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。
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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。
生成开放世界视频游戏的扩散变换模型
GameGen-O 是首个为生成开放世界视频游戏而定制的扩散变换模型。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、复杂动作和多样化事件，实现了高质量、开放领域的生成。此外，它还提供了交互式可控性，允许游戏玩法模拟。GameGen-O 的开发涉及从零开始的全面数据收集和处理工作，包括构建首个开放世界视频游戏数据集（OGameData），通过专有的数据管道进行高效的排序、评分、过滤和解耦标题。这个强大且广泛的 OGameData 构成了模型训练过程的基础。
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