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GameGen-X: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。

(来源:站长之家)
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