GameGen-O
需求人群
GameGen-O 适合游戏开发者、AI 研究者和对生成模型感兴趣的专业人士。它能够帮助开发者快速生成游戏内容，为AI研究者提供新的研究工具，同时为专业人士提供交互式游戏内容生成的新途径。使用场景
开发者使用 GameGen-O 生成具有动态环境和复杂动作的开放世界游戏场景。AI 研究者利用 OGameData 数据集进行视频游戏内容的生成和交互控制研究。游戏设计师通过 GameGen-O 快速原型设计，测试新的游戏概念和玩法。产品特色
高质量开放领域视频游戏生成：模拟游戏引擎特性，生成创新角色、动态环境等。交互式可控性：允许用户基于多模态结构指令生成和控制游戏内容。两阶段训练过程：基础模型预训练和指令调优，提高模型的生成和交互能力。OGameData 数据集：收集和构建首个开放世界视频游戏数据集，为模型训练提供基础。文本到视频生成和视频延续：利用掩码注意力机制，实现文本到视频的生成和视频的延续。多模态输入控制：InstructNet 接受结构化文本、操作信号和视频提示等多种输入，控制内容生成。使用教程
- 1访问 GameGen-O 的 GitHub 页面以获取模型和数据集。
- 2阅读文档，了解模型的工作原理和如何进行训练和调优。
- 3下载并安装必要的软件和库，以运行 GameGen-O 模型。
- 4使用 OGameData 数据集训练模型，或直接使用预训练模型进行游戏内容生成。
- 5通过提供结构化文本、操作信号或视频提示来控制生成的内容。
- 6根据需要调整模型参数，优化生成的游戏内容。
- 7将生成的内容集成到游戏开发流程中，或用于研究和原型设计。
团队介绍
了解 GameGen-O 背后的团队成员，包括创始人、开发人员、设计师和产品人员。
该产品暂无团队信息。