腾讯联合多所高校出品!AI游戏生成模型 GameGen-O 轻松生成高质量游戏元素

近日,香港及中国大陆的多所顶尖学府与科技巨头腾讯联手,共同研发出一款名为GameGen-O的先进AI模型。该模型专注于生成开放世界视频游戏的模拟场景,其功能远不止于创造高质量的游戏内容。

GameGen-O不仅能够模拟多种游戏引擎的特性,生成包括角色动态环境、复杂动作及各种事件在内的多样化游戏元素,还提供了多模态互动控制的能力。这使得玩家在游戏中能够享受到前所未有的自由操控体验。

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腾讯联合多所高校出品!AI游戏生成模型 GameGen-O 轻松生成高质量游戏元素

尽管GameGen-O尚不能作为一个完全可玩的游戏存在,但它为游戏开发者提供了一个强大的工具。借助这款模型,开发者可以迅速制作游戏原型,并测试不同的游戏元素,从而大大节省了从零开始构建游戏的时间和精力。

值得一提的是,在展示的演示视频中,GameGen-O生成的场景中出现了不少知名游戏的画面,这也引发了关于版权问题的进一步讨论。

为了开发GameGen-O,研究团队从零开始构建了一个庞大的工程。他们首先建立了一个名为OGameData的开放世界视频游戏数据集,其中包含了超过100款现代开放世界游戏的处理数据。为了收集这些数据,团队从网络上搜集了32000个原始视频,并经过专业人士的严格筛选和处理,最终形成了15000个高质量的视频片段。

这些视频片段经过场景检测后被切分成更小的片段,并经过进一步的筛选和排序以确保其高质量。随后,这些片段被结构化地注释处理,形成了适合训练的数据集。

在模型训练方面,研究团队采用了两个阶段的方法。第一阶段让模型学习根据OGameData生成各种游戏内容;第二阶段则增加了一个名为“InstructNet”的组件,使用户能够对生成的内容进行互动控制。

在实际应用中,GameGen-OO不仅支持角色和环境的生成,还能设计各种动作和事件,为玩家带来生动的游戏场景。同时,该模型还能够根据玩家的输入和指令灵活调整生成的内容,从而提供更加个性化的游戏体验。

研究人员认为,GameGen-O在使用AI生成开放世界视频游戏方面取得了重要突破。它结合了创意生成和互动能力,有望成为传统渲染技术的有力替代者。对于研究者和开发者而言,这个模型将是一个宝贵的资源,有助于探索视频游戏AI开发、互动控制和沉浸式虚拟环境等多种应用领域。

此外,值得一提的是,最近还有其他研究团队展示了类似的AI系统。例如,谷歌研究、谷歌DeepMind和特拉维夫大学共同开发的GameNGen系统就能够实时模拟并播放经典游戏《DOOM》,并且帧率超过了20帧每秒。

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