谷歌DeepMind发布“世界模型”Genie 2.0，从单张图像生成可交互虚拟世界
2026年1月26日，谷歌DeepMind在arXiv上发布论文，正式推出下一代生成式交互环境模型Genie 2.0。该模型能够仅从一张图像或文本描述中，生成一个内容丰富、物理规则合理且可供智能体探索和交互的2D虚拟世界。相比初代，Genie 2.0在生成世界的规模、多样性和可控性上实现了数量级提升，被视为通向通用AI智能体和游戏内容自动生成的关键一步。该技术尚未开放公测，但已引起游戏、机器人仿真和元宇宙行业的极大关注。
🎯 核心内容
谷歌DeepMind的研究团队于2026年1月26日在预印本平台arXiv上发布了题为《Genie 2.0: Scaling Up Generative Interactive Environments》的论文，公布了其“世界模型”研究的重大进展。Genie 2.0是一个从互联网视频中无监督学习而来的基础世界模型，其核心能力是将静态的视觉或语言概念动态化、可交互化。用户只需输入一张风景图片（如“一座城堡”），或一段文字描述（如“一个外星丛林，有发光的植物和漂浮的生物”），模型就能生成一个连贯的、可探索的虚拟环境，其中包含符合常识的物体、地形和基本的物理交互（如跳跃、移动、触发效果）。这标志着AI在理解和创造动态、可程序化世界方面迈出了关键一步。
🔬 技术细节
Genie 2.0基于一个包含110亿参数的自回归Transformer架构。其训练数据来自大规模、未标注的互联网游戏和模拟器视频。模型通过三个关键组件协同工作：1）一个视觉Tokenizer，将视频帧压缩为离散的潜在表示；2）一个动态模型，预测给定当前潜在状态和动作下的下一个潜在状态；3）一个动作推理模型，从视频中推断出潜在的、可执行的动作空间。2.0版本的主要突破在于规模和数据：模型参数是初代的5倍以上，训练数据量增加了近10倍，涵盖了更广泛的视觉风格和交互类型。这使得生成的世界规模更大（可达数千“步”的探索深度），元素更丰富，且对文本提示的遵循度更高。
💡 关键亮点
- 从静到动的突破：实现了从单一图像或文本到动态、可交互世界的端到端生成，无需人工定义规则或资产。
- 无监督学习动作：模型能从视频中自动推断出可能的交互动作（如“推”、“打开”、“驾驶”），而无需动作标签。
- 可扩展的世界：生成的环境不是短循环动画，而是支持长时间探索和涌现性互动的持久世界。
🌍 行业影响
Genie 2.0的技术突破对多个行业产生深远影响。在游戏开发领域，它可能彻底改变关卡设计和原型制作流程，极大降低创意实现的门槛。对于机器人学和自动驾驶，它提供了一个成本极低、无限丰富的仿真训练环境生成器，可以快速创建各种极端或罕见场景用于AI训练。在教育和娱乐领域，它可以赋能用户快速创建个性化的互动故事和探索体验。这项研究也推动了“基础世界模型”这一新兴方向的发展，即构建能够理解和模拟物理与社会常识的通用AI模型，这是实现更高级别AI智能体的基石。
🔮 未来展望
尽管Genie 2.0目前专注于2D世界，但其技术路径为3D世界的生成指明了方向。DeepMind团队表示，下一步将探索3D场景的生成、更复杂的多智能体交互以及与现实物理引擎的对接。可以预见，未来这项技术可能会与游戏引擎（如Unity、Unreal）深度集成，成为创作者的标准工具。长期来看，结合强大的规划AI，Genie这类世界模型有望成为训练通用AI智能体的“虚拟操场”，让AI在无限多样的模拟环境中学习常识和复杂技能，最终迁移到现实世界。