騰訊聯合多所高校出品！AI遊戲生成模型 GameGen-O 輕鬆生成高質量遊戲元素

最近，香港和中國的幾所大學與騰訊聯合研發了一個名爲 GameGen-O 的 AI 模型，專門用於創建開放世界視頻遊戲的模擬。

GameGen-O 的功能不僅僅限於生成高質量的遊戲內容，它還模擬了多種遊戲引擎的特性，能夠創造出豐富多樣的遊戲元素，比如角色動態環境、複雜的動作以及各種事件。

項目入口:https://gamegen-o.github.io/

這款模型還提供了多模態互動控制的能力，讓玩家在遊戲過程中能夠自由地進行操控，帶來前所未有的遊戲體驗。

研究團隊表示，雖然 GameGen-O 並不是一個完全可玩遊戲，但它爲開發者提供了一個極好的工具，讓他們可以快速製作原型，並測試不同的遊戲元素，省去了從零開始構建的麻煩。

在展示的演示視頻中，模型生成的場景中出現了許多著名遊戲的畫面，這可能會引發關於版權的進一步討論。

GameGen-O 的開發是一個從零開始的龐大工程。團隊通過建立一個名爲 OGameData 的開放世界視頻遊戲數據集，這個數據集包含了超過100款現代開放世界遊戲的處理數據。

爲了這一目標，他們從網絡上收集了32000個原始視頻，經過專業人士的篩選和處理，最終形成了15000個可用視頻。視頻經過場景檢測後被切分成片段，隨後又經過嚴格的篩選和排序，確保它們在美學、光流和語義內容等方面的高質量。這些片段經過結構化的註釋處理，形成了更爲精細且適合訓練的數據集。

接下來，他們通過兩個階段來訓練這個模型。第一階段，模型學習根據 OGameData 生成各種遊戲內容;第二階段，他們增加了一個名爲 “InstructNet” 的組件，使得用戶可以對生成的內容進行互動控制。

在實際的遊戲生成過程中，GameGen-O 不僅支持角色和環境的生成，還能設計各種動作和事件，讓玩家體驗到生動的遊戲場景。此外，這個模型還能夠根據玩家的輸入和指令靈活調整生成的內容，帶來更個性化的遊戲體驗。

研究人員認爲，GameGen-O 在使用 AI 生成開放世界視頻遊戲方面邁出了重要的一步，它結合了創意生成和互動能力，有望成爲傳統渲染技術的替代方案。

他們表示，這個模型對於研究者和開發者而言將是一個寶貴的資源，可以探索諸如視頻遊戲 AI 開發、互動控制和沉浸式虛擬環境等多種應用。

此外，最近也有其他研究團隊展示了類似的 AI 系統，例如谷歌研究、谷歌 DeepMind 和特拉維夫大學共同開發的 GameNGen，這個系統能夠實時模擬並播放經典遊戲《DOOM》，並且幀率超過20幀每秒。

劃重點:

🌟 GameGen-O 是一個新開發的 AI 模型，能夠生成開放世界視頻遊戲的各種元素。  

🎮 該模型旨在幫助開發者快速製作原型，測試遊戲概念，而不是創建完全可玩的遊戲。  

🔍 研究團隊通過建立數據集和兩階段訓練，增強了模型的互動控制能力，爲遊戲開發帶來新的可能性。