视频生成

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。

ComfyUI-MochiWrapper是一个用于Mochi视频生成器的包装节点，它允许用户通过ComfyUI界面与Mochi模型进行交互。这个项目主要优点是能够利用Mochi模型生成视频内容，并且通过ComfyUI简化了操作流程。它是基于Python开发的，并且完全开源，允许开发者自由地使用和修改。目前该项目还处于积极开发中，已经有一些基本功能，但还没有正式发布版本。