# 物理模拟

Wan 2.1 AI 是由阿里巴巴开发的开源大规模视频生成 AI 模型。它支持文本到视频（T2V）和图像到视频（I2V）的生成，能够将简单的输入转化为高质量的视频内容。该模型在视频生成领域具有重要意义，能够极大地简化视频创作流程，降低创作门槛，提高创作效率，为用户提供丰富多样的视频创作可能性。其主要优点包括高质量的视频生成效果、复杂动作的流畅展现、逼真的物理模拟以及丰富的艺术风格等。目前该产品已完全开源，用户可以免费使用其基础功能，对于有视频创作需求但缺乏专业技能或设备的个人和企业来说，具有很高的实用价值。

Genie 2是由Google DeepMind开发的一款大规模基础世界模型，能够基于单一提示图像生成无尽的、可操作的、可玩的3D环境，用于训练和评估具身智能体。Genie 2代表了深度学习和人工智能领域的一大进步，它通过模拟虚拟世界及其行动后果，展示了在大规模生成模型中的多种紧急能力，如物体交互、复杂角色动画、物理模拟等。Genie 2的研究推动了新的创意工作流程，用于原型化交互体验，并为未来更通用的AI系统和智能体的研究提供了新的可能性。

Oasis是由Decart AI开发的首个可玩、实时、开放世界的AI模型，它是一个互动视频游戏，由Transformer端到端生成，基于逐帧生成。Oasis能够接收用户键盘和鼠标输入，实时生成游戏玩法，内部模拟物理、游戏规则和图形。该模型通过直接观察游戏玩法学习，允许用户移动、跳跃、拾取物品、破坏方块等。Oasis被视为研究更复杂交互世界的基础模型的第一步，未来可能取代传统的游戏引擎。Oasis的实现需要模型架构的改进和模型推理技术的突破，以实现用户与模型的实时交互。Decart AI采用了最新的扩散训练和Transformer模型方法，并结合了大型语言模型（LLMs）来训练一个自回归模型，该模型可以根据用户即时动作生成视频。此外，Decart AI还开发了专有的推理框架，以提供NVIDIA H100 Tensor Core GPU的峰值利用率，并支持Etched即将推出的Sohu芯片。

PhysGen是一个创新的图像到视频生成方法，它能够将单张图片和输入条件（例如，对图片中物体施加的力和扭矩）转换成现实、物理上合理且时间上连贯的视频。该技术通过将基于模型的物理模拟与数据驱动的视频生成过程相结合，实现了在图像空间中的动态模拟。PhysGen的主要优点包括生成的视频在物理和外观上都显得逼真，并且可以精确控制，通过定量比较和全面的用户研究，展示了其在现有数据驱动的图像到视频生成工作中的优越性。

ProtoMotions是一个致力于创建交互式物理模拟虚拟代理的项目。它支持IsaacGym和IsaacSim，并且基于Hydra和OmegaConfig构建，使得配置组合变得简单。这个项目为研究者和开发者提供了一个平台，用于开发和测试基于物理的角色动画技术。它不仅能够用于学术研究，还能在游戏、电影和虚拟现实等领域中应用。

PhysDreamer是一个基于物理的方法，它通过利用视频生成模型学习到的对象动力学先验，为静态3D对象赋予交互式动力学。这种方法允许在缺乏真实物体物理属性数据的情况下，模拟出对新颖交互（如外力或代理操作）的真实反应。PhysDreamer通过用户研究评估合成交互的真实性，推动了更吸引人和真实的虚拟体验的发展。

Video2Game是一项技术，可以将单一视频转换成具有实时、互动、真实感和浏览器兼容性的高质量虚拟环境。它通过构建大规模的NeRF模型来实现高质量的表面几何形状，然后将该模型转换为带有对应刚体动力学的网格表示，以支持交互。使用UV映射的神经纹理，既能表达丰富，又与游戏引擎兼容。最终得到的是一个虚拟环境，虚拟角色可以与之互动，响应用户控制，并能从新的相机视角实时提供高分辨率渲染。

InsActor是一个基于物理模拟的角色控制系统。它可以通过自然语言指令驱动角色在复杂环境中完成各种交互任务。该系统利用条件与对抗扩散模型进行多级规划,并与低级控制器相结合,实现稳定、鲁棒的控制。具有控制流畅、交互自然的优势,适用于创意内容生成、互动娱乐、人机交互等应用场景。