GameGen-O
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GameGen-O

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

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    • GameGen-O简介概述

      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。

      需求人群:

      "GameGen-O 适合游戏开发者、AI 研究者和对生成模型感兴趣的专业人士。它能够帮助开发者快速生成游戏内容,为AI研究者提供新的研究工具,同时为专业人士提供交互式游戏内容生成的新途径。"

      使用场景示例:

      开发者使用 GameGen-O 生成具有动态环境和复杂动作的开放世界游戏场景。

      AI 研究者利用 OGameData 数据集进行视频游戏内容的生成和交互控制研究。

      游戏设计师通过 GameGen-O 快速原型设计,测试新的游戏概念和玩法。

      产品特色:

      高质量开放领域视频游戏生成:模拟游戏引擎特性,生成创新角色、动态环境等。

      交互式可控性:允许用户基于多模态结构指令生成和控制游戏内容。

      两阶段训练过程:基础模型预训练和指令调优,提高模型的生成和交互能力。

      OGameData 数据集:收集和构建首个开放世界视频游戏数据集,为模型训练提供基础。

      文本到视频生成和视频延续:利用掩码注意力机制,实现文本到视频的生成和视频的延续。

      多模态输入控制:InstructNet 接受结构化文本、操作信号和视频提示等多种输入,控制内容生成。

      使用教程:

      访问 GameGen-O 的 GitHub 页面以获取模型和数据集。

      阅读文档,了解模型的工作原理和如何进行训练和调优。

      下载并安装必要的软件和库,以运行 GameGen-O 模型。

      使用 OGameData 数据集训练模型,或直接使用预训练模型进行游戏内容生成。

      通过提供结构化文本、操作信号或视频提示来控制生成的内容。

      根据需要调整模型参数,优化生成的游戏内容。

      将生成的内容集成到游戏开发流程中,或用于研究和原型设计。

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