WHAM

WHAM(World and Human Action Model)是由微软研究院开发的一种生成式模型,专门用于生成游戏场景和玩家行为。该模型基于Ninja Theory的《Bleeding Edge》游戏数据训练,能够生成连贯、多样化的游戏视觉和控制器动作。WHAM 的主要优点在于其能够捕捉游戏环境的3D结构和玩家行为的时间序列,为游戏设计和创意探索提供了强大的工具。该模型主要面向学术研究和游戏开发领域,帮助开发者快速迭代游戏设计。

需求人群:

"WHAM 主要面向游戏开发者和研究人员,帮助他们探索生成式AI在游戏设计中的应用,快速迭代游戏场景和玩家行为的创意。"

使用场景示例:

使用WHAM生成《Bleeding Edge》游戏中的角色动作和场景。

基于WHAM的模型推理,为游戏设计提供创意迭代支持。

通过WHAM演示工具,实时展示生成的游戏视觉和控制器动作。

产品特色:

生成游戏视觉和控制器动作

支持世界建模、行为策略和完整生成三种模式

捕捉游戏环境的3D结构和玩家行为的时间序列

提供两种模型规模(200M参数和1.6B参数)以适应不同需求

支持通过初始视觉或控制器动作作为提示生成游戏序列

提供本地模型推理和演示工具

评估模型的一致性、多样性和持久性

支持学术研究和游戏开发的多种应用场景

使用教程:

1. 克隆WHAM的GitHub仓库并设置虚拟环境。

2. 下载模型权重文件(200M或1.6B参数模型)。

3. 准备样本数据或使用提供的样本数据。

4. 运行本地模型推理脚本,生成游戏序列。

5. 使用WHAM演示工具连接模型服务器,实时展示生成结果。

6. 根据需求调整模型参数或提示输入,探索不同的生成效果。

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