GameGen-X

GameGen-X

GameGen-X是专为生成和交互控制开放世界游戏视频而设计的扩散变换模型。该模型通过模拟游戏引擎的多种特性,如创新角色、动态环境、复杂动作和多样事件,实现了高质量、开放领域的视频生成。此外,它还提供了交互控制能力,能够根据当前视频片段预测和改变未来内容,从而实现游戏玩法模拟。为了实现这一愿景,我们首先从零开始收集并构建了一个开放世界视频游戏数据集(OGameData),这是第一个也是最大的开放世界游戏视频生成和控制数据集,包含超过150款游戏的100多万个多样化游戏视频片段,这些片段都配有GPT-4o的信息性字幕。GameGen-X经历了两阶段的训练过程,包括基础模型预训练和指令调优。首先,模型通过文本到视频生成和视频续集进行预训练,赋予了其长序列、高质量开放领域游戏视频生成的能力。进一步,为了实现交互控制能力,我们设计了InstructNet来整合与游戏相关的多模态控制信号专家。这使得模型能够根据用户输入调整潜在表示,首次在视频生成中统一角色交互和场景内容控制。在指令调优期间,只有InstructNet被更新,而预训练的基础模型被冻结,使得交互控制能力的整合不会损失生成视频内容的多样性和质量。GameGen-X代表了使用生成模型进行开放世界视频游戏设计的一次重大飞跃。它展示了生成模型作为传统渲染技术的辅助工具的潜力,有效地将创造性生成与交互能力结合起来。

需求人群:

"目标受众为游戏开发者、AI研究人员和视频游戏爱好者。GameGen-X适合他们因为它提供了一个强大的工具,用于生成和控制开放世界游戏视频,这可以帮助他们在游戏设计和开发过程中实现更多的创新和交互性。"

使用场景示例:

使用GameGen-X生成一个角色在春天的湖边行走的视频。

通过交互控制,让角色在城市中驾驶汽车并执行特技。

生成一个角色在雪中战斗的场景,并根据用户输入改变战斗动作。

产品特色:

- 高质量游戏生成:能够生成包括角色、环境、动作和事件在内的高质量游戏视频。

- 角色生成:支持生成Geralt of Rivia、Arthur Morgan、Eivor、Jin Sakai等角色。

- 环境生成:能够模拟春夏秋冬四季以及湖泊、海洋、薰衣草田、金字塔等环境。

- 动作生成:包括摩托车(第一人称和第三人称)、驾驶、飞行、航行等多种动作。

- 事件生成:能够生成下雨、下雪、打雷、日出、开火、沙尘暴、海啸、龙卷风等事件。

- 开放领域生成:支持生成如中国城漫游的Cybermonk、站在另一个维度的TimeMaster等开放领域视频。

- 多模态交互控制:包括结构化指令提示、操作信号和视频提示,实现对游戏视频的交互控制。

使用教程:

1. 访问GameGen-X的GitHub页面以获取模型和数据集。

2. 根据文档说明安装和配置所需的环境和依赖。

3. 使用OGameData数据集训练基础模型,以获得高质量的游戏视频生成能力。

4. 通过InstructNet进行指令调优,以实现交互控制能力。

5. 根据需要生成或控制游戏视频,例如生成特定角色或环境,或根据用户输入改变游戏事件。

6. 分析和评估生成的视频内容,以确保其质量和多样性。

7. 将GameGen-X集成到游戏开发流程中,以提高游戏设计的创新性和交互性。

浏览量:6

s1785318098921236

打开站点

构建AI去赚钱
s1785341518918206
类似产品

生成和交互控制开放世界游戏视频的扩散变换模型

GameGen-X是专为生成和交互控制开放世界游戏视频而设计的扩散变换模型。该模型通过模拟游戏引擎的多种特性,如创新角色、动态环境、复杂动作和多样事件,实现了高质量、开放领域的视频生成。此外,它还提供了交互控制能力,能够根据当前视频片段预测和改变未来内容,从而实现游戏玩法模拟。为了实现这一愿景,我们首先从零开始收集并构建了一个开放世界视频游戏数据集(OGameData),这是第一个也是最大的开放世界游戏视频生成和控制数据集,包含超过150款游戏的100多万个多样化游戏视频片段,这些片段都配有GPT-4o的信息性字幕。GameGen-X经历了两阶段的训练过程,包括基础模型预训练和指令调优。首先,模型通过文本到视频生成和视频续集进行预训练,赋予了其长序列、高质量开放领域游戏视频生成的能力。进一步,为了实现交互控制能力,我们设计了InstructNet来整合与游戏相关的多模态控制信号专家。这使得模型能够根据用户输入调整潜在表示,首次在视频生成中统一角色交互和场景内容控制。在指令调优期间,只有InstructNet被更新,而预训练的基础模型被冻结,使得交互控制能力的整合不会损失生成视频内容的多样性和质量。GameGen-X代表了使用生成模型进行开放世界视频游戏设计的一次重大飞跃。它展示了生成模型作为传统渲染技术的辅助工具的潜力,有效地将创造性生成与交互能力结合起来。

© 2024     AIbase    备案号:闽ICP备08105208号-14

隐私政策

用户协议

意见反馈 网站地图