Hunyuan-GameCraft

Hunyuan-GameCraft – 腾讯混元推出的交互式游戏视频生成框架

Hunyuan-GameCraft 是由腾讯 Hunyuan 团队与华中科技大学携手打造的创新型高动态交互式游戏视频生成框架。它通过将键盘和鼠标操作转化为统一的相机表示，实现了对游戏动作的精准掌控，并支持复杂的交互输入。该框架采用了混合历史条件训练策略，能够自回归地扩展视频序列，保持游戏场景的完整性，从而确保长时间的视频连贯性。此外，Hunyuan-GameCraft 还运用了模型蒸馏技术，极大地提升了推理速度，使其能够适应各种复杂交互环境下的实时部署需求。

Hunyuan-GameCraft：开启游戏视频生成新篇章

在数字娱乐领域，视频内容已成为吸引用户、展示产品力的关键。 腾讯 Hunyuan 团队与华中科技大袂推出的 Hunyuan-GameCraft，正是为了满足这一需求而生的。它是一款前沿的高动态交互式游戏视频生成框架，能够从单一静态图像和用户输入的指令出发，创作出引人入胜的游戏视频内容。

核心功能：打造沉浸式游戏体验

• 动态视频创作：从静态图像和提示词出发，生成引人入胜的高动态交互式游戏视频，让用户可以通过键盘和鼠标实时操控游戏进程。
• 精准动作控制：将常见的键盘和鼠标操作（如方向键、WASD 等）映射到统一的相机表示空间，实现对游戏动作的精细化控制，支持速度和角度的调节。
• 长期视频生成能力：支持生成长时间、流畅连贯的视频序列，保留历史场景信息，避免因时间推移导致的画面崩坏。
• 实时交互体验：通过优化推理速度，降低延迟，实现流畅的实时交互，提升用户体验。
• 卓越视觉效果：基于大规模 AAA 级游戏数据集进行训练，生成的视频拥有出色的视觉保真度和真实感，适用于多种游戏类型和艺术风格。

技术亮点：创新驱动，性能卓越

• 统一动作表示：将键盘和鼠标的输入转化为连续的相机轨迹，通过轻量级的动作编码器将其转换为特征向量，实现平滑的动作过渡。
• 混合历史条件训练策略：利用历史上下文信息和掩码指示器，自回归地扩展视频序列。在每个自回归步骤中，使用历史去噪块作为条件，引导新噪声潜变量的去噪过程，从而保留场景信息，解决自回归生成中的误差累积问题。
• 模型蒸馏技术：基于 Phased Consistency Model (PCM) 实现模型蒸馏，将原始扩散过程和分类器引导蒸馏成紧凑的八步一致性模型，显著提升推理速度，降低计算开销。
• 大规模数据集训练：在超过 100 款 AAA 游戏的超过一百万条游戏录制数据上进行训练，确保模型的广泛覆盖和多样性。辅以精心注释的合成数据集进行微调，进一步提升模型的精度和控制能力。

项目资源：探索更多可能性

• 项目官网：https://hunyuan-gamecraft.github.io/
• 技术论文：https://arxiv.org/pdf/2506.17201

应用场景：释放无限潜力

• 游戏视频制作：快速生成游戏预告片、演示视频和过场动画，帮助开发者在早期阶段验证游戏创意。
• 游戏测试与评估：自动生成游戏场景和交互，用于测试游戏的性能和用户体验，减少手动测试的繁琐工作。
• 游戏内容拓展：为现有游戏生成新的关卡、场景和交互内容，延长游戏的生命周期，提升玩家的参与度。
• 互动视频内容创作：为视频平台和社交媒体生成互动式视频内容，用户可以通过输入指令来控制视频的走向，带来全新的观看体验。
• 虚拟现实（VR）与增强现实（AR）应用：在 VR 和 AR 环境中生成沉浸式的交互式内容，增强用户的沉浸感和参与感。

常见问题解答

Q: Hunyuan-GameCraft 的主要优势是什么？
A: Hunyuan-GameCraft 的主要优势在于其高动态交互式视频生成能力、精准的动作控制、长时间视频生成能力、实时交互体验以及卓越的视觉保真度。

Q: Hunyuan-GameCraft 的技术原理是什么？
A: Hunyuan-GameCraft 基于统一动作表示、混合历史条件训练策略和模型蒸馏技术，并辅以大规模数据集的训练，实现了其卓越的性能。

Q: Hunyuan-GameCraft 适用于哪些应用场景？
A: Hunyuan-GameCraft 适用于游戏视频制作、游戏测试与评估、游戏内容拓展、互动视频内容创作以及 VR/AR 应用等多个领域。