游戏生成

PokemonGym 是一个基于服务器 - 客户端架构的平台，专为 AI 代理设计，能够在 Pokemon Red 游戏中进行评估和训练。它通过 FastAPI 提供游戏状态，支持人类与 AI 代理的互动，帮助研究人员和开发者测试和改进 AI 解决方案。

SCENIC是一个文本条件的场景交互模型，能够适应具有不同地形的复杂场景，并支持使用自然语言进行用户指定的语义控制。该模型通过用户指定的轨迹作为子目标和文本提示，来导航3D场景。SCENIC利用层次化推理场景的方法，结合运动与文本之间的帧对齐，实现不同运动风格之间的无缝过渡。该技术的重要性在于其能够生成符合真实物理规则和用户指令的角色导航动作，对于虚拟现实、增强现实以及游戏开发等领域具有重要意义。

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。

ALIEN是一个基于CUDA的专门物理和渲染引擎的人工生命仿真程序。它旨在模拟数字生物在人工生态系统中的行为，并作为进化仿真的平台。该软件项目开源，遵循BSD-3-Clause许可。

Tempest AI是一个无需编码即可快速构建游戏的平台。它利用强大的AI助手帮助用户从零开始创建游戏，支持动态角色、适应性任务和互动世界。用户可以通过拖放编辑器构建世界，设计游戏机制，并通过故事构建器控制游戏叙事。Tempest AI不仅适合游戏开发者，也适合那些希望探索创意和互动叙事的爱好者。

AI Town是一个基于MIT许可的可部署启动套件，用于构建和定制您自己的AI城镇版本。这个项目受到了研究论文'Generative Agents: Interactive Simulacra of Human Behavior'的启发，旨在提供一个强大的基础平台，旨在被扩展。后端原生支持共享全局状态、事务和模拟引擎，适用于从简单的项目到可扩展的多人游戏。

Buenoverse是一个面向普通用户的无代码3D世界和游戏构建平台。它提供拖放式的可视化编辑器,集成大量3D资源,用户无需编程就可以快速构建属于自己的3D空间、场景乃至游戏。该平台支持浏览器和VR设备,输出的作品可以在网站或App中使用,也可以打包生成可执行程序。

Betafish.js是一个JavaScript库，提供国际象棋AI功能。它可以根据传入的FEN字符串进行棋局分析，并生成下一步最佳的AI移动。Betafish.js具有高效的搜索算法和优化的评估函数，能够在给定的思考时间内做出最佳的决策。它适用于构建在线棋局、教育项目或者用于测试和演示AI算法。