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Mit Genie 2 stellt DeepMind ein KI-System vor, das aus einem einzigen Bild komplexe, interaktive 3D-Umgebungen erzeugen kann. Die virtuellen Welten könnten das Training von KI-Agenten voranbringen.

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DeepMind hat mit Genie 2 ein neues "Foundation World Model" vorgestellt, das aus einem einzelnen Bild konsistente, virtuelle 3D-Umgebungen generieren kann. Nach Angaben des Unternehmens können diese Welten bis zu einer Minute lang simuliert werden.

Das System wurde mit einem umfangreichen Videodatensatz trainiert und generiert die Welten in 720p-Auflösung. Benutzer können sich per Tastatur und Maus durch die Umgebungen bewegen, die sowohl in Ego-Perspektive als auch in Third-Person-Ansicht dargestellt werden können.

Laut den DeepMind-Forschern beherrscht das Modell verschiedene physikalische Simulationen wie Schwerkraft, Kollisionen und Wassereffekte. Auch komplexe Beleuchtung, Reflexionen und Raucheffekte werden realistisch dargestellt.

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Die verschiedenen Beispiele im folgenden Video demonstrieren Fähigkeiten wie die Modellierung von Physik (Gravitation, Kollisionen), die Generierung von Perspektiven aus der ersten und dritten Person und die Interaktion mit der Umgebung. Sie wurden mit einem undistillierten Basismodell in der höchstmöglichen Qualität generiert. Die destillierte Version ermöglicht Echtzeit-Interaktion, allerdings mit reduzierter Qualität.

Video: Google Deepmind

Genie 2 "erinnert" sich an nicht sichtbare Bereiche

Eine besondere Stärke von Genie 2 ist nach Angaben der Forscher die Fähigkeit, sich Teile der generierten Welt zu "merken", die aktuell nicht im Blickfeld sind. Wenn Nutzer zu diesen Bereichen zurückkehren, werden sie konsistent wiederhergestellt - eine Funktion, die bei bisherigen 3D-Generatoren die Schwachstelle war.

Architekturdiagramm: DeepMinds Genie 2 generiert aus einem Bild 3D-Welten mittels Encoder, Decoder und KI-Aktionen.
Die Architektur von DeepMinds Genie 2 zeigt, wie aus einem generierten KI-Eingangsbild eine interaktive 3D-Umgebung generiert wird. Ein Encoder verarbeitet das Bild, während ein Decoder die 3D-Welt basierend auf mit Genie verarbeiteten Aktionen erstellt. | Bild: Google Deepmind

DeepMind sieht eine mögliche Anwendung von Genie 2 im schnellen Prototyping von Spielumgebungen: Aus Konzeptzeichnungen oder realen Fotos können direkt spielbare Welten erstellt werden.

Vergleichsbilder: Konzeptzeichnungen und von Genie 2 generierte 3D-Spielumgebungen mit Physik und Beleuchtung.
Genie 2 erstellt aus einfachen Konzeptzeichnungen komplexe 3D-Spielumgebungen. Die Beispiele zeigen den Vergleich zwischen Konzept und generierter Welt, inklusive realistischer Physik und Beleuchtung. | Bild: Google Deepmind

Interessant ist zudem die Integration mit DeepMinds SIMA-Agent, einem im März vorgestellten KI-System, das Handlungen in digitalen Welten durch natürlichsprachliche Anweisungen ausführen kann. In einer Demonstration navigiert SIMA durch eine von Genie 2 generierte Umgebung und folgt dabei Befehlen wie "Öffne die blaue Tür".

Empfehlung
Screenshots: SIMA-Agent navigiert in Genie-2-Umgebung anhand von Textbefehlen, z.B.
DeepMinds SIMA-Agent navigiert durch eine von Genie 2 generierte 3D-Umgebung. Die KI reagiert auf Textbefehle wie "Öffne die blaue Tür" und demonstriert so die Interaktion zwischen beiden Systemen. | Bild: Google Deepmind

Die Kombination von Sima, das Umgebungen erkundet und in ihnen lernt, und Genie 2, das unendlich viele Trainingsumgebungen erzeugen kann, könnte zur Entwicklung handlungsfähiger KI-Agenten beitragen, die komplexere Handlungen in digitalen Umgebungen oder in der realen Welt ausführen können.

"Als wir vor zwei Jahren mit Genie 1 begannen, stellten wir uns vor, dass ein Foundation World Model eines Tages ein endloses Curriculum für das Training von verkörperter KI generieren könnte. Heute haben wir einen großen Schritt in Richtung dieser Zukunft gemacht", schreibt DeepMind-Forscher Tim Rocktäschel auf Bluesky.

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Zusammenfassung
  • DeepMind stellt mit Genie 2 ein KI-System vor, das aus einem einzelnen Bild konsistente, interaktive 3D-Umgebungen in 720p-Auflösung generieren kann, die bis zu einer Minute lang simuliert werden können.
  • Das Modell beherrscht physikalische Simulationen wie Schwerkraft, Kollisionen und Wassereffekte sowie komplexe Beleuchtung und Reflexionen. Es kann sich auch nicht sichtbare Bereiche "merken" und diese konsistent wiederherstellen.
  • DeepMind sieht Anwendungen im schnellen Prototyping von Spielumgebungen und in Kombination mit dem KI-Agenten SIMA zur Generierung von Trainingsumgebungen für die Entwicklung handlungsfähiger KI-Systeme.
Quellen
Online-Journalist Matthias ist Gründer und Herausgeber von THE DECODER. Er ist davon überzeugt, dass Künstliche Intelligenz die Beziehung zwischen Mensch und Computer grundlegend verändern wird.
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