added JA README (#311)

Genesis-Embodied-AI · Dec 27, 2024 · f358466 · f358466
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diff --git a/README.md b/README.md
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 [![README in English](https://img.shields.io/badge/English-d9d9d9)](./README.md)
 [![简体中文版自述文件](https://img.shields.io/badge/简体中文-d9d9d9)](./README_CN.md)
+[![日本語版 README](https://img.shields.io/badge/日本語-d9d9d9)](./README_JA.md)
 
 # Genesis
 ## 🔥 News

diff --git a/README_CN.md b/README_CN.md
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 [![README in English](https://img.shields.io/badge/English-d9d9d9)](./README.md)
 [![简体中文版自述文件](https://img.shields.io/badge/简体中文-d9d9d9)](./README_CN.md)
+[![日本語版 README](https://img.shields.io/badge/日本語-d9d9d9)](./README_JA.md)
 
 </div>
 

diff --git a/README_JA.md b/README_JA.md
@@ -0,0 +1,171 @@
+![Genesis](imgs/big_text.png)
+
+![Teaser](imgs/teaser.png)
+
+[![PyPI - Version](https://img.shields.io/pypi/v/genesis-world)](https://pypi.org/project/genesis-world/)
+[![PyPI - Downloads](https://img.shields.io/pypi/dm/genesis-world)](https://pypi.org/project/genesis-world/)
+[![GitHub Issues](https://img.shields.io/github/issues/Genesis-Embodied-AI/Genesis)](https://github.com/Genesis-Embodied-AI/Genesis/issues)
+[![GitHub Discussions](https://img.shields.io/github/discussions/Genesis-Embodied-AI/Genesis)](https://github.com/Genesis-Embodied-AI/Genesis/discussions)
+
+[![README in English](https://img.shields.io/badge/English-d9d9d9)](./README.md)
+[![简体中文版自述文件](https://img.shields.io/badge/简体中文-d9d9d9)](./README_CN.md)
+[![日本語版 README](https://img.shields.io/badge/日本語-d9d9d9)](./README_JA.md)
+
+# Genesis
+## 🔥 最新情報
+- [2024-12-25] [レイトレーシングレンダラー](#docker)をサポートするDockerを追加しました。
+- [2024-12-24] [Genesisへの貢献方法](https://github.com/Genesis-Embodied-AI/Genesis/blob/main/CONTRIBUTING.md)に関するガイドラインを追加しました。
+
+## 目次
+
+1. [Genesisとは？](#what-is-genesis)
+2. [主な機能](#key-features)
+3. [簡単インストール](#quick-installation)
+4. [Docker](#docker)
+5. [ドキュメント](#documentation)
+6. [Genesisへの貢献](#contributing-to-genesis)
+7. [サポート](#support)
+8. [ライセンスと謝辞](#license-and-acknowledgments)
+9. [関連論文](#associated-papers)
+10. [引用](#citation)
+
+## Genesisとは？
+
+Genesisは、汎用的な*ロボティクス/身体性を持ったAI*アプリケーション向けに設計された物理シミュレーションプラットフォームです。このプラットフォームは以下のような特徴があります：
+
+1. あらゆる種類の材料や物理現象をシミュレート可能な**汎用物理エンジン**。
+2. **軽量**、**超高速**、**Python的**、そして**ユーザーフレンドリー**なロボティクスシミュレーションプラットフォーム。
+3. 高速で強力な**フォトリアリスティックなレンダリングシステム**。
+4. ユーザーの自然言語による指示をもとに様々なデータモダリティを生成する**生成型データエンジン**。
+
+Genesisの目指すところ：
+
+- **物理シミュレーションのハードルを下げ**、ロボティクス研究を誰でもアクセス可能にすること。詳細は[ミッションステートメント](https://genesis-world.readthedocs.io/en/latest/user_guide/overview/mission.html)をご覧ください。
+- **多様な物理ソルバーを統合**し、最高の忠実度で物理世界を再現すること。
+- **データ生成を自動化**し、人間の労力を削減し、データ生成の効率を最大化すること。
+
+プロジェクトページ: <https://genesis-embodied-ai.github.io/>
+
+## 主な機能
+
+- **速度**: RTX 4090単体でフランカロボットアームを4300万FPS（リアルタイムの43万倍速）でシミュレーション可能。
+- **クロスプラットフォーム**: Linux、macOS、Windowsで動作し、CPU、Nvidia/AMD GPU、Apple Metalをサポート。
+- **多様な物理ソルバーの統合**: 剛体、MPM、SPH、FEM、PBD、安定流体シミュレーション。
+- **幅広い材料モデル**: 剛体、液体、気体、変形体、薄膜オブジェクト、粒状材料などをシミュレーション可能。
+- **様々なロボットへの対応**: ロボットアーム、脚付きロボット、ドローン、*ソフトロボット*など。また、`MJCF (.xml)`、`URDF`、`.obj`、`.glb`、`.ply`、`.stl`などの形式をサポート。
+- **フォトリアルなレンダリング**: レイトレーシングベースのレンダリングをネイティブでサポート。
+- **微分可能性**: 完全な微分可能性を備えた設計。現時点では、MPMソルバーとツールソルバーが対応しており、将来的には他のソルバーも対応予定（まず剛体および連結体ソルバーから開始）。
+- **物理ベースの触覚シミュレーション**: 微分可能な[触覚センサーシミュレーション](https://github.com/Genesis-Embodied-AI/DiffTactile)が近日公開予定（バージョン0.3.0を予定）。
+- **ユーザーフレンドリー**: シンプルで直感的なインストールとAPI設計。
+
+## インストール
+
+GenesisはPyPIで利用可能です：
+
+```bash
+pip install genesis-world  # Python >=3.9 が必要です;
+```
+
+また、**PyTorch**を[公式手順](https://pytorch.org/get-started/locally/)に従ってインストールする必要があります。
+
+最新バージョンを利用するには、リポジトリをクローンしてローカルにインストールしてください：
+
+```bash
+git clone https://github.com/Genesis-Embodied-AI/Genesis.git
+cd Genesis
+pip install -e .
+```
+
+## Docker
+
+DockerからGenesisを利用する場合は、まずDockerイメージをビルドします：
+
+```bash
+docker build -t genesis -f docker/Dockerfile docker
+```
+
+その後、Dockerイメージ内で例を実行できます（`/workspace/examples`にマウント）：
+
+```bash
+xhost +local:root # コンテナがディスプレイにアクセスできるようにする
+
+docker run --gpus all --rm -it \
+-e DISPLAY=$DISPLAY \
+-v /tmp/.X11-unix/:/tmp/.X11-unix \
+-v $PWD:/workspace \
+genesis
+```
+
+## ドキュメント
+
+包括的なドキュメントは現時点では[英語](https://genesis-world.readthedocs.io/en/latest/user_guide/index.html)および[中国語](https://genesis-world.readthedocs.io/zh-cn/latest/user_guide/index.html)で提供されています。詳細なインストール手順、チュートリアル、APIリファレンスが含まれています。
+
+## Genesisへの貢献
+
+Genesisプロジェクトはオープンで協力的な取り組みです。以下を含む、コミュニティからのあらゆる貢献を歓迎します：
+
+- 新機能やバグ修正のための**プルリクエスト**。
+- GitHub Issuesを通じた**バグ報告**。
+- Genesisの使いやすさを向上させるための**提案**。
+
+詳細は[貢献ガイド](https://github.com/Genesis-Embodied-AI/Genesis/blob/main/CONTRIBUTING.md)をご参照ください。
+
+## サポート
+
+- バグ報告や機能リクエストはGitHubの[Issues](https://github.com/Genesis-Embodied-AI/Genesis/issues)をご利用ください。
+- 議論や質問はGitHubの[Discussions](https://github.com/Genesis-Embodied-AI/Genesis/discussions)で行えます。
+
+## ライセンスと謝辞
+
+GenesisのソースコードはApache 2.0ライセンスで提供されています。
+
+Genesisの開発は以下のオープンソースプロジェクトのおかげで可能になりました：
+
+- [Taichi](https://github.com/taichi-dev/taichi): 高性能でクロスプラットフォーム対応の計算バックエンド。Taichiチームの技術サポートに感謝します！
+- [FluidLab](https://github.com/zhouxian/FluidLab): 参照用のMPMソルバー実装。  
+- [SPH_Taichi](https://github.com/erizmr/SPH_Taichi): 参照用のSPHソルバー実装。  
+- [Ten Minute Physics](https://matthias-research.github.io/pages/tenMinutePhysics/index.html) と [PBF3D](https://github.com/WASD4959/PBF3D): 参照用のPBD（粒子ベースの物理）ソルバー実装。  
+- [MuJoCo](https://github.com/google-deepmind/mujoco): 剛体ダイナミクスの参照用実装。  
+- [libccd](https://github.com/danfis/libccd): 衝突検出の参照用実装。  
+- [PyRender](https://github.com/mmatl/pyrender): ラスタライズベースのレンダラー。  
+- [LuisaCompute](https://github.com/LuisaGroup/LuisaCompute) と [LuisaRender](https://github.com/LuisaGroup/LuisaRender): レイトレーシングDSL。
+
+## 関連論文
+
+Genesisプロジェクトに関与した主要な研究論文の一覧：
+
+- Xian, Zhou, et al. "Fluidlab: A differentiable environment for benchmarking complex fluid manipulation." arXiv preprint arXiv:2303.02346 (2023).
+- Xu, Zhenjia, et al. "Roboninja: Learning an adaptive cutting policy for multi-material objects." arXiv preprint arXiv:2302.11553 (2023).
+- Wang, Yufei, et al. "Robogen: Towards unleashing infinite data for automated robot learning via generative simulation." arXiv preprint arXiv:2311.01455 (2023).
+- Wang, Tsun-Hsuan, et al. "Softzoo: A soft robot co-design benchmark for locomotion in diverse environments." arXiv preprint arXiv:2303.09555 (2023).
+- Wang, Tsun-Hsuan Johnson, et al. "Diffusebot: Breeding soft robots with physics-augmented generative diffusion models." Advances in Neural Information Processing Systems 36 (2023): 44398-44423.
+- Katara, Pushkal, Zhou Xian, and Katerina Fragkiadaki. "Gen2sim: Scaling up robot learning in simulation with generative models." 2024 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA). IEEE, 2024.
+- Si, Zilin, et al. "DiffTactile: A Physics-based Differentiable Tactile Simulator for Contact-rich Robotic Manipulation." arXiv preprint arXiv:2403.08716 (2024).
+- Wang, Yian, et al. "Thin-Shell Object Manipulations With Differentiable Physics Simulations." arXiv preprint arXiv:2404.00451 (2024).
+- Lin, Chunru, et al. "UBSoft: A Simulation Platform for Robotic Skill Learning in Unbounded Soft Environments." arXiv preprint arXiv:2411.12711 (2024).
+- Zhou, Wenyang, et al. "EMDM: Efficient motion diffusion model for fast and high-quality motion generation." European Conference on Computer Vision. Springer, Cham, 2025.
+- Qiao, Yi-Ling, Junbang Liang, Vladlen Koltun, and Ming C. Lin. "Scalable differentiable physics for learning and control." International Conference on Machine Learning. PMLR, 2020.
+- Qiao, Yi-Ling, Junbang Liang, Vladlen Koltun, and Ming C. Lin. "Efficient differentiable simulation of articulated bodies." In International Conference on Machine Learning, PMLR, 2021.
+- Qiao, Yi-Ling, Junbang Liang, Vladlen Koltun, and Ming Lin. "Differentiable simulation of soft multi-body systems." Advances in Neural Information Processing Systems 34 (2021).
+- Wan, Weilin, et al. "Tlcontrol: Trajectory and language control for human motion synthesis." arXiv preprint arXiv:2311.17135 (2023).
+- Wang, Yian, et al. "Architect: Generating Vivid and Interactive 3D Scenes with Hierarchical 2D Inpainting." arXiv preprint arXiv:2411.09823 (2024).
+- Zheng, Shaokun, et al. "LuisaRender: A high-performance rendering framework with layered and unified interfaces on stream architectures." ACM Transactions on Graphics (TOG) 41.6 (2022): 1-19.
+- Fan, Yingruo, et al. "Faceformer: Speech-driven 3d facial animation with transformers." Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. 2022.
+- Wu, Sichun, Kazi Injamamul Haque, and Zerrin Yumak. "ProbTalk3D: Non-Deterministic Emotion Controllable Speech-Driven 3D Facial Animation Synthesis Using VQ-VAE." Proceedings of the 17th ACM SIGGRAPH Conference on Motion, Interaction, and Games. 2024.
+- Dou, Zhiyang, et al. "C· ase: Learning conditional adversarial skill embeddings for physics-based characters." SIGGRAPH Asia 2023 Conference Papers. 2023.
+
+さらに多数の現在進行形のプロジェクトがあります。
+
+## 引用
+
+研究でGenesisを使用する場合、以下を引用してください：
+
+```bibtex
+@software{Genesis,
+  author = {Genesis Authors},
+  title = {Genesis: A Universal and Generative Physics Engine for Robotics and Beyond},
+  month = {December},
+  year = {2024},
+  url = {https://github.com/Genesis-Embodied-AI/Genesis}
+}
+```
-Original file line number
+Diff line change
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     [![README in English](https://img.shields.io/badge/English-d9d9d9)](./README.md)
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