 正在探索的世界模型，还是李飞飞想要攻克的空间智能，又或是其他研究团队提出的其它类似概念，我们都毫无疑问地在离这个世界越来越近。 就在几个小时前，我们向着这个世界又跨出了一步：CMU 联合其他 20 多所研究实验室开源发布了一个生成式物理引擎：Genesis，意为「创世纪」。
12/19/2024 1:46:00 PM
机器之心