GameFactory AI 遊戲影片生成框架 高品質場景泛化與可控動作全面提升

GameFactory 是由香港大學與快手科技聯合開發的創新遊戲影片生成框架，旨在解決遊戲影片生成中的場景泛化問題。該技術基於預訓練的影片擴散模型（Video Diffusion Model），並結合開放域影片數據與高品質遊戲數據集，通過多階段訓練策略，使生成的遊戲影片具備動作可控性與場景多樣化的特點。

GameFactory 能夠突破傳統遊戲影片生成的限制，讓使用者透過指令或互動信號來控制影片內容，使遊戲場景與角色動作更加靈活可調，適用於遊戲開發、內容創新、自動駕駛模擬以及具身智能（Embodied AI）研究等領域。

GameFactory 的主要功能

1. 場景泛化能力

GameFactory 能夠生成多樣化的遊戲場景，不局限於單一風格或特定遊戲設定，使遊戲影片更具真實感與多樣性。

2. 動作可控性

透過內建的動作控制模組，GameFactory 可精確控制遊戲影片中的角色或物體動作，讓生成的內容更符合使用者需求。

3. 高品質遊戲數據集支持

GameFactory 採用了 GF-Minecraft 資料集，該資料集包含 70 小時的《我的世界》遊戲影片，擁有多樣化的場景與詳細的動作標注，可用於訓練動作可控的遊戲影片模型。

4. 互動式遊戲影片生成

GameFactory 支援生成無限長度的互動式遊戲影片，使用者可透過輸入指令或交互信號來調整影片內容，創造更具沉浸感的遊戲體驗。

GameFactory 的技術原理

1. 預訓練影片擴散模型

GameFactory 基於在開放域影片資料上預訓練的影片擴散模型，能夠生成多樣化的遊戲場景，突破傳統遊戲影片生成對特定遊戲風格與場景的限制。

2. 三階段訓練策略

GameFactory 採用了三個階段的訓練方式，確保模型能夠兼顧泛化能力與動作控制的準確性：

• 第一階段：使用 LoRA（Low-Rank Adaptation）對預訓練模型進行微調，使其適應目標遊戲領域，同時保留大部分原始參數，確保模型的場景泛化能力。
• 第二階段：凍結預訓練參數與 LoRA，專注於訓練動作控制模組，以避免遊戲風格與動作信號之間的混淆，確保生成的影片能準確響應使用者輸入。
• 第三階段：移除 LoRA 權重，僅保留動作控制模組參數，使系統能在開放域場景中生成受控的遊戲影片，且不局限於特定遊戲風格。

3. 動作控制模組

GameFactory 引入了動作控制模組，支援自回歸（Auto-Regressive）動作控制，能夠生成無限長度的互動式遊戲影片，確保遊戲內容的動態性與連貫性。

4. GF-Minecraft 高品質遊戲數據集

為了實現高品質的動作可控影片生成，GameFactory 使用了 GF-Minecraft 資料集。該資料集包含 70 小時的《我的世界》遊戲影片，並具備以下特點：

• 可定制的動作：支援大規模、低成本的數據收集，確保動作的靈活可控性。
• 無偏的動作序列：涵蓋多樣化的動作組合，確保低概率事件也能被學習。
• 多樣化的場景：透過不同的環境配置（如生物群落、天氣條件、時間段）來增強場景多樣性，提高模型的泛化能力。

GameFactory 的應用場景

1. 遊戲開發

GameFactory 可用於生成多樣化的遊戲場景與互動式影片內容，幫助遊戲開發者快速構建遊戲原型，提升開發效率。

2. 遊戲內容創新

GameFactory 的開放域生成能力，使其能突破傳統遊戲引擎的限制，創造全新的遊戲風格與場景，適用於遊戲影片製作與劇情動畫生成。

3. 自動駕駛模擬

GameFactory 具備強大的場景泛化與動作控制能力，可用於模擬不同的駕駛環境，為自動駕駛技術的測試與訓練提供高品質的模擬場景。

4. 具身智能（Embodied AI）研究

透過生成多樣化的交互場景，GameFactory 可為具身智慧（Embodied AI）研究提供支援，幫助 AI 學習如何在動態環境中進行決策與行動。

GameFactory 的開源資源與下載

想了解更多關於 GameFactory 的技術細節與應用，可參考以下官方資源：

• 官方網站：GameFactory 官網
• 技術論文：GameFactory arXiv

結論

GameFactory 作為一款創新的遊戲影片生成框架，透過預訓練的影片擴散模型與動作控制模組，成功實現了場景泛化與可控動作生成的突破。無論是遊戲開發、內容創新，還是自動駕駛與具身智能研究，GameFactory 都展現出極高的應用價值。

未來，隨著 AI 生成技術的不斷進步，GameFactory 有望進一步提升遊戲影片的真實性與互動性，為遊戲產業與 AI 研究領域帶來更多創新可能。

常見問題與答覆（FAQ）

1. GameFactory 是什麼？與傳統遊戲影片生成技術有何不同？

GameFactory 是一款基於 AI 的遊戲影片生成框架，透過預訓練的影片擴散模型與動作控制模組，實現場景泛化與可控動作生成。與傳統遊戲影片生成方法不同，GameFactory 能夠突破特定遊戲風格的限制，自動適應不同的遊戲場景，並允許使用者透過互動信號來控制角色與物體的動作，使遊戲內容更靈活多變。

2. GameFactory 能夠應用在哪些領域？

GameFactory 可應用於遊戲開發、內容創新、自動駕駛模擬與具身智能（Embodied AI）研究。例如，遊戲開發者可利用 GameFactory 快速生成遊戲場景與角色動作，行銷團隊可創造互動式遊戲內容，而自動駕駛研究人員則可藉助 GameFactory 生成多樣化的模擬駕駛環境。

3. GameFactory 是否需要大量訓練數據來運作？

不需要。GameFactory 透過三階段訓練策略，結合開放域影片數據與小規模高品質遊戲數據集（如 GF-Minecraft），確保即使在有限的訓練數據下，仍能生成高品質的遊戲影片內容。此外，GameFactory 透過 LoRA 微調技術來適應新場景，而不影響模型的原始泛化能力，降低了大規模數據需求。

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