Genie Envisioner (GE)
애지봇(즈위안)🇨🇳 중국Genie Envisioner 계열
월드 모델발표일 2025.08가중치 공개 · CC-BY-NC-SA-4.0
애지봇의 로봇 조작용 통합 월드 파운데이션 플랫폼으로, 지시 조건 비디오 확산 월드 모델(GE-Base), 경량 액션 디코더(GE-Act), 행동 조건 신경 시뮬레이터(GE-Sim)로 구성돼요. 2025년 8월 공개 후 GE-Base 가중치와 2B 증류형 GE-Sim 2.0이 공개됐어요.
- 파라미터
- 0.16공식
- 제어 빈도
- 30공식
- 적용 로봇
- —
- 벤치마크 결과
- —
B (10억 개)
Hz · 행동 출력 빈도
윙치키에 연결된 로봇
수록된 점수
공식 자료프로젝트 페이지 genie-envisioner.github.io논문 arxiv.org코드 저장소 github.com가중치 huggingface.co
한눈에 읽기
무엇인가
- 월드 모델 — 다음 장면을 영상으로 상상하는 AI. 학습용 가상 영상을 만들거나 동작 결과를 미리 평가하는 데 써요.
- 발표일 2025-08
- 가중치 공개 (CC-BY-NC-SA-4.0) — 내려받아 직접 실행·추가 학습할 수 있음
- 연결된 학습용 데이터셋 1개
확인된 정보
- 사양 9개 항목 중 8개에 값이 있음
- 공식 공식 8개: 구조, 입력, 파라미터 (B), 제어 빈도 (Hz), 학습용 데이터셋, 적용 로봇 형태 외 2개
- 값 확인일 2025-08 – 2026-06 · 값마다 출처는 아래 '구조와 학습' 표
확인이 필요한 정보
이 모델 데이터에서 따로 확인이 필요한 항목은 없어요.
어떤 모델인가
Genie Envisioner(GE)는 애지봇(AgiBot)이 싱가포르국립대(NUS) LV-Lab·베이항대(BUAA)와 함께 2025년 8월 공개한 로봇 조작용 월드 모델 플랫폼으로, 정책 학습·평가·시뮬레이션을 하나의 비디오 생성 프레임워크로 묶었다. 핵심인 GE-Base는 LTX-Video 또는 COSMOS2(각 2B)를 바탕으로 한 지시 조건 비디오 diffusion 모델로, 머리·양 손목 카메라 3시점 영상과 과거 메모리 프레임, 언어 지시를 받아 미래 장면을 잠재 공간에서 예측한다. 그 위에서 1.6억 파라미터의 GE-Act가 flow matching으로 잠재 표현을 동작 궤적으로 풀어내고, GE-Sim은 행동 시퀀스를 넣으면 결과 영상을 만드는 신경 시뮬레이터 역할을 하며, GE-Base는 AgiBot World Beta의 약 100만 개 양팔 조작 에피소드(약 2,967시간)로 A100 32장에서 두 단계에 걸쳐 약 10일간 학습했다.
논문은 AgiBot G1에서 샌드위치 만들기·차 따르기 등을 수행하고, 약 1시간(250회) 원격조작 데모만으로 Agilex Cobot Magic·Dual Franka의 상자·옷 개기에 적응해 π0·GR00T N1·UniVLA보다 나은 성능을 냈으며, GE-Act가 RTX 4090에서 54스텝 궤적을 약 200ms에 만든다고 주장한다. 코드와 GE-Base·GE-Sim·GE-Act 가중치가 단계적으로 공개됐고 저장소 대부분은 비상업 라이선스(CC BY-NC-SA 4.0)를 따르며, 2026년에는 2B 증류형 GE-Sim 2.0(WorldArena CVPR 챌린지 1위라고 주장)과 GE-Act 2.0이 이어졌다.
회사 공식 페이지와 논문을 바탕으로 정리했어요. 성공률·최초 같은 표현은 회사 발표예요.
구조와 학습
| 구조 | 비디오 확산 월드 모델(GE-Base) + 플로우 기반 액션 디코더(GE-Act) + 행동 조건 신경 시뮬레이터(GE-Sim)공식 |
|---|---|
| 입력 | 다시점 영상, 언어 지시 (GE-Sim은 행동 시퀀스)공식 |
| 파라미터 (B) | 0.16공식 |
| 제어 빈도 (Hz) | 30공식 |
| 학습용 데이터셋 | AgiBot-World-Beta 약 100만 에피소드(약 2,967시간); GE-Base는 A100 32장으로 Stage I 약 7일 + Stage II 약 3일 학습공식 |
| 적용 로봇 형태 | AgiBot G1(학습 도메인), Dual Franka·Agilex Cobot Magic(약 1시간 데이터로 적응), RoboTwin 양팔 시뮬레이터공식 |
| 추론 하드웨어 | 온보드 NVIDIA RTX 4090에서 54스텝 액션 추론 약 200ms공식 |
| 발표 벤치마크 | EWMBench(자체 제안) 평가; GE-Sim 2.0이 WorldArena CVPR 챌린지 1위(2B 모델)공식 |
학습용 데이터셋
- AgiBot World (Alpha/Beta) 애지봇(즈위안)