EmbodiedGen翻译站点

在机器人研究与 Embodied Intelligence（具身智能）快速发展的当下，高质量、多样化的仿真环境成为关键资源。EmbodiedGen正是为此而生——它基于生成式 AI 构建完整、多模态的 3D 世界，并主动为机器人训练任务提供支持。本文将从核心机制、模块特点、应用价值、使用指南与常见问题入手，全面解读 EmbodiedGen，助力 AI 工具使用者掌握这一前沿技术。

什么是 EmbodiedGen？

EmbodiedGen 是由 Horizon Robotics 牵头开发、开源于 GitHub 的生成式 3D 世界构建框架。其目标是降低传统 3D 资产制作门槛，通过多阶段生成管线输出满足物理属性、真实尺度、可交互的 3D 场景与对象，最终兼容机器人仿真引擎（如 MuJoCo、Isaac Lab、OpenAI Gym 等）。

核心组件包括：

• 图像生成 3D（Image-to-3D）

• 文本生成 3D（Text-to-3D）

• 纹理生成（Texture Generation）

• 可动对象（Articulated Object Generation）

• 场景生成（Scene Generation）

• 布局生成（Layout Generation）

核心模块一览

Image‑to‑3D：单图到可交互网格

从一幅图片输入，系统生成网格（mesh）、语义纹理、物理属性，同时自动检测质量缺陷并修复，输出 URDF 格式，用于仿真任务。

Text‑to‑3D：从文本构建虚拟资产

基于两阶段设计（Text ➝ Image ➝ 3D），先生成高质量中间图，再转化为可模拟对象。采用 Kolors 等 Text-to-Image 模型设计，支持中英文提示，自动过滤不合格生成的资产。

纹理与材质生成

自定义贴图模型与已有 Diffusion 模型结合，支持 2D→3D 纹理映射，赋予网格丰富风格与细节 。

可动对象构建

自动识别物体关节与拓扑结构，生成可挠动或带转动轴的对象，适用于机器人抓取、操作任务。

场景与布局生成

物体之间的空间关系通过文本或任务描述自动布局，以语义与物理合理性构成交互式环境，例如厨房排列、桌面设置、导航场景等。

技术优势与创新点

真实物理属性控制

自动估算真实比例、质量、摩擦属性，资产直接可用于仿真平台进行物理交互。

高通用性与兼容性

统一输出 URDF 格式，兼容 OpenAI Gym、MuJoCo、Isaac Lab、RoboSplatter 等多平台支持。

自动质检机制

搭建美观度、语义一致、几何完整等检查器；集成反馈—重试循环确保资产质量 。

多模态生成能力

支持结合图像、文本、布局指令，全流程可控生成多场景、多资产仿真环境。

适用用户与典型场景

机器人研究与仿真训练

用于数据增强、零样本任务评估与多场景复杂训练，提升机器人在 navigation、manipulation 任务的性能 。

Embodied Intelligence 研发者

提供易建模、高交互环境，适合作为评估基础平台，扩展生成式模型能力。

生成式 AI 资产设计

可快速制作 3D 资产模板用于游戏、AR/VR 内容创作，降低手工建模成本。

如何快速上手？

环境配置

git clone https://github.com/HorizonRobotics/EmbodiedGen cd EmbodiedGen ./install.sh

安装依赖后以示例启动流程：

python apps/embodied_gen/run_pipeline.py \ --input_image examples/cup.jpg \ --output_dir assets/cup_3d

即可生成高质量 cup asset，并输出 URDF、纹理与质量报告。

生成示例

• 图像输入示例：杯子、工具等

• 文本输入示例："A red screwdriver with metallic sheen"

生成后检查 .obj/.urdf 文件并导入 MuJoCo 渲染测试。

常见问题 FAQ

Q1：EmbodiedGen 是开源的吗？

A1： 是的，代码托管于 HorizonRobotics GitHub，采用 Apache-2.0 授权。

Q2：运行环境要求？

A2： 需 Python3.8+、支持 CUDA 的显卡、安装依赖 diffusion 与 3D 库（如 Kaolin）。

Q3：适合真实物理仿真使用吗？

A3： 可生成 URDF 格式资产，并自动附带物理参数，适用于 MuJoCo、IsaacLab 等仿真平台 。

Q4：可以自定义资产类型吗？

A4： 支持上传自定义图像做 Image-to-3D，也可自定义 prompts 扩展 Text-to-3D。

Q5：生成效率如何？

A5： 单对象（如杯子）Image-to-3D 约需 1–5 分钟，复杂场景组合可能花费更久，视硬件与模型大小而定。

与其他方案对比

最佳实践建议

1. 先用图像测试单资产：保障底层生成效果优良再组合生成场景。

2. 定制 Prompt 模板：对比多次文本提示以提高一致性。

3. 启用质检日志：查漏补缺，重试失败生成任务。

4. 结合仿真平台测试：生成模型 → URDF → MuJoCo 验证物理交互完整性。

5. 关注版本更新：生成模块和质检器频繁优化，应及时 sync repo。

未来展望

• 可动场景生成：未来或支持连锁门、抽屉等场景设备交互。

• VR/AR 加载能力：资产适配三维空间交互体验。

• 联合训练支持：生成环境结合强化学习控制 agent 同时优化。

• 社区生态扩展：用户可贡献生成模板、Assets 与质检反馈。

总结

EmbodiedGen 提供一套易用、可控、质量高的 3D 资产生成解决方案，为立体化仿真、机器人训练与生成式 AI 研究注入强大生产力。通过多模式输入、自检机制与 URDF 输出，极大降低构建高质量交互环境的门槛。

如果你负责 Embodied Intelligence 项目、仿真系统构建，或相关内容创作，EmbodiedGen 无疑是值得尝试的未来方向。欢迎探索并参与社区建设，共同推动智能体生成式开发下一个阶段。