Hunyuan-GameCraft

Hunyuan-GameCraft – 騰訊混元推出的交互式游戲視頻生成框架

Hunyuan-GameCraft 是由騰訊 Hunyuan 團隊與華中科技大學攜手打造的創新型高動態交互式游戲視頻生成框架。它通過將鍵盤和鼠標操作轉化為統一的相機表示，實現了對游戲動作的精準掌控，并支持復雜的交互輸入。該框架采用了混合歷史條件訓練策略，能夠自回歸地擴展視頻序列，保持游戲場景的完整性，從而確保長時間的視頻連貫性。此外，Hunyuan-GameCraft 還運用了模型蒸餾技術，極大地提升了推理速度，使其能夠適應各種復雜交互環境下的實時部署需求。

Hunyuan-GameCraft：開啟游戲視頻生成新篇章

在數字娛樂領域，視頻內容已成為吸引用戶、展示產品力的關鍵。 騰訊 Hunyuan 團隊與華中科技大袂推出的 Hunyuan-GameCraft，正是為了滿足這一需求而生的。它是一款前沿的高動態交互式游戲視頻生成框架，能夠從單一靜態圖像和用戶輸入的指令出發，創作出引人入勝的游戲視頻內容。

核心功能：打造沉浸式游戲體驗

• 動態視頻創作：從靜態圖像和提示詞出發，生成引人入勝的高動態交互式游戲視頻，讓用戶可以通過鍵盤和鼠標實時操控游戲進程。
• 精準動作控制：將常見的鍵盤和鼠標操作（如方向鍵、WASD 等）映射到統一的相機表示空間，實現對游戲動作的精細化控制，支持速度和角度的調節。
• 長期視頻生成能力：支持生成長時間、流暢連貫的視頻序列，保留歷史場景信息，避免因時間推移導致的畫面崩壞。
• 實時交互體驗：通過優化推理速度，降低延遲，實現流暢的實時交互，提升用戶體驗。
• 卓越視覺效果：基于大規模 AAA 級游戲數據集進行訓練，生成的視頻擁有出色的視覺保真度和真實感，適用于多種游戲類型和藝術風格。

技術亮點：創新驅動，性能卓越

• 統一動作表示：將鍵盤和鼠標的輸入轉化為連續的相機軌跡，通過輕量級的動作編碼器將其轉換為特征向量，實現平滑的動作過渡。
• 混合歷史條件訓練策略：利用歷史上下文信息和掩碼指示器，自回歸地擴展視頻序列。在每個自回歸步驟中，使用歷史去噪塊作為條件，引導新噪聲潛變量的去噪過程，從而保留場景信息，解決自回歸生成中的誤差累積問題。
• 模型蒸餾技術：基于 Phased Consistency Model (PCM) 實現模型蒸餾，將原始擴散過程和分類器引導蒸餾成緊湊的八步一致性模型，顯著提升推理速度，降低計算開銷。
• 大規模數據集訓練：在超過 100 款 AAA 游戲的超過一百萬條游戲錄制數據上進行訓練，確保模型的廣泛覆蓋和多樣性。輔以精心注釋的合成數據集進行微調，進一步提升模型的精度和控制能力。

項目資源：探索更多可能性

• 項目官網：https://hunyuan-gamecraft.github.io/
• 技術論文：https://arxiv.org/pdf/2506.17201

應用場景：釋放無限潛力

• 游戲視頻制作：快速生成游戲預告片、演示視頻和過場動畫，幫助開發者在早期階段驗證游戲創意。
• 游戲測試與評估：自動生成游戲場景和交互，用于測試游戲的性能和用戶體驗，減少手動測試的繁瑣工作。
• 游戲內容拓展：為現有游戲生成新的關卡、場景和交互內容，延長游戲的生命周期，提升玩家的參與度。
• 互動視頻內容創作：為視頻平臺和社交媒體生成互動式視頻內容，用戶可以通過輸入指令來控制視頻的走向，帶來全新的觀看體驗。
• 虛擬現實（VR）與增強現實（AR）應用：在 VR 和 AR 環境中生成沉浸式的交互式內容，增強用戶的沉浸感和參與感。

常見問題解答

Q: Hunyuan-GameCraft 的主要優勢是什么？
A: Hunyuan-GameCraft 的主要優勢在于其高動態交互式視頻生成能力、精準的動作控制、長時間視頻生成能力、實時交互體驗以及卓越的視覺保真度。

Q: Hunyuan-GameCraft 的技術原理是什么？
A: Hunyuan-GameCraft 基于統一動作表示、混合歷史條件訓練策略和模型蒸餾技術，并輔以大規模數據集的訓練，實現了其卓越的性能。

Q: Hunyuan-GameCraft 適用于哪些應用場景？
A: Hunyuan-GameCraft 適用于游戲視頻制作、游戲測試與評估、游戲內容拓展、互動視頻內容創作以及 VR/AR 應用等多個領域。