GameGen-X – 香港科技大学联合多所机构推出的交互式开放世界游戏生成算法 | AI工具集

GameGen-X是什么

GameGen-X是香港科技大学、中国科学技术大学等机构研究人员推出的扩散变换器模型，用在生成和交互控制开放世界游戏视频。模型能模拟游戏引擎功能，如创新角色、动态环境、复杂动作和多样化事件，支持用户用文本指令和键盘控制等多模态信号影响游戏内容，实现游戏玩法的模拟。GameGen-X基于大规模数据集OGameData进行训练，展现生成模型在游戏内容设计和开发中的潜力。

GameGen-X的主要功能

• 高质量游戏视频生成：GameGen-X能生成具有创新角色、动态环境、复杂动作和多样化事件的开放世界游戏视频。
• 交互控制能力：用户基于结构化文本指令和键盘控制等多模态控制信号影响和控制游戏内容，实现角色互动和场景内容的动态调整。
• 游戏玩法模拟：模型根据当前的游戏片段预测和改变未来内容，模拟游戏玩法和体验。
• 多模态输入处理：支持包括文本、视频和键盘操作等多种输入方式，让内容生成更加灵活和多样化。
• 数据集构建：基于OGameData数据集，包含超过100万个来自150多款游戏的视频片段，为模型训练提供丰富的素材。

GameGen-X的技术原理

• 扩散变换器模型：GameGen-X基于扩散模型，逐步引入噪声，学习逆向过程生成数据。
• 两阶段训练过程：
  • 基础模型预训练：基于文本到视频生成和视频延续任务进行预训练，让模型能生成长序列、高质量的开放域游戏视频。
  • 指令微调：在预训练的基础上，基于InstructNet模块进一步训练，实现对生成内容的精细控制。
• InstructNet模块：InstructNet集成与游戏相关的多模态控制信号专家，支持模型根据用户输入调整潜在表示，实现角色互动和场景内容控制的统一。
• 三维时空变分自编码器（3D-VAE）：用于压缩视频片段成潜在特征，减少冗余信息，提高训练效率。
• 掩码时空扩散Transformer（MSDiT）：结合空间注意力、时间注意力和交叉注意力机制，有效生成由文本提示引导的游戏视频。
• 多模态专家系统：处理不同的控制信号，如结构化文本、键盘输入和视频提示，确保每种控制信号都能被有效利用。

GameGen-X的项目地址

GameGen-X的应用场景

• 游戏开发与原型设计：游戏开发者快速生成游戏原型，测试和验证游戏概念，减少早期开发阶段的时间和成本。
• 游戏内容创作：内容创作者生成新的游戏关卡、环境和角色，扩展游戏的可玩性和多样性。
• 交互式故事讲述：在交互式电影或故事驱动游戏中，根据玩家的选择实时生成不同的故事情节和场景。
• 游戏测试与模拟：游戏测试人员模拟各种游戏情景，进行压力测试和性能优化。
• 教育与培训：在教育领域，创建虚拟的学习环境，让学生通过互动游戏学习复杂的概念和技能。