首页李飞飞团队公布了一种从单段视频中生成无限机器人训练场的方法
在具身智能领域，弥合模拟与现实之间的鸿沟——即所谓的“Sim2Real”——长期以来一直是一道难以逾越的障碍。模拟实验环境成本高昂，且模型在实际环境中部署时，性能往往会下降。 李飞飞团队、NVIDIA GEAR Lab 以及佐治亚理工学院近期开展的一项合作研究提出了一种创新解决方案：Real2Sim。
该系统名为“SimFoundry”，能够利用简单的真实世界视频创建交互式、可训练且可测试的机器人仿真。SimFoundry 不仅超越了传统的 3D 重建技术，还通过深度场景分析实现环境的自动生成，从而大幅降低了构建仿真所需的成本。
SimFoundry 的核心创新在于“数字孪生”与“数字表亲”之间的闭环机制。 该系统从视频中提取几何、物理和交互数据，以构建高保真的数字孪生体。随后，它会自动改变外观、布局和任务，从而生成多样化的数字表亲。这使得开发者能够从单段视频中获取几乎无限的训练数据，从而在模拟环境中实现端到端的策略学习和评估。
实验证实了 SimFoundry 强大的预测能力，模拟的机器人性能与现实世界结果高度吻合。关键在于，基于这些合成数据训练的策略无需微调即可有效迁移到现实中（“零样本”），并在多步骤操作和双臂协调等复杂任务中表现出色。
该开源系统由包括 NVIDIA GEAR Lab 核心成员和李飞飞团队在内的顶尖机器人专家共同开发，有望彻底改变具身人工智能的开发方式。通过用生成式技术取代成本高昂的手动数据采集，机器人现在能够更快地从实验室走向实际应用。
论文链接：https://arxiv.org/pdf/2606.28276v1
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