Genie 3 SDK 安装与避坑全指南（附 AI 提示词助力）

“一句话、一张草图、甚至一句哼唱，十秒后即可在浏览器里实时漫游一个带物理碰撞、昼夜循环、PBR 材质的 3D 世界，而且还能一键导出到 Unity / Unreal。”

这不是官方炫技 Demo，而是 已经 Apache-2.0 开源、免费商用 的正式 SDK。
社区第一天就炸出 200+ Issue：

• CUDA 版本地狱
• 25 GB 镜像下载失败
• AMD 显卡直接 Segmentation fault
• WSL2 挂载目录 0x80070005

于是有了这篇「热血又硬核」的安装与避坑指南——一篇就够，复制粘贴即可跑通。

1. 30 秒速览：你能带走什么

1. 官方 & 社区镜像一键脚本（x86_64 + ARM 双架构）
2. CUDA 12.4 / 11.8 双栈并存方案
3. WSL2 + Ubuntu 22.04 最佳实践
4. macOS Apple Silicon 打通 Rosetta + Metal
5. 15 个高频报错逐行拆解
6. Python API 最小可运行示例
7. 免费申请 Cloud TPU / GPU 的隐藏通道

2. 安装前检查清单（TL;DR）

3. 官方资源索引

• GitHub：搜索 “google-deepmind / genie3”
• 官方文档：DeepMind 官网 → Products → Genie 3 → Docs
• Docker Hub：搜索 “deepmind/genie3”
• Hugging Face：搜索 “deepmind/genie3-2b / 7b / 20b”
• Colab：notebooks/quickstart.ipynb
• Discord：DeepMind 官方频道 #genie3

4. 路线选择：裸机 vs Docker vs Cloud

5. 裸机安装（Ubuntu 22.04 示例）

5.1 系统依赖

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

可配合 代码安全审计 检查系统安装脚本安全性。

5.2 CUDA 12.4 双栈

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

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

提示：用 update-alternatives 可快速切换 CUDA 版本。

5.3 创建虚拟环境

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

5.4 安装核心包

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

国内用户可使用 清华镜像。
安装后可用 Python代码调试 或 代码可读性优化。

5.5 验证 GPU 可见

import torch, genie3
print("Torch:", torch.__version__)
print("CUDA:", torch.cuda.is_available())
print("GPU:", torch.cuda.get_device_name(0))

同步检查可用性可用 智能代码审查助手。

6. Docker 镜像（推荐）

6.1 官方镜像一行启动

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

国内用户可用阿里云镜像。
配合 脚手架代码生成 快速生成本地目录结构。

6.2 本地开发镜像

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

构建并挂载源码：

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

镜像中可直接使用 代码优化助手 优化开发代码。

6.3 docker-compose

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

启动：

docker compose up --build

7. Cloud 路线：白嫖 GPU

7.1 Google Cloud

1. 新建项目 → 激活 Vertex AI
2. 申请 A100 80GB 配额
3. SSH 后直接执行 docker run

7.2 AWS G5 竞价实例

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'

可配合 API交互代码生成 自动化部署脚本。

8. 高频报错与解决方案

更多报错可参考 代码逐行解析 分析。

9. Python API 快速上手

from genie3 import GenieClient, TextPrompt

client = GenieClient(api_key="YOUR_API_KEY")
prompt = TextPrompt(
    text="漂浮在云端的未来图书馆，玻璃穹顶，极光流动",
    style="cyberpunk",
    render_size=(1920, 1080),
    physics=True,
    seed=42
)
world = client.generate(prompt, timeout=300)
world.save_glb("/outputs/library.glb")
world.launch_player(port=7001)

草图 → 3D：Sketch.load("cat_on_moon.png")
语音 → 3D：Whisper 链式调用
可配合 Python代码片段生成助手 快速生成示例脚本。

10. Unity / Unreal 实时链路

• Unity：google-deepmind/genie3-unity → 拖拽 Genie3Streamer
• Unreal：Epic 商城搜索 “Genie3”，支持 Lumen + Nanite

可用 代码生成专家助手 快速生成插件调用示例。

11. 微调世界模型

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

可用 代码优化专家助手 优化训练脚本性能。

12. 性能优化

性能分析可用 代码性能优化。

13. FAQ

Q1：无 NVIDIA GPU 能跑吗？
→ CPU 版约 1 FPS，可使用 Colab 免费 T4

Q2：Windows 原生支持？
→ 截至 2025.08 不支持，WSL2 可用

Q3：商用收费？
→ Apache-2.0，免费商用，但需保留版权信息

Q4：卸载

docker rmi <镜像>
# 或
pip uninstall genie3

14. 彩蛋：嵌入 Notion

<iframe src="http://localhost:7001/embed?scene=xxx" />

15. 结语

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

一杯咖啡的时间，即可把脑海里的奇思妙想变成可漫游、可触摸、可二次开发的 3D 宇宙。

愿你的显卡永远风冷，显存永不溢出。
Happy Genie-ing!