Hunyuan-GameCraft是什么
Hunyuan-GameCraft 是腾讯 Hunyuan 团队和华中科技大学共同推出的高动态交互式游戏视频生成框架。基于将键盘和鼠标输入统一到共享的相机表示空间，实现精细的动作控制，支持复杂的交互输入。框架推出混合历史条件训练策略，能自回归地扩展视频序列，保留游戏场景信息，确保长期的时间连贯性。基于模型蒸馏技术，Hunyuan-GameCraft 显著提高推理速度，适合在复杂交互环境中实时部署。模型在大规模 AAA 游戏数据集上进行训练，展现出卓越的视觉保真度、真实性和动作可控性，显著优于现有模型。
Hunyuan-GameCraft的主要功能
- 高动态交互式视频生成：从单张图片和对应的提示生成高动态的交互式游戏视频内容，支持用户基于键盘和鼠标输入进行实时控制。
- 精细动作控制：将标准键盘和鼠标输入统一到共享的相机表示空间，支持复杂和精细的交互输入，如速度和角度控制。
- 长期视频生成：支持生成长时间连贯的视频序列，保留历史场景信息，避免场景崩溃。
- 实时交互：显著提高推理速度，降低延迟，支持实时交互，提升用户体验。
- 高视觉保真度：在大规模 AAA 游戏数据集上进行训练，生成的视频具有高视觉保真度和真实感，适用多种游戏场景和艺术风格。
Hunyuan-GameCraft的技术原理
- 统一动作表示：将键盘和鼠标输入（如 W、A、S、D、箭头键等）映射到连续的相机表示空间，基于轻量级的动作编码器将输入的相机轨迹编码为特征向量，实现平滑的动作插值。
- 混合历史条件训练策略：基于历史上下文集成和掩码指示器，自回归地扩展视频序列。在每个自回归步骤中，用历史去噪块作为条件，引导新噪声潜变量的去噪过程，保留场景信息，解决自回归生成中的误差累积问题。
- 模型蒸馏：基于 Phased Consistency Model (PCM) 实现模型蒸馏，将原始扩散过程和分类器自由引导蒸馏成紧凑的八步一致性模型，显著提高推理速度，降低计算开销。
- 大规模数据集训练：在超过 100 款 AAA 游戏的超过一百万条游戏录制数据上进行训练，确保模型的广泛覆盖和多样性。用精心注释的合成数据集进行微调，提高精度和控制能力。
Hunyuan-GameCraft的项目地址
- 项目官网：https://hunyuan-gamecraft.github.io/
- arXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2506.17201
Hunyuan-GameCraft的应用场景
- 游戏视频生成：快速生成游戏预告片、演示视频和游戏内的过场动画，帮助游戏开发者在早期阶段验证游戏概念和设计。
- 游戏测试：自动生成游戏场景和交互，用在测试游戏的性能和玩家体验，减少手动测试的工作量。
- 游戏内容扩展：为现有游戏生成新的关卡、场景和交互内容，延长游戏的生命周期，增加玩家的参与度。
- 互动视频内容：为视频平台和社交媒体生成互动式视频内容，用户输入指令控制视频的发展，提供全新的观看体验。
- 虚拟现实（VR）和增强现实（AR）：在 VR 和 AR 应用中生成沉浸式的交互式内容，增强用户的沉浸感和参与感。
