标题：香港大学快手联手破局：AI造梦师领航GameFactory框架，打破游戏场景泛化难题，引领未来游戏新纪元
随着科技的发展，游戏行业也在不断进步。香港大学携手快手科技，组建科研团队，提出名为GameFactory的创新框架，目标是解决游戏视频生成中的场景泛化难题。GameFactory利用预训练的视频扩散模型，能够创造全新且多样化的游戏场景，打破了现有方法对特定游戏数据集的过度依赖，为游戏行业带来了新的可能。
一、视频扩散模型的力量
视频扩散模型已成为强大的视频生成和物理模拟工具，在游戏引擎开发方面展现出巨大潜力。这些生成式游戏引擎的功能类似于具有动作可控性的视频生成模型，可以响应用户的键盘和鼠标等输入。通过学习开放域视频数据中的模式，这些模型能够生成逼真的、时长更长的视频。
二、场景泛化难题
在视频生成和游戏物理学领域，场景泛化是一个关键挑战。现有的方法往往依赖于大规模的动作标注视频数据集，但这种标注成本高昂，对于开放域场景来说并不实际。这种局限性阻碍了开发多功能游戏引擎，在生成多样化和新颖游戏环境方面面临诸多挑战。
三、GameFactory的创新框架
GameFactory利用预训练的视频扩散模型，通过三阶段训练策略，解决了场景泛化难题。第一阶段，使用LoRA（Low-Rank Adaptation）微调预训练模型，使其适应目标游戏领域，同时保留大部分原始参数。第二阶段，冻结预训练参数和LoRA，专注于训练动作控制模块，避免风格与控制的纠缠。第三阶段，移除LoRA权重，保留动作控制模块参数，使系统能够在各种开放域场景中生成受控的游戏视频。
四、研究与数据集
为了评估不同控制机制的有效性，研究人员还发布了高质量的动作标注视频数据集GF-Minecraft用于训练和评估GameFactory框架。此外，GameFactory还利用了高质量的游戏视频数据集进行测试和验证，这些数据集涵盖了各种不同的游戏环境和场景。
五、未来展望
GameFactory的提出为游戏行业开辟了新的可能性。通过利用预训练的视频扩散模型，GameFactory能够创造出全新的、多样化的游戏场景，为玩家提供更加丰富和有趣的体验。此外，GameFactory还具有自回归动作控制能力，能够生成无限长度的交互式游戏视频，为游戏开发者提供了更多的创作空间和可能性。
总的来说，香港大学与快手的联手破局GameFactory框架是游戏行业的一大突破。它不仅解决了游戏视频生成中的场景泛化难题，还为游戏行业带来了新的发展可能。GameFactory将引领未来游戏新纪元，开启游戏行业的新篇章。我们期待着GameFactory在未来的表现，以及它为游戏行业带来的更多创新和突破。
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