GS-Playground

清华等推出的高吞吐仿真器，用批量 3D 高斯泼溅快速渲染真实感画面。

GS-Playground 由清华大学牵头、联合 Motphys、原力灵机等十余家单位提出，论文 2026 年 4 月发布，项目页显示已被 RSS 2026 接收，代码在 GitHub 开源。它针对视觉机器人学习的矛盾：传统仿真器画面不真实，照片级渲染又太慢，难以大规模跑视觉强化学习。做法是把自研并行物理引擎 MotrixSim（兼容 MJCF 格式）和批量 3D 高斯泼溅（用大量彩色椭球表示场景、渲染很快）结合，在 2048 个并行环境、640×480 分辨率下总渲染速度约每秒 1 万帧，并能从单张 RGB 照片自动生成可仿真的数字孪生。论文在四足和人形行走、视觉导航、机械臂抓取上验证，并部署到宇树 Go2、G1 等真机。

例子项目页称，从一张 RGB 照片生成可直接放进仿真的场景资产不到 5 分钟，人形机器人物理仿真速度是 MuJoCo 的 32 倍。

也叫

GS Playground

相关

高斯泼溅仿真、3D高斯泼溅、现实到仿真、数字孪生、批量渲染、DISCOVERSE

来源

GS-Playground (arXiv 2604.25459)
GS-Playground project page

信息截至

2026-09