Infinigen: Procedural Generation से अनंत photorealistic worlds बनाना

• Infinigen procedural generation के जरिए photorealistic worlds बनाने वाला प्रोजेक्ट है, और natural scenes, indoor scenes, तथा articulated simulation assets के लिए getting-started guides देता है
• यूज़र installation के बाद Infinigen-Indoors, Infinigen-Nature, Infinigen-Articulated flows के जरिए room scenes, natural scenes, और simulators के लिए articulated assets बनाना शुरू कर सकते हैं
• संबंधित research CVPR 2023 paper Infinite Photorealistic Worlds using Procedural Generation, CVPR 2024 paper Infinigen Indoors, और 2025 arXiv paper Infinigen-Articulated तक आगे बढ़ती है
• documentation में installation, camera settings, pre-generated data download, individual asset generation, OBJ·OpenUSD जैसे external file formats में export, physics simulation export, और extended ground-truth शामिल हैं
• contribution के तरीके repository code, procedural generators, और pre-generated data देने में बांटे गए हैं; साथ ही Blender Nodes को Python code में बदलने वाला tool और GitHub Issues आधारित support process बताया गया है

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Infinigen क्या generate कर सकता है

• Infinigen procedural generation के जरिए photorealistic worlds बनाने वाला प्रोजेक्ट है
• शुरू करने के flows तीन हिस्सों में दिए गए हैं
  • Hello Room: Infinigen-Indoors से indoor scenes generate करता है
  • Hello World: Infinigen-Nature से natural scenes generate करता है
  • Infinigen-Articulated: articulated simulation assets generate कर उन्हें simulators में export करने का flow देता है
• प्रोजेक्ट website, introductory video, papers, documentation, और contribution guide साथ में उपलब्ध कराता है

शुरू करने का तरीका और examples

• पहले Installation Instructions के अनुसार install करना होगा
• Infinigen-Indoors शुरू करने का document HelloRoom.md में है
  • example images Blender scene, rendered result, depth, और object-related outputs दिखाती हैं
• Infinigen-Nature शुरू करने का document HelloWorld.md में है
  • example output में image, depth, surface normal, और instance segmentation शामिल हैं
• Infinigen-Articulated का starting flow Exporting to Simulators document में है
  • यह articulated assets को simulators में export करने वाले use case को cover करता है

संबंधित papers

• Infinite Photorealistic Worlds using Procedural Generation
  • यह CVPR 2023 paper है
  • BibTeX entry के अनुसार pages 12630--12641 हैं
• Infinigen Indoors: Photorealistic Indoor Scenes using Procedural Generation
  • यह CVPR 2024 paper है
  • BibTeX entry के अनुसार pages 21783-21794 हैं
• Infinigen-Articulated: Procedural Generation of Articulated Simulation Assets
  • यह 2025 arXiv entry के रूप में उपलब्ध है
  • title Procedural Generation of Articulated Simulation-Ready Assets के रूप में भी दिया गया है

documentation का scope

• documentation सिर्फ installation और पहला scene generate करने तक सीमित नहीं है; यह configuration·camera·data·export flows को भी cover करता है
• उपलब्ध documentation items में ये शामिल हैं
  • Installation Guide
  • “Hello World”: पहला Infinigen-Nature scene generate करना
  • “Hello Room”: पहला Infinigen-Indoors scene generate करना
  • Configuring Infinigen
  • Configuring Cameras
  • Downloading pre-generated data
  • Generating individual assets
  • Exporting to external fileformats, जैसे: OBJ, OpenUSD
  • Add external assets to indoor scenes
  • Extended ground-truth
  • Implementing new materials & assets
  • Generating fluid simulations
  • Exporting to physics simulation
• project roadmap Infinigen website के roadmap page पर उपलब्ध है

contribution और support process

• contribution के तीन तरीके बताए गए हैं
  • repository code contribution: code contributions स्वीकार किए जाते हैं, और अधिक detailed guide आगे दी जाएगी
  • procedural generator contribution: infinigen/nodes/node_transpiler/dev_script.py artist-friendly Blender Nodes को Python code में बदलने वाला tool उपलब्ध कराता है
  • pre-generated data contribution: कोई भी computing power से data बनाकर community के साथ share कर सकता है, और pre-generated data repository आगे उपलब्ध कराई जाएगी
• मदद मांगने के लिए GitHub Issues page पर post करने को कहा गया है
• issue reproduce करने के लिए command को --debug के साथ चलाना होगा और ये जानकारी शामिल करनी होगी
  • OS version, CPU, RAM, GPU, driver समेत computing environment
  • इस्तेमाल किया गया code version और commit hash link, तथा क्या modifications किए गए हैं
  • चलाई गई exact command
  • output logs
    • manage_jobs इस्तेमाल करने पर logs outputs/MYJOB/MYSEED/logs/ में मिलते हैं
    • अगर Python error और stacktrace हो, तो उन्हें भी साथ दें

आधारभूत projects और बदलाव

• Infinigen बताता है कि Blender Foundation और open source contributors के काम के बिना यह संभव नहीं होता
• इस्तेमाल किए गए projects के रूप में Land-Lab, BlenderProc, Blender-FLIP-Fluids, Blender-Differential-Growth का खास तौर पर उल्लेख है
• Thomas Kole को procedural clouds देने वाले व्यक्ति के रूप में धन्यवाद सूची में शामिल किया गया है
• कई online Blender tutorials ने शुरुआती experimental procedural generators उपलब्ध कराए और official release implementation के लिए inspiration के रूप में सूचीबद्ध किए गए
• Infinigen CVPR paper version के बाद काफी बदल चुका है
  • अभी इसमें internet से मिले CC-0 license procedural code के कुछ हिस्से शामिल हैं
  • यह code जहां लागू होता है, वहां code comments में marked है
  • CVPR version में ऐसा code नहीं था

[GN⁺]

Hacker News पर राय

• वाकई शानदार प्रोजेक्ट है
  HN के ML/AI researchers से जानना चाहूँगा कि क्या कोई paper है जिसने इसे training में इस्तेमाल किया हो। जैसे, virtual environment में robots को train करना
  आजकल ML/AI field में robot training के लिए कौन-से datasets इस्तेमाल होते हैं, यह भी जानना चाहूँगा

  • वीडियो के मुताबिक, “Infinigen 100% procedural generation है। यह सिर्फ mathematical rules का इस्तेमाल करता है, इसमें AI बिल्कुल नहीं है, यह बस graphics है”
    Timestamp: https://youtu.be/6tgspeI-GHY?t=107
  • लगता है मैंने Nvidia Research का एक वीडियो देखा था जिसमें वे generated environments से robots वगैरह को train कर रहे थे
    अभी तुरंत ढूँढ नहीं पाऊँगा, लेकिन Nvidia का Omniverse इसके प्रमुख हिस्सों में से एक है

• क्या यह पहले पोस्ट नहीं हुआ था? शानदार तो है, लेकिन मेरी जानकारी में यह कुछ साल पुराना project है। सोच रहा हूँ क्या कोई update आया है

  • सही। यह 18 जून 2023 को पोस्ट हुआ था और उस पर 76 comments थे: https://news.ycombinator.com/item?id=36376071

• Indoor scenes पूरी तरह plausible लगते हैं, लेकिन outdoor में अभी भी काफी कमी है। State-of-the-art से काफी दूर है

  • अगर ऐसा है, तो ऐसा open source state-of-the-art क्या है जो संभव हो तो library के रूप में इस्तेमाल हो सके और generative AI न हो? मैं interaction/game development/real-time use cases के बारे में सोच रहा हूँ
  • यह No Man's Sky के कई versions से भी पीछे है, और LLM वाले लोग जो तरह-तरह की crazy चीज़ें बना रहे हैं, उनसे compare करें तो और भी ज्यादा
  • फिर भी मानना पड़ेगा कि समुद्र का पानी अभी के किसी भी video game से कहीं बेहतर था। बाकी चीज़ों के बारे में हाँ, बात सही है
  • State-of-the-art किसे माना जाए?

• यह संभव है, यह बात universe के बारे में कुछ कहती-सी लगती है। शायद environment में उतनी information density नहीं है जितनी हम सोचते हैं
  यह brain, खासकर animals के छोटे brains, की दुनिया को model करने और उसमें operate करने की unreasonably high efficiency को भी explain कर सकता है

  • यह universe को बहुत सतही तरीके से देखना है
    existence इस बात तक सीमित नहीं है कि उसे observe किया जा रहा है या नहीं। brain ऐसे evolve हुआ है कि किसी खास environment में organism को जीवित रखने के लिए जरूरी न्यूनतम information ही इकट्ठा करे। लेकिन जिन चीज़ों को हम perceive कर सकते हैं, उनके भीतर भी universe में अकल्पनीय complexity है
    3D modeling में ऐसी details मायने नहीं रखतीं, इसलिए photorealism के करीब पहुँचा जा सकता है। rendering इतनी अच्छी दिखती है कि brain को यह महसूस कराने के लिए काफी है जैसे वह real-world objects देख रहा हो। लेकिन यह सिर्फ visual aspect का अच्छा approximation है, वास्तविक objects का ठीक representation बिल्कुल नहीं। उस स्तर के लिए computational resources बेहद कम पड़ते हैं
    real world में light कैसे behave करती है, इसे real time में model कर पाना भी हाल की बात है, और वह भी approximation ही है। बहरहाल, Infinigen एक शानदार product लगता है, और लंबे समय बाद AI नहीं बल्कि classical simulation देखना भी अच्छा है
  • अगर “यह संभव है, यह fact universe के बारे में कुछ कहता है”, तो Final Fantasy 7 के character models भी human endocrine system के बारे में कुछ कहते होंगे
    Aeris adrenal glands दिखे बिना भी साफ तौर पर human लगती है, तो इस logic से शायद reality में भी adrenal glands न हों
  • “नक्शा क्षेत्र नहीं होता”
  • “नीचे अभी भी बहुत जगह है।”[0]
    0. http://researchgroups.pku.edu.cn/_resources/group1/M00/00/0D...
  • मुझे लगता है यह universe से ज्यादा human brain के बारे में बताता है। यह दिखाता है कि हमारी perception कितनी आसानी से धोखा खा जाती है

• README देखकर साफ नहीं है कि यहाँ infinite से मतलब किसी एक scene की infinite variations बना सकना है, या सचमुच infinite world generate करना है

• पिछली पोस्ट: https://news.ycombinator.com/item?id=36373494

• share किए जाने पर meta tag description placeholder content जैसा दिख रहा है, इसलिए इसे update करना चाहिए

• authors list में चीन की कई प्रमुख universities दिखती हैं; पहली नजर में क्या इसका मतलब chip sanctions/export regulations का उल्लंघन नहीं है?

  • paper में लिखा है कि co-authors ने यह research तब की थी जब वे Princeton से जुड़े थे

• Matrix जैसा intro बिल्कुल भी subtle नहीं है