Project Genie

Project Genie – 谷歌推出的实验性AI世界模型原型

Project Genie：谷歌 DeepMind 打造的颠覆性 AI 世界生成原型

谷歌 DeepMind 近期推出了一款名为 Project Genie 的实验性人工智能（AI）世界模型原型，这款前沿技术融合了 Genie 3、Nano Banana Pro 和 Gemini 的强大能力，旨在革新用户创造和体验虚拟世界的方式。Project Genie 赋予用户前所未有的能力，仅凭简单的文字描述或上传一张图片，便能构建出栩栩如生、可交互的虚拟空间，并由 Genie 3 实时渲染，带来身临其境的沉浸式体验。

目前，Project Genie 仅向美国地区年满 18 周岁的 Google AI Ultra 订阅用户开放，预示着这项性技术正逐步走向实际应用。

Project Genie 的核心亮点

• 意念绘就奇境：用户可以通过输入富有想象力的文字指令，或是上传一张具有启发性的图片，来构思并描绘他们心中的虚拟世界。借助 Nano Banana Pro 的辅助，用户能够即时预览自己设定的场景，并进行细致的调整，直至满意为止。最终，用户可以选择以第一人称或第三人称视角进入这个由自己创造的世界。
• 身临其境的探索之旅：一旦世界构建完成，用户便可操控虚拟角色在其中穿梭。无论是步行、驾车，还是翱翔天际，系统都能根据角色的移动轨迹，实时生成前方未知的场景，确保探索过程的连贯与流畅。用户还可以随时调整观察角度，从不同方位审视这个奇妙的空间。
• 无限创意的重塑与分享：Project Genie 的画廊功能为用户提供了丰富的灵感源泉，汇集了其他用户的精彩创作。用户可以从中汲取灵感，通过修改现有的提示词，或是进行随机生成，来创造出全新的世界。完成探索后，用户还可以将这段精彩的虚拟旅程以视频的形式保存下来，与他人分享。

如何开启您的 Project Genie 奇幻之旅

• 踏入官方门户：首先，请访问 Project Genie 的官方网站 https://labs.google/projectgenie。点击醒目的“Explore now”按钮，即可进入体验界面（请确保您已拥有 Google AI Ultra 订阅权限）。
• 构筑您的专属世界：在文本输入框内，输入您对虚拟世界的想象，例如“一座充满未来感的赛博朋克都市”。您也可以上传一张具有代表性的图片作为参考。随后，点击生成按钮，即可看到初步的预览效果。
• 精雕细琢的预览调整：Nano Banana Pro 将生成一张静态的预览图像。您可以根据预览效果，不断地修改您的文字描述或上传的图片细节，直到您对这个世界的初步形象完全满意。
• 视角选择，决定您的观察方式：在预览界面，您可以选择以第一人称（如同亲身经历）或第三人称（更全局的视角）来观察和体验这个世界。
• 启程探索，进入实时生成的奇境：确认所有设置无误后，点击进入按钮，您便会置身于一个由 Genie 3 实时渲染的动态世界。通过键盘和鼠标，您可以自如地操控您的角色在其中移动。
• 实时漫游，无缝衔接的场景生成：无论您选择步行、飞行还是驾驶，Genie 3 都会紧随您的脚步，即时生成前方的场景，确保您的探索旅程不会有任何中断。
• 随心所欲的镜头切换：在探索过程中，您可以随时通过缩放或旋转视角，来捕捉您最感兴趣的画面，以最适合您的角度来欣赏这个世界。
• 创意重塑，激发无限可能：如果您需要新的灵感，可以返回画廊，浏览他人的作品。选择一个您喜欢的，修改其原始的提示词，便能生成一个全新的版本。您也可以点击“随机”按钮，让系统为您带来意想不到的惊喜。
• 定格精彩，保存您的虚拟冒险：当您完成一次精彩的探索后，可以点击下载按钮，将这段沉浸式的体验以视频的形式保存到您的本地设备上。

Project Genie 的广泛应用前景

• 创意娱乐领域的革新：对于游戏开发者而言，Project Genie 能够极大地加速虚拟世界原型的开发进程。而对于普通玩家来说，它则提供了一个前所未有的平台，让他们能够亲手创造并沉浸在自己独一无二的互动场景之中。
• 影视动画制作的利器：导演和艺术家们可以利用 Project Genie 快速地可视化他们的场景构思，生成概念性的环境，从而显著降低前期制作的成本和时间。
• 建筑设计的直观呈现：建筑师们可以通过 Project Genie，让客户在项目建成之前便能身临其境地漫游于建筑空间之中，直观地感受布局、氛围和设计细节，做出更明智的决策。
• 教育培训的沉浸式体验：教师们可以利用 Project Genie 重现历史场景、模拟科学现象，让学生们能够以一种前所未有的沉浸式方式进行虚拟考察和学习。
• 机器人研究的无限可能：研究人员可以利用 Project Genie 生成各种复杂多样的物理环境，为智能体的训练提供海量且可控的测试场景，极大地推动机器人技术的进步。