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可交互游戏生成模型 GameGen-X 发布!! 能够生成非常高质量的可以操作的游戏画面。 DiT 视频模型就是新的游戏引擎! 模型创建角色、提供动态环境、复杂动作和多样化事件。 Epic CEO 看到 Oasis 实时生成游戏的时候就急了,直接开骂。 红杉合伙人说再过五年看看,现在来看可能不需要 5 年。

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角色生成

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行动生成

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开放世界生成

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Kimi-K2.6 前端/后端/Agent编程能力实测! 甚至还帮我做了个游戏! 给大家带来刚刚正式发布的 kimi-k2.6 的正式版本的实测! 本次为了考验它的长程Agentic Coding能力, 我用 kimi-k2.6-code-preview 写了个 harness 游戏自动生成框架, 它可以根据给到的人设/场景/数值设计等规则, 自动生成关卡, 背景图片, 甚至配音! 其中框架驱动和草稿模型使用 kimi-k2.6, 文生图和生成语音由 kimi-k2.6 生成 prompt 后调用其它大模型生成. 最好玩的是, 我做了个"无头"版本的游戏cli接口, kimi-k2.6 能像玩互联网早期Mud游戏一样, 使用纯文本玩这个游戏, 每当它生成关卡之后, 他就可以直接进入游戏游玩一下, 来验证关卡设计得是否正确. 而内部设计又分为了对话生成skill, 脚本生成skill, 关卡生成skill, 游戏测试大师skill, 游戏资深玩家skill(由于检讨游戏性) 等等, 从而实现了让大模型自己写游戏自己玩! 每个关卡大概需要一个小时生成和验证, 如果并行验证应该还能更快一些(做多线程BFS/DFS). 另外本次依旧使用大家都熟悉的测试项目进行了前端/后端/Agent能力测试, 从测试来看, 复杂项目前端能力(建模, 空间理解, 物理模拟等)略有下降, 但后端和 Agent 能力有明显提升. 不过如果你是纯做网站的话, 可以用 kimi 网站上的的 k2.6 Agent 模式, 由于 Agent 能力足够强所以可以在这个模式下多步来提升生成的网站质量和交互体验. #kimi #kimik26 #moonshot #月之暗面 #kimicli

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40,013 views • 2 months ago

兄弟们 这个模式可能是一个AI 游戏新物种 Yoroll:世界模型+AI视频模型 打造了一种全新的游戏体验 他们把视频生成模型从“内容工具”变成“游戏运行层” 也就是通过AI视频模型来为游戏生成剧情和情节走向 他们设计了一个三层分离的结构: 表现层:由AI视频生成模型驱动,相当于一个"AI 导演", 根据游戏状态实时"拍摄"每个场景 交互层:翻译玩家行为,支持选项、点击、滑动、长按、连点、对抗点击等多种 QTE 玩法 系统层:是确定性的游戏逻辑引擎,负责状态管理、分支系统和世界模型 官方案例: 一个没写过剧本、没碰过游戏引擎的《甄嬛传》粉丝,花了不到一周,做出了一款性转版的《甄嬛传》 AI 互动游戏 Demo。 抖音单条视频数万赞,播放量过百万。 这个项目叫"华君传",女尊世界观,男性入宫,宫廷权谋加情感博弈,玩家的每一个选择都会把剧情推向不同方向... 这套设计最聪明的地方在于: 视频模型和游戏逻辑被彻底解耦了。 就像 Netflix 把同一部电影从 1080p 升级到 4K,剧情剪辑一字不改。 AI 只管画面,你看到的场景、镜头、画面表现,这些交给 AI 视频模型去生成。 逻辑由系统管,你选了什么、血量多少、剧情该往哪走、谁是敌人谁是盟友,这些全部由一套固定的逻辑引擎来记录和控制,不靠 AI 猜。 AI 负责好看和剧情,系统负责靠谱,两边各干各的,互不干扰。 这样一来,以后 AI 视频模型升级了,画面直接变好,但游戏逻辑、你的存档、剧情分支全都不用动。 游戏质量只会提高,而且可玩性也会有很大变化...

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视频生成模型的下一站,可能不是更长、更清晰的片子。 而是一个你能走进去,并亲手改变的世界。 过去两年,AI 视频已经能生成足够惊艳的画面。但无论视频多逼真,观众依然只能按下播放键: 镜头往哪里走,早已决定; 街角后面有什么,你无法靠近; 画面里出现什么,你也不能临时改变。 生成结束的那一刻,所有可能性也结束了。 Alaya Lab 刚刚开源的 AlayaWorld,试图把这件事反过来。 它不是先生成一段完整视频,再让你观看。 你可以用一张图片开启世界,推动摇杆改变镜头和移动方向;画面会随着操作继续生成。探索途中还能切换提示词,召唤火焰、凤凰、巨兽,或者让新的事件直接发生在当前场景里。 这意味着,AI 生成的内容第一次不只是“成片”,而开始接近一个可以进入、探索和影响的环境。 目前公开的几个核心指标: • 15B 参数 • 720p 分辨率 • 24 FPS 实时生成 • 支持 60 秒以上的连续探索 • 支持实时镜头控制与提示词切换 但真正困难的还不只是生成速度。 视频模型一旦连续运行,误差会逐帧累积:向前走了一段,再回头看,刚才的建筑可能已经变形;人物、道路和空间关系也会慢慢漂移。 这也是“生成视频”和“生成世界”的分水岭。 视频只要下一帧看起来合理。 世界却必须记得:东西在哪里、刚才发生过什么,以及你离开后再回来时,它是否还是原来的样子。 AlayaWorld 为此加入了两种互补的记忆: 一个显式 3D cache,用来保存空间位置; 一个压缩的帧历史,用来维持时间连续性。 再配合针对漂移历史的训练和 Error Bank,尽量阻止误差在长时间生成中不断放大。 所以这项工作的重点,不是“又一个画质更好的视频模型”。 而是把交互、空间记忆、长时稳定和实时生成,塞进同一个可以运行的系统里。 它现在当然还不是一款普通玩家打开电脑就能玩的游戏,也不能直接替代成熟的游戏引擎。 但它展示了一种很值得关注的方向: 未来的虚拟世界,未必需要把每栋建筑、每条道路和每个事件提前制作完成。 一部分世界,可能会在玩家移动和行动的同时,被模型实时生成出来。 这会影响的不只是游戏。 AI 原生玩法原型、影视预演、虚拟勘景、动态故事板,甚至机器人与智能体的训练环境,都可能从这种“可交互的生成世界”中长出来。 更难得的是,AlayaWorld 不只发布了 Demo。 模型权重与推理代码已经开放。你可以直接查看它如何处理实时交互、空间记忆和长时间生成,也可以下载权重进行研究与复现。 如果你正在关注世界模型、AI 游戏或交互式生成,这个项目值得拆一遍: Alaya Lab

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Pixverse 发布 R1 实时视频世界模型 藏师傅也试了一下 前几天测试的 Pixverse R1 终于发布了,这是一个可以实时生成并且可以随时通过提示词介入修改后续内容的世界模型。 极限情况下可以实时生成 1080P 的高清视频,感觉成本再下来一点以后 AI 游戏和交互式的影视内容有戏了啊。 ------ 简单介绍一下使用体验,目前他们在一个单独的平台测试需要邀请码。 你可以选择预制的的三个主题进行体验,三个主题分别是巨龙巢穴、二战主题、海底世界,正式版本会增加到 6 个。 也可以创建自己的主题,选择画面比例、风格输入主题相关提示词就可以了。 生成之后主要的互动就是在他播放的过程中输入提示词来改变当前视频生成的剧情走向。 而且这里生成的视频居然还是带音乐、音效混合旁白的,比以前所谓的实时生成的模型强了不少。 ------ 算法和架构上主要的优化有: 这是个原生的多模态模型支持将文本、图像、视频、音频统一为连续的 Token 流,接受任何模态的输入。 PixVerse-R1 改成了非扩散的自回归架构,用来实现无限连续的生成,还使用了增加注意力机制,确保长时间生成的内容一致性。 为了适配实时视频生成的性能,他们将原来的迭代降噪逻辑进行了多项优化,他们叫瞬时响应引擎 (IRE),主要包括三个优化: Temporal Trajectory Folding:传统模型从噪点到清晰图像需要迭代几十步,他们直接暴力压缩到仅需 1–4 步。 Guidance Rectification:直接将传统的 CFG 逻辑蒸馏到了模型参数内部,节省了时间。 Adaptive Sparse Attention:生成高分辨率的视频的时候让模型学会学会“抓大放小”,自动识别重要区域进行精细计算,大幅降低计算负载。 ------- 目前由于成本问题需要邀请码才能测试,生成的分辨率是 480P,过几天会提高到 720P。

歸藏(guizang.ai)

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