AI一键生成“类黑神话”!腾讯推出游戏视频模型GameGen-O
  • 一水
  • 2024年09月14日 20:54
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什么?大模型也许很快就能生成《黑神话·悟空》这种3A大作了?!

《西游记》这就上桌,搭配BGM,有内味儿了(doge)。

AI一键生成“类黑神话”!腾讯推出游戏视频模型GameGen-O

这就是腾讯近日推出的GameGen-O,一个专门生成开放世界视频游戏的Transformer模型。

简单说,这个模型能够模拟各种游戏引擎功能,生成游戏角色、动态环境、复杂动作等等。

AI一键生成“类黑神话”!腾讯推出游戏视频模型GameGen-O

当然也支持交互控制,用户可以通过文本、操作信号和视频提示来控制游戏内容。

AI一键生成“类黑神话”!腾讯推出游戏视频模型GameGen-O

消息一公布就在(前推特)开启了刷屏模式,网友们开始列队尖叫:

AI一键生成“类黑神话”!腾讯推出游戏视频模型GameGen-O

游戏工作室Azra Games的联创兼CTO更是直言:

GameGen-O将成为游戏工作室的ChatGPT时刻。

AI一键生成“类黑神话”!腾讯推出游戏视频模型GameGen-O

“游戏工作室迎来ChatGPT时刻”

具体来说,这个项目由腾讯联合港科大、中国科大推出。

推测想要做的事儿,是用AI模型替代一些游戏开发环节。比如目前公布的游戏角色创建、游戏环境生成、动作生成、事件生成以及各种交互控制。

下面我们挨个预览一波~

现在,用GameGen-O就能直接生成各种角色了,西部牛仔、太空人、魔法师、警卫……一键生成。

AI一键生成“类黑神话”!腾讯推出游戏视频模型GameGen-O

经费不足造成真实取景困难,也有plan B了!

AI一键生成“类黑神话”!腾讯推出游戏视频模型GameGen-O

给队友展示骚操作,各种人称视角的动作生成也能轻松拿捏。

AI一键生成“类黑神话”!腾讯推出游戏视频模型GameGen-O

游戏必备环节——给玩家偶尔上亿点难度,海啸、龙卷风、火灾事件这就安排(doge)。

AI一键生成“类黑神话”!腾讯推出游戏视频模型GameGen-O

与此同时,GameGen-O也支持开放域生成,即不限风格、环境、场景那种。

AI一键生成“类黑神话”!腾讯推出游戏视频模型GameGen-O

最后,用文本、操作信号和视频提示就能实现交互,向左、向右、走向黎明……

AI一键生成“类黑神话”!腾讯推出游戏视频模型GameGen-O

好家伙,谁都知道游戏开发有多烧钱,这下,普通玩家也能用GameGen-O制作游戏了。

一位AI架构师网友更是断言:

AI一键生成“类黑神话”!腾讯推出游戏视频模型GameGen-O

用GPT-4o标注数据

为了开发这个模型,团队自述主要进行了两项工作:

构建专有数据集OGameData,采用GPT-4o标注数据

经历两个阶段的训练过程

具体来说,团队首先提出了一个数据集构建管道。

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团队从互联网上收集了32,000个原始视频,这些视频来自数百款开放世界游戏,时长从几分钟到几小时不等,类型包括角色扮演、第一人称射击、赛车、动作益智游戏等。

然后由人类专家对这些视频进行识别和筛选,最终得到大约15,000个可用视频。

下一步,将筛选后的视频通过场景检测技术切割成片段,并对这些视频片段进行基于美学、光流和语义内容的严格排序和过滤。

接下来使用GPT-4o对超过4,000小时的高质量视频片段进行细致的注释,这些片段的分辨率从720p到4k不等。

为了实现交互控制性,团队从注释后的数据集中选择最高质量的片段,并进行解耦标签(decoupled labeling)。

这种标签设计用于描述片段内容状态的变化,确保训练模型的数据集更加精细和互动。

对于这种人类专家和GPT-4o一起工作的形式,有网友认为:

这是递归自我改进(recursive self-improvement)的一种形式。(人类专家确保了注释的准确性,并通过反馈机制帮助GPT-4o进行自我改进)

AI一键生成“类黑神话”!腾讯推出游戏视频模型GameGen-O

完成数据准备工作后,团队经过基础预训练+指令调整两个过程来训练GameGen-O。

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在基础训练阶段,GameGen-O模型使用了一个2+1D VAE(变分自编码器,如Magvit-v2)来压缩视频片段。

为了使VAE适应游戏领域,团队对VAE解码器进行了特定领域的调整。

团队采用了不同帧速率和分辨率的混合训练策略,以增强跨帧率和跨分辨率的泛化能力。

另外,模型的整体架构遵循了Latte和OpenSora V1.2框架的原则。

通过使用掩码注意力机制,让GameGen-O具备了文本到视频生成和视频续集的双重能力。

团队介绍称:

这种训练方法,结合OGameData数据集,使得模型能够稳定且高质量地生成开放领域的视频游戏内容,并为后续的交互控制能力奠定了基础。

在这之后,预训练的模型被固定,然后使用可训练的InstructNet进行微调,这使得模型能够根据多模态结构指令生成后续帧。

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InstructNet主要用于接受各种多模态输入,包括结构化文本、操作信号和视频提示。

在InstructNet分支的调整过程中,当前内容被用作条件,从而在当前片段内容和未来片段内容之间建立了映射关系,这在多模态控制信号下进行。

造成的结果是,在推理时,GameGen-O允许用户基于当前片段不断生成和控制下一个生成的片段。

目前,GameGen-O已创建GitHub官方仓库,只不过还没来得及上传代码。

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感兴趣的童鞋可以先收藏一波了~


文章出处:量子位

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