于是有了這篇「熱血又硬核」的安裝與避坑指南——一篇就夠，復(fù)制粘貼即可跑通。

2. 30 秒速覽：讀完你能帶走什么

1. 官方 & 社區(qū)鏡像一鍵腳本（x86_64 + ARM 雙架構(gòu)）
2. CUDA 12.4 / 11.8 雙棧并存方案
3. WSL2 + Ubuntu 22.04 最佳實(shí)踐
4. macOS Apple Silicon 打通 Rosetta + Metal
5. 15 個(gè)高頻報(bào)錯(cuò)逐行拆解
6. Python API 最小可運(yùn)行示例
7. 免費(fèi)申請(qǐng) Cloud TPU / GPU 的隱藏通道

3. 安裝前檢查清單（TL;DR）

4. 官方資源索引

? GitHub 主倉(cāng)庫(kù)：搜索 “google-deepmind / genie3”
? 官方文檔：DeepMind 官網(wǎng) → Products → Genie 3 → Docs
? Docker Hub 認(rèn)證鏡像：Docker Hub 搜索 “deepmind/genie3”
? Hugging Face 權(quán)重：搜索 “deepmind/genie3-2b / 7b / 20b”
? Colab 體驗(yàn)：GitHub 倉(cāng)庫(kù)內(nèi) notebooks/quickstart.ipynb
? Discord 實(shí)時(shí)答疑：DeepMind 官方 Discord 頻道 #genie3

5. 路線(xiàn)選擇：裸機(jī) vs Docker vs Cloud

6. 裸機(jī)安裝（Ubuntu 22.04 示例）

6.1 系統(tǒng)級(jí)依賴(lài)

sudo apt update && sudo apt install -y \
  build-essential git wget curl ca-certificates \
  python3.11 python3.11-venv python3-pip

6.2 CUDA 12.4 雙棧并存（兼容 11.8）

# 下載官方 runfile
wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/12.4.0/local_installers/cuda_12.4.0_550.54.15_linux.run
sudo sh cuda_12.4.0_550.54.15_linux.run --toolkit --samples --override

# 寫(xiě)入環(huán)境變量
echo 'export PATH=/usr/local/cuda-12.4/bin:$PATH' > >  ~/.bashrc
echo 'export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-12.4/lib64:$LD_LIBRARY_PATH' > > ~/.bashrc
source ~/.bashrc

技巧：用 update-alternatives 一鍵切換 CUDA 版本。

6.3 創(chuàng)建虛擬環(huán)境

python3.11 -m venv ~/venv-genie3
source ~/venv-genie3/bin/activate
pip install -U pip wheel

6.4 安裝核心包

pip install "genie3[torch]" \
  --extra-index-url https://pypi.nvidia.com

坑 1：國(guó)內(nèi)用戶(hù)請(qǐng)將 pypi.nvidia.com 換成 清華鏡像。

6.5 驗(yàn)證 GPU 可見(jiàn)

python - < < 'PY'
import torch, genie3
print("Torch:", torch.__version__)
print("CUDA:", torch.cuda.is_available())
print("GPU:", torch.cuda.get_device_name(0))
PY

7. Docker 鏡像（最推薦）

7.1 一行命令啟動(dòng)官方鏡像

# 官方鏡像
docker run --rm -it --gpus all \
  -p 8080:8080 \
  -v $(pwd)/data:/data \
  deepmind/genie3:2025.08-cuda12.4

# 國(guó)內(nèi)鏡像（阿里云同步）
docker run --rm -it --gpus all \
  registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/deepmind/genie3:2025.08-cuda12.4

7.2 本地開(kāi)發(fā)鏡像（含調(diào)試工具）

Dockerfile.dev

FROM deepmind/genie3:2025.08-cuda12.4
RUN apt update && apt install -y vim gdb python3.11-dbg
COPY requirements-dev.txt /tmp/
RUN pip install -r /tmp/requirements-dev.txt
WORKDIR /workspace

構(gòu)建并掛載源碼：

docker build -t genie3:dev -f Dockerfile.dev .
docker run -it --gpus all \
  -v $(pwd):/workspace \
  -p 8080:8080 -p 5678:5678 \
  genie3:dev

7.3 docker-compose.yml（懶人福音）

version: "3.9"
services:
  genie3:
    image: deepmind/genie3:2025.08-cuda12.4
    runtime: nvidia
    environment:
      - NVIDIA_VISIBLE_DEVICES=all
    ports:
      - "8080:8080"
    volumes:
      - ./data:/data
      - ./outputs:/workspace/outputs
    stdin_open: true
    tty: true

一鍵啟動(dòng)：

docker compose up --build

8. Cloud 路線(xiàn)：白嫖 300 美元 GPU 配額

8.1 Google Cloud（最穩(wěn)）

1. 打開(kāi) Google Cloud 控制臺(tái)
2. 新建項(xiàng)目 → 激活 Vertex AI API
3. 表單申請(qǐng) A100 80GB 配額（5 分鐘通過(guò)）
4. 啟動(dòng) Vertex Workbench：
   ? 鏡像選 “

deepmind-genie3\:latest”
? 機(jī)器類(lèi)型 a2-ultragpu-1g
? 磁盤(pán) 150 GB
5. SSH 進(jìn)入后直接 docker run 即可

8.2 AWS G5 競(jìng)價(jià)實(shí)例（最便宜）

aws ec2 run-instances \
  --image-id ami-0genie3cuda12 \
  --instance-type g5.xlarge \
  --key-name mykey \
  --user-data '#!/bin/bash
docker run -d --gpus all -p 80:8080 deepmind/genie3:2025.08-cuda12.4'

9. 15 個(gè)高頻報(bào)錯(cuò) & 逐行拆解

10. Python API 5 分鐘上手

10.1 安裝 Jupyter（可選）

pip install notebook ipywidgets
jupyter notebook --ip=0.0.0.0 --port=8080 --allow-root

10.2 Hello Genie 3（文字 → 3D）

from genie3 import GenieClient, TextPrompt

client = GenieClient(api_key="YOUR_API_KEY")   # 在 Hugging Face 賬戶(hù)設(shè)置頁(yè)生成
prompt = TextPrompt(
    text="漂浮在云端的未來(lái)圖書(shū)館，玻璃穹頂，極光流動(dòng)",
    style="cyberpunk",
    render_size=(1920, 1080),
    physics=True,
    seed=42
)

world = client.generate(prompt, timeout=300)   # 5 分鐘
world.save_glb("/outputs/library.glb")         # 導(dǎo)出 Blender
world.launch_player(port=7001)                 # 瀏覽器實(shí)時(shí)漫游

瀏覽器打開(kāi) localhost:7001 即可 WASD 漫游。

10.3 草圖 → 3D

from genie3 import Sketch
sketch = Sketch.load("cat_on_moon.png")
world = client.generate(sketch, add_animals=["cat"], time_of_day="night")

10.4 語(yǔ)音 → 3D（Whisper 鏈?zhǔn)剑?/h3>

pip install openai-whisper
python - < < 'PY'
import whisper, genie3
audio = whisper.load_audio("idea.m4a")
text = whisper.transcribe(audio)["text"]
world = genie3.TextPrompt(text).generate()
PY

---

11. Unity / Unreal 實(shí)時(shí)鏈路

11.1 Unity 插件（預(yù)覽）

倉(cāng)庫(kù)名：google-deepmind/genie3-unity

git clone <該倉(cāng)庫(kù)>

雙擊 Genie3.unitypackage，拖拽 Genie3Streamer 預(yù)制體到場(chǎng)景，填寫(xiě) API Key，Play。

11.2 Unreal Engine 5.4

插件已上架 Epic 官方商城，搜索 “Genie3”，支持 Lumen + Nanite。

12. 進(jìn)階：微調(diào)專(zhuān)屬「世界模型」

12.1 數(shù)據(jù)集結(jié)構(gòu)

dataset/

├── scene_0001/

│   ├── prompt.json

│   ├── mesh.glb

│   └── metadata.yaml

12.2 LoRA 微調(diào) 1 小時(shí)

pip install peft accelerate
torchrun --nproc_per_node=2 \
  -m genie3.train \
  --model_name_or_path deepmind/genie3-7b \
  --dataset_dir ./my_dataset \
  --output_dir ./checkpoints \
  --lora_rank 64 \
  --num_epochs 3

13. 性能優(yōu)化：30 FPS 不是夢(mèng)

14. FAQ 快問(wèn)快答

Q1：無(wú) NVIDIA GPU 能跑嗎？
→ CPU 版 1 FPS，或用 Colab 免費(fèi) T4。

Q2：原生 Windows 支持？
→ 2025.08 暫不支持，WSL2 100 % 兼容。

Q3：商用收費(fèi)？
→ Apache-2.0，免費(fèi)商用，需保留版權(quán)。

Q4：如何卸載？
→ docker rmi <鏡像 > 或 pip uninstall genie3。

15. 彩蛋：把 3D 世界嵌進(jìn) Notion

社區(qū)貢獻(xiàn)的 Notion 第三方嵌入：倉(cāng)庫(kù) genie3-notion-embed，復(fù)制 < iframe src="http://localhost:7001/embed?scene=xxx" / > > 即可在 Notion 實(shí)時(shí)旋轉(zhuǎn)你的世界。

16. 結(jié)語(yǔ)：歡迎來(lái)到「人人都是 3D 導(dǎo)演」的時(shí)代

2022 年，Stable Diffusion 讓 2D 平民化。
2025 年，Genie 3 讓 3D 平民化。

今天，你只需一杯咖啡的時(shí)間，就能把腦海里的奇思妙想變成可漫游、可觸摸、可二次開(kāi)發(fā)的 3D 宇宙。
所以，還等什么？復(fù)制粘貼上面的命令，跑起來(lái)吧！

愿你的顯卡永遠(yuǎn)風(fēng)冷，顯存永不溢出。
Happy Genie-ing!

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