论文页面 - SPEAR：面向逼真具身AI研究的模拟器

来源：https://huggingface.co/papers/2607.06701 作者：

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摘要

交互式模拟器已成为训练具身智能体与生成合成视觉数据的有力工具，但现有逼真模拟器在通用性、可编程性和渲染速度方面存在局限。为克服这些限制，我们提出SPEAR：面向逼真具身AI研究的模拟器。其核心是一个Python库，可通过模块化插件架构连接并编程控制任意Unreal Engine（UE）应用。SPEAR向Python暴露了超过1.4万个独特的UE函数，相较于现有基于UE的模拟器，可编程功能提升了数量级。此外，单个SPEAR实例能以73帧/秒的速度将1920×1080的逼真美观图像直接渲染到用户的NumPy数组中——速度比现有UE插件快一个数量级——同时还提供现有基于UE的模拟器无法获取的真实图像模态（例如非漫反射固有图像分解、材质ID和基于物理的着色参数）。最后，SPEAR引入了一种富有表现力的高层编程模型，允许用户指定包含任意数据依赖关系的复杂UE工作图，并在单个UE帧内确定性地执行这些图。我们通过一系列多样化示例应用展示了SPEAR的实用性：在多个野外UE项目中控制具有不同动作空间的多个具身智能体（如人、车和机器人）；渲染逼真的城市场景；操控UE的程序化内容生成系统；渲染同步多视角的人脸细节图像；协调与MuJoCo物理模拟器的交互式共模拟；以及通过AI编程助手以自然语言编辑场景。

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