diff --git a/README.md b/README.md index cf8e29b..47ac6e5 100644 --- a/README.md +++ b/README.md @@ -9,6 +9,7 @@ [![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 index ac23e85..bb85217 100644 --- a/README_CN.md +++ b/README_CN.md @@ -11,6 +11,7 @@ [![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) diff --git a/README_JA.md b/README_JA.md new file mode 100644 index 0000000..254ec07 --- /dev/null +++ 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: + +## 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} +} +``` \ No newline at end of file