標(biāo)題：香港大學(xué)快手聯(lián)手破局：AI造夢(mèng)師領(lǐng)航GameFactory框架，打破游戲場(chǎng)景泛化難題，引領(lǐng)未來(lái)游戲新紀(jì)元
隨著科技的發(fā)展，游戲行業(yè)也在不斷進(jìn)步。香港大學(xué)攜手快手科技，組建科研團(tuán)隊(duì)，提出名為GameFactory的創(chuàng)新框架，目標(biāo)是解決游戲視頻生成中的場(chǎng)景泛化難題。GameFactory利用預(yù)訓(xùn)練的視頻擴(kuò)散模型，能夠創(chuàng)造全新且多樣化的游戲場(chǎng)景，打破了現(xiàn)有方法對(duì)特定游戲數(shù)據(jù)集的過(guò)度依賴，為游戲行業(yè)帶來(lái)了新的可能。
一、視頻擴(kuò)散模型的力量
視頻擴(kuò)散模型已成為強(qiáng)大的視頻生成和物理模擬工具，在游戲引擎開(kāi)發(fā)方面展現(xiàn)出巨大潛力。這些生成式游戲引擎的功能類似于具有動(dòng)作可控性的視頻生成模型，可以響應(yīng)用戶的鍵盤(pán)和鼠標(biāo)等輸入。通過(guò)學(xué)習(xí)開(kāi)放域視頻數(shù)據(jù)中的模式，這些模型能夠生成逼真的、時(shí)長(zhǎng)更長(zhǎng)的視頻。
二、場(chǎng)景泛化難題
在視頻生成和游戲物理學(xué)領(lǐng)域，場(chǎng)景泛化是一個(gè)關(guān)鍵挑戰(zhàn)?，F(xiàn)有的方法往往依賴于大規(guī)模的動(dòng)作標(biāo)注視頻數(shù)據(jù)集，但這種標(biāo)注成本高昂，對(duì)于開(kāi)放域場(chǎng)景來(lái)說(shuō)并不實(shí)際。這種局限性阻礙了開(kāi)發(fā)多功能游戲引擎，在生成多樣化和新穎游戲環(huán)境方面面臨諸多挑戰(zhàn)。
三、GameFactory的創(chuàng)新框架
GameFactory利用預(yù)訓(xùn)練的視頻擴(kuò)散模型，通過(guò)三階段訓(xùn)練策略，解決了場(chǎng)景泛化難題。第一階段，使用LoRA（Low-Rank Adaptation）微調(diào)預(yù)訓(xùn)練模型，使其適應(yīng)目標(biāo)游戲領(lǐng)域，同時(shí)保留大部分原始參數(shù)。第二階段，凍結(jié)預(yù)訓(xùn)練參數(shù)和LoRA，專注于訓(xùn)練動(dòng)作控制模塊，避免風(fēng)格與控制的糾纏。第三階段，移除LoRA權(quán)重，保留動(dòng)作控制模塊參數(shù)，使系統(tǒng)能夠在各種開(kāi)放域場(chǎng)景中生成受控的游戲視頻。
四、研究與數(shù)據(jù)集
為了評(píng)估不同控制機(jī)制的有效性，研究人員還發(fā)布了高質(zhì)量的動(dòng)作標(biāo)注視頻數(shù)據(jù)集GF-Minecraft用于訓(xùn)練和評(píng)估GameFactory框架。此外，GameFactory還利用了高質(zhì)量的游戲視頻數(shù)據(jù)集進(jìn)行測(cè)試和驗(yàn)證，這些數(shù)據(jù)集涵蓋了各種不同的游戲環(huán)境和場(chǎng)景。
五、未來(lái)展望
GameFactory的提出為游戲行業(yè)開(kāi)辟了新的可能性。通過(guò)利用預(yù)訓(xùn)練的視頻擴(kuò)散模型，GameFactory能夠創(chuàng)造出全新的、多樣化的游戲場(chǎng)景，為玩家提供更加豐富和有趣的體驗(yàn)。此外，GameFactory還具有自回歸動(dòng)作控制能力，能夠生成無(wú)限長(zhǎng)度的交互式游戲視頻，為游戲開(kāi)發(fā)者提供了更多的創(chuàng)作空間和可能性。
總的來(lái)說(shuō)，香港大學(xué)與快手的聯(lián)手破局GameFactory框架是游戲行業(yè)的一大突破。它不僅解決了游戲視頻生成中的場(chǎng)景泛化難題，還為游戲行業(yè)帶來(lái)了新的發(fā)展可能。GameFactory將引領(lǐng)未來(lái)游戲新紀(jì)元，開(kāi)啟游戲行業(yè)的新篇章。我們期待著GameFactory在未來(lái)的表現(xiàn)，以及它為游戲行業(yè)帶來(lái)的更多創(chuàng)新和突破。
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