GameGen-O – 腾讯推出的游戏视频生成模型，自动生成角色、场景、动作和事件

GameGen-O 是腾讯推出的一款基于 Transformer 架构的创新游戏视频生成模型，旨在为开放世界视频游戏的开发提供强大的支持。这个模型能够模拟游戏引擎的多种功能，包括角色生成、动态环境创建和复杂动作模拟，用户可以通过文本指令、操作信号和视频提示与游戏内容进行交互控制。GameGen-O 的发布将对游戏开发行业带来深远的影响，降低开发成本和时间，同时为玩家带来更多的创作自由。

GameGen-O是什么

GameGen-O 是腾讯开发的一款基于 Transformer 架构的游戏视频生成模型，特别适用于开放世界视频游戏的创作。该模型能够模拟游戏引擎的多种功能，生成游戏角色、动态环境和复杂动作，并且支持用户通过文本、操作信号和视频提示来控制游戏内容。GameGen-O 的开发过程涉及大量数据的收集与处理，创建了首个开放世界视频游戏数据集（OGameData），并经历了基础模型预训练和指令调整两个阶段。这一模型的推出将对游戏开发行业产生积极影响，能够显著降低开发成本和时间，并为玩家提供更大的创造空间。

GameGen-O的主要功能

• 角色生成：根据用户的文本指令，生成多种类型的角色，如西部牛仔、宇航员和魔法师等。
• 环境生成：创造动态的游戏环境，适应不同的游戏风格和场景需求。
• 动作生成：支持生成复杂的角色动作，包括驾驶、飞行和射击等。
• 事件生成：能够生成游戏中的各种事件，例如天气变化和自然灾害等。
• 交互控制：用户可以通过文本、操作信号和视频提示与游戏内容进行交互，提升游戏的互动体验。

GameGen-O的技术原理

• 开放域生成：GameGen-O 能够生成各种类型的游戏元素，包括角色、环境、动作和事件，极大地扩展了游戏设计的可能性。
• 交互式可控性：模型支持通过 InstructNet 分支进行交互式控制，使用户能够调整角色行为、环境布局和事件触发等。
• OGameData 数据集：为了训练 GameGen-O，团队构建了大规模的开放世界电子游戏数据集 OGameData，涵盖来自150多个游戏的4000多个小时的视频片段，涉及多种游戏类型和风格。
• 两阶段训练：模型采用了基础模型预训练和指令微调的两阶段训练策略，确保生成高质量的游戏视频并具备根据用户指令生成内容的能力。
• 技术创新：GameGen-O 采用了多种先进技术，如2+1D VAE视频压缩、混合训练策略和掩码注意力机制，保证模型的稳定性和生成质量。
• 数据集构建和训练过程：团队从互联网上收集了32,000个原始视频，经过专家筛选和GPT-4o标注，形成高质量的训练数据。基础训练阶段使用变分自编码器对视频片段进行压缩，采用不同的帧速率和分辨率的混合训练策略。
• InstructNet：在微调阶段，使用可训练的 InstructNet 接受多模态输入，包括文本、操作信号和视频提示，实现对生成内容的灵活控制。

GameGen-O的项目地址

• 项目官网：gamegen-o.github.io
• Github仓库：https://github.com/GameGen-O/GameGen-O/

GameGen-O的应用场景

• 游戏原型制作：开发者可以使用 GameGen-O 快速制作游戏原型，测试不同的游戏元素，从而节省从零开始构建游戏的时间和精力。
• 环境和场景生成：GameGen-O 能够创造动态的游戏环境和复杂的场景，为游戏世界增添丰富的视觉效果。
• 动作和事件生成：模型支持生成复杂的角色动作和多种游戏事件，如海啸、龙卷风和火灾等，增强游戏的互动性和挑战性。
• 辅助游戏开发：GameGen-O 可以在游戏开发环节提供支持，通过 AI 模型替代部分开发工作，提高开发效率。
• 研究和教育：对于研究者和教育者而言，GameGen-O 可作为研究工具，帮助探索视频游戏 AI 开发、互动控制和沉浸式虚拟环境等领域。