Игры по требованию: новая модель интерактивного мира

от

Автор: Денис Аветисян

Ученые представили Hunyuan-GameCraft-2 — систему, способную генерировать реалистичные игровые миры и реагировать на текстовые команды пользователя.

Пока крипто-инвесторы ловят иксы и ликвидации, мы тут скучно изучаем отчетность и ждем дивиденды. Если тебе близка эта скука, добро пожаловать.

Купить акции "голубых фишек"
Результаты, представленные моделью Hunyuan-GameCraft-2, демонстрируют возможность управления несколькими действиями, что позволяет достигать сложного контроля в динамических средах.
Результаты, представленные моделью Hunyuan-GameCraft-2, демонстрируют возможность управления несколькими действиями, что позволяет достигать сложного контроля в динамических средах.

Hunyuan-GameCraft-2 использует диффузионные модели для создания последовательных и правдоподобных видео, демонстрируя возможности управления действиями и причинно-следственного мышления в интерактивных средах.

Несмотря на значительный прогресс в генерации игровых миров, существующие модели часто сталкиваются с ограничениями в гибкости управления и моделировании сложных взаимодействий. В данной работе представлена система Hunyuan-GameCraft-2: Instruction-following Interactive Game World Model, предлагающая новый подход к управлению игровым процессом посредством естественного языка, клавиатуры или мыши. Модель обеспечивает генерацию казуально согласованных и динамичных игровых видео, точно реагирующих на разнообразные пользовательские инструкции. Способна ли данная технология открыть новые горизонты для создания интерактивных игровых сред и нелинейного повествования?

Понимание Задач: Интерактивная Генерация Видео

Современные методы генерации видео из текста сталкиваются с серьезными ограничениями при создании интерактивных сценариев. В отличие от статических изображений, видео, предназначенное для взаимодействия с пользователем, требует способности динамически адаптироваться к внешним сигналам и действиям. Существующие модели, как правило, генерируют предопределенные последовательности кадров, не учитывая возможность изменения сюжета или визуальных элементов в ответ на ввод данных. Это приводит к тому, что созданные видеоролики кажутся неживыми и неспособными к реалистичному взаимодействию, что существенно ограничивает их применение в таких областях, как игровые приложения, виртуальная реальность и персонализированный контент. Разработка систем, способных генерировать видео, которое не просто воспроизводит заранее заданный сценарий, а активно реагирует на действия пользователя, представляет собой сложную задачу, требующую новых подходов к моделированию временных зависимостей и интеграции обратной связи.

Создание продолжительных и связных видео остается серьезной проблемой в области искусственного интеллекта. Исследования показывают, что существующие алгоритмы часто сталкиваются с трудностями при поддержании согласованности изображения и движения на протяжении всего видеоряда. Эта непоследовательность проявляется в виде внезапных изменений в освещении, неестественных переходов или даже искажений в геометрии объектов. Со временем, эти небольшие несоответствия накапливаются, приводя к так называемому «дрифту» — постепенной потере реалистичности и связности повествования. Преодоление этих ограничений требует разработки новых методов, способных учитывать временную зависимость между кадрами и обеспечивать сохранение визуальной идентичности объектов и сцен на протяжении всего видео.

Традиционные методы генерации видео зачастую не способны достоверно воспроизвести сложные динамические процессы, происходящие в трехмерном пространстве. Это связано с тем, что большинство существующих алгоритмов оперируют с двухмерными изображениями или упрощенными моделями, не учитывающими тонкости физики, освещения и взаимодействия объектов. Например, реалистичная симуляция ткани, деформирующейся под воздействием ветра, или жидкости, перетекающей из одной емкости в другую, требует учета множества факторов, таких как инерция, трение и поверхностное натяжение. Неспособность адекватно моделировать эти явления приводит к тому, что генерируемые видео выглядят неестественно и неправдоподобно, снижая уровень погружения и разрушая иллюзию реальности. Для создания действительно интерактивных и убедительных видео необходимо разработать новые подходы, учитывающие сложность трехмерной динамики и позволяющие генерировать контент, который реагирует на действия пользователя в реальном времени.

Наша система синтеза видеоинтеракций предлагает два подхода: построение видео на основе начальной и целевой кадров для статических сцен и генерацию динамичных взаимодействий с гибким управлением камерой, исходя только из начального кадра и текстовых запросов.
Наша система синтеза видеоинтеракций предлагает два подхода: построение видео на основе начальной и целевой кадров для статических сцен и генерацию динамичных взаимодействий с гибким управлением камерой, исходя только из начального кадра и текстовых запросов.

Hunyuan-GameCraft-2: Интерактивный Фундамент Игрового Мира

Hunyuan-GameCraft-2 представляет собой интерактивную модель игрового мира, способную генерировать управляемое видео на основе текстовых запросов и действий пользователя, выполняемых с помощью клавиатуры и мыши. Данная модель обеспечивает возможность динамической генерации видеоконтента, реагирующего на ввод пользователя в реальном времени. Ввод текста используется для задания общей сцены и событий, а действия с клавиатуры и мышью позволяют управлять объектами и камерой внутри генерируемой среды, обеспечивая интерактивность и контроль над визуализацией.

В основе Hunyuan-GameCraft-2 лежит использование диффузионных моделей (Diffusion Models) для генерации видео высокого качества. Данный подход предполагает постепенное добавление шума к обучающим данным, а затем обучение модели обращать этот процесс, то есть восстанавливать изображение или видео из шума. Диффузионные модели обеспечивают высокую степень детализации и реалистичности генерируемого контента благодаря своей способности моделировать сложные распределения данных. Использование диффузионных моделей позволяет получать видео с разрешением, близким к реальным изображениям, и обеспечивает плавные переходы между кадрами, что критически важно для интерактивных игровых миров.

Первоначальное обучение модели Hunyuan-GameCraft-2 использует метод Flow Matching для формирования глубокого понимания динамики трехмерных сцен. Flow Matching представляет собой вероятностный подход к моделированию непрерывных диффузионных процессов, позволяющий эффективно обучаться сложным траекториям движения и взаимодействиям объектов в 3D-пространстве. Этот метод позволяет модели освоить базовые физические принципы и закономерности поведения виртуального мира, что критически важно для последующего интерактивного управления и генерации реалистичных видеороликов на основе текстовых запросов и действий пользователя.

Hunyuan-GameCraft-2 демонстрирует способность к обобщению, успешно взаимодействуя с ранее невиданными объектами и выполняя новые действия, что подтверждает его умение создавать правдоподобные и последовательные игровые сценарии даже при отсутствии соответствующих данных в процессе обучения.
Hunyuan-GameCraft-2 демонстрирует способность к обобщению, успешно взаимодействуя с ранее невиданными объектами и выполняя новые действия, что подтверждает его умение создавать правдоподобные и последовательные игровые сценарии даже при отсутствии соответствующих данных в процессе обучения.

Масштабирование Взаимодействия: Авторегрессивные Методы и Оптимизация

Для генерации длинных видео Hunyuan-GameCraft-2 использует метод Авторегрессивной Дистилляции (Autoregressive Distillation). В отличие от традиционных двунаправленных моделей генерации, которые анализируют весь контекст одновременно, данный подход преобразует процесс в каузально-авторегрессивный. Это означает, что модель генерирует каждый последующий кадр последовательно, опираясь только на предыдущие кадры и входные данные, что позволяет избежать экспоненциального увеличения вычислительных затрат и обеспечивает стабильность при генерации длинных последовательностей. Фактически, авторегрессионный подход позволяет модели предсказывать следующее состояние мира игры, основываясь на истории предыдущих действий и сгенерированных кадров.

Для снижения накопления ошибок при генерации длинных видеопоследовательностей в Hunyuan-GameCraft-2 используется метод Randomized Long-Video Tuning. Данная техника предполагает введение случайных вариаций в процесс обучения, что позволяет модели лучше обобщать данные и сохранять стабильность на протяжении длительных последовательностей. Рандомизация параметров и данных на различных этапах обучения способствует повышению устойчивости к ошибкам, возникающим из-за их кумулятивного эффекта, и улучшает качество генерируемого видеоконтента на больших временных интервалах. Эффективность метода заключается в снижении зависимости от точной инициализации и предотвращении «сдвига» в процессе генерации, что особенно важно при работе с большими объемами данных и сложными зависимостями между кадрами.

Для поддержания точности и стабильности при многооборотном взаимодействии, модель Hunyuan-GameCraft-2 использует механизм KV-Recache. Данный механизм предполагает кэширование ключей ($K$) и значений ($V$) из предыдущих шагов взаимодействия. Это позволяет избежать повторных вычислений и снижает риск накопления ошибок в длинных последовательностях. Кэшированные векторы $K$ и $V$ используются для вычисления внимания на каждом шаге, обеспечивая согласованные ответы на пользовательский ввод и сохраняя контекст диалога. Эффективное использование кэша снижает вычислительную нагрузку и повышает скорость генерации при последовательных взаимодействиях с пользователем.

Генерация с учетом действий пользователя позволяет модели Hunyuan-GameCraft-2 формировать осмысленные реакции на действия, совершаемые пользователем в сгенерированном игровом мире. Данный подход предполагает, что каждое действие пользователя рассматривается как входной сигнал, определяющий последующее состояние игры и поведение неигровых персонажей. В отличие от простой генерации последовательностей, система анализирует действия пользователя и соответствующим образом адаптирует генерируемый контент, обеспечивая интерактивность и согласованность происходящего. Это достигается путем интеграции информации о действиях пользователя в процесс декодирования, что позволяет модели учитывать контекст и генерировать более релевантные и правдоподобные ответы.

Архитектура Hunyuan-GameCraft-2 объединяет визуальные данные, действия, управляющие сигналы и текстовые инструкции, используя самообучение для расширения видео и кэширование для переключения между действиями, что позволяет поддерживать высокое качество видео в течение длительных игровых сессий.
Архитектура Hunyuan-GameCraft-2 объединяет визуальные данные, действия, управляющие сигналы и текстовые инструкции, используя самообучение для расширения видео и кэширование для переключения между действиями, что позволяет поддерживать высокое качество видео в течение длительных игровых сессий.

Измерение Интерактивности: Бенчмаркинг и Перспективы Развития

Для оценки качества интерактивности в генерируемых видео используется специализированный бенчмарк InterBench, позволяющий детально анализировать взаимодействие на уровне действий. Hunyuan-GameCraft-2 подвергается тщательному тестированию с помощью данного инструмента, что позволяет количественно оценить способность модели реагировать на команды и изменения в виртуальной среде. InterBench фокусируется на проверке не только визуальной достоверности генерируемых сцен, но и на отзывчивости системы к различным пользовательским воздействиям, что является ключевым аспектом для создания по-настоящему интерактивного видеоконтента. Результаты, полученные в ходе тестирования с использованием InterBench, служат важным индикатором прогресса в области генерации видео с высоким уровнем интерактивности и открывают новые перспективы для разработки более реалистичных и увлекательных виртуальных миров.

Ключевым аспектом создания действительно интерактивного видео является возможность управления камерой внутри сгенерированной сцены и четкое определение пространства доступных действий. В рамках исследования, реализация контроля камеры позволяет пользователю исследовать виртуальный мир с различных ракурсов, создавая ощущение присутствия и вовлеченности. Одновременно, ограничение или расширение пространства действий, доступных для персонажей и объектов, формирует границы взаимодействия и определяет степень свободы, предоставляемую пользователю. Таким образом, продуманное сочетание контроля камеры и определения пространства действий является фундаментальным для создания убедительного и увлекательного интерактивного опыта, позволяя пользователю не просто наблюдать за происходящим, но и активно влиять на него.

Ключевым аспектом интерактивности, демонстрируемой моделью, является её способность к точному следованию инструкциям. Способность интерпретировать и выполнять команды пользователя определяет, насколько естественно и предсказуемо развивается взаимодействие. Исследования показывают, что эффективное следование инструкциям позволяет модели генерировать видео, в котором происходящее органично реагирует на действия и запросы пользователя, создавая ощущение полного контроля над происходящим. Высокая точность интерпретации команд не только обеспечивает плавный ход повествования, но и открывает возможности для создания сложных и детализированных интерактивных сценариев, где каждое действие пользователя приводит к ожидаемому и логичному результату.

Достижение коэффициента запуска взаимодействий на уровне 0.962 для взаимодействий с окружающей средой и 0.983 для действий персонажей свидетельствует о высокой степени отзывчивости модели Hunyuan-GameCraft-2. Этот показатель демонстрирует, что система способна надежно и последовательно реагировать на запросы пользователя, корректно интерпретируя их и воплощая в динамичные действия внутри сгенерированного видеоряда. Фактически, почти каждое указание на взаимодействие с предметами окружения или управление действиями персонажей успешно реализуется, что является важным шагом к созданию по-настоящему интерактивного и увлекательного визуального опыта. Такая высокая скорость и точность отклика открывает возможности для более сложных и детализированных сценариев взаимодействия, приближая виртуальные миры к реалистичности и интуитивности управления.

Для дальнейшего усовершенствования интерактивного видео, исследователи обращают внимание на методики, подобные Self-Forcing. Этот подход позволяет модели предсказывать собственные будущие действия, тем самым повышая согласованность и реализм генерируемых сцен на протяжении более длительных временных интервалов. Внедрение Self-Forcing способствует созданию более правдоподобных взаимодействий между виртуальными персонажами и окружающей средой, поскольку модель не просто реагирует на текущие команды, но и предугадывает возможные последствия своих действий, обеспечивая плавный и логичный ход событий в видеоролике. Ожидается, что дальнейшая разработка и применение подобных техник значительно улучшит качество интерактивного контента, делая его более захватывающим и убедительным для зрителя.

Протокол InterBench позволяет оценить шесть ключевых аспектов взаимодействия с виртуальной средой, демонстрируя, что GameCraft-2 стабильно превосходит базовые модели по таким параметрам, как частота и плавность взаимодействия, соответствие запросам, точность определения области взаимодействия, согласованность конечного состояния и корректность физики объектов.
Протокол InterBench позволяет оценить шесть ключевых аспектов взаимодействия с виртуальной средой, демонстрируя, что GameCraft-2 стабильно превосходит базовые модели по таким параметрам, как частота и плавность взаимодействия, соответствие запросам, точность определения области взаимодействия, согласованность конечного состояния и корректность физики объектов.

Исследование, представленное в Hunyuan-GameCraft-2, демонстрирует значительный прогресс в области интерактивной генерации видео и построения игровых миров. Модель стремится не просто воссоздать визуальную реальность, но и обеспечить её логическую связность во времени и пространстве, что требует глубокого понимания причинно-следственных связей. Как однажды заметила Фэй-Фэй Ли: «Искусственный интеллект должен быть создан для улучшения человеческой жизни». Данная работа, акцентируя внимание на следовании инструкциям и генерации длинных видео, подтверждает эту идею, создавая инструменты для более естественного и интуитивно понятного взаимодействия человека с машиной, где визуальные данные служат основой для проверки гипотез и расширения понимания модели.

Что дальше?

Представленная работа, несомненно, демонстрирует впечатляющий прогресс в создании интерактивных игровых миров, управляемых инструкциями. Однако, стоит признать, что кажущаяся “естественность” генерируемых видео — лишь отражение сложности, а не её полного понимания. Особенно остро стоит вопрос о границах применимости этих моделей: где заканчивается способность к правдоподобной имитации и начинается реальное “понимание” причинно-следственных связей? Внимательная проверка границ данных необходима, чтобы избежать ложных закономерностей и переоценки возможностей.

Дальнейшее развитие, вероятно, потребует смещения фокуса с простого увеличения длительности и детализации видео на более глубокое моделирование физических законов и принципов взаимодействия объектов. Необходимо исследовать способы интеграции внешних знаний и здравого смысла в процесс генерации, чтобы избежать абсурдных или нелогичных ситуаций. Особенно перспективным представляется изучение методов, позволяющих модели “учиться на ошибках” и адаптироваться к новым, непредсказуемым условиям.

В конечном счете, создание действительно интерактивного и правдоподобного игрового мира — это не только техническая задача, но и философский вызов. Это попытка воспроизвести сложность реальности, а значит, и столкнуться с её неопределенностью и непредсказуемостью. И в этом смысле, кажущийся успех — лишь приглашение к дальнейшим поискам.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2511.23429.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2025-12-01 23:04