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GameGen-O

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。

#AI
#数据集
#开放世界
#游戏生成
#交互式控制
定价: 免费
GameGen-O

产品详情

生成开放世界视频游戏的扩散变换模型

主要功能

1
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。
2
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。
3
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。
4
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。
5
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。
6
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

1
访问 GameGen-O 的 GitHub 页面以获取模型和数据集。
2
阅读文档,了解模型的工作原理和如何进行训练和调优。
3
下载并安装必要的软件和库,以运行 GameGen-O 模型。
4
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。
5
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。
6
根据需要调整模型参数,优化生成的游戏内容。
7
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。

使用示例

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。

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