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WHAM（World and Human Action Model）是由微軟研究院開發(fā)的一種生成式模型，專門用于生成游戲場(chǎng)景和玩家行為。該模型基于Ninja Theory的《Bleeding Edge》游戲數(shù)據(jù)訓(xùn)練，能夠生成連貫、多樣化的游戲視覺和控制器動(dòng)作。WHAM 的主要優(yōu)點(diǎn)在于其能夠捕捉游戲環(huán)境的3D結(jié)構(gòu)和玩家行為的時(shí)間序列，為游戲設(shè)計(jì)和創(chuàng)意探索提供了強(qiáng)大的工具。該模型主要面向?qū)W術(shù)研究和游戲開發(fā)領(lǐng)域，幫助開發(fā)者快速迭代游戲設(shè)計(jì)。

WHAM是什么？

WHAM (World and Human Action Model)是由微軟研究院開發(fā)的一款強(qiáng)大的生成式AI模型，專門用于生成游戲場(chǎng)景和玩家行為。它基于《Bleeding Edge》游戲數(shù)據(jù)訓(xùn)練，能夠生成連貫、多樣化的游戲視覺效果和控制器動(dòng)作，為游戲開發(fā)者和研究人員提供了一個(gè)強(qiáng)大的工具，用于快速迭代游戲設(shè)計(jì)和探索創(chuàng)意。

WHAM的主要功能

WHAM 的主要功能在于生成游戲視覺和控制器動(dòng)作。它支持三種模式：世界建模、行為策略和完整生成，能夠捕捉游戲環(huán)境的3D結(jié)構(gòu)和玩家行為的時(shí)間序列。此外，它還提供兩種模型規(guī)模（200M參數(shù)和1.6B參數(shù)）以適應(yīng)不同需求，并支持通過(guò)初始視覺或控制器動(dòng)作作為提示生成游戲序列。模型還提供本地模型推理和演示工具，方便用戶使用和評(píng)估生成結(jié)果的一致性、多樣性和持久性。

如何使用WHAM？

WHAM 的使用流程相對(duì)簡(jiǎn)單：首先，克隆GitHub倉(cāng)庫(kù)并設(shè)置虛擬環(huán)境；然后下載模型權(quán)重文件（200M或1.6B參數(shù)模型）；接著，準(zhǔn)備樣本數(shù)據(jù)或使用提供的樣本數(shù)據(jù)；運(yùn)行本地模型推理腳本生成游戲序列；使用WHAM演示工具連接模型服務(wù)器，實(shí)時(shí)展示生成結(jié)果；最后，根據(jù)需求調(diào)整模型參數(shù)或提示輸入，探索不同的生成效果。整個(gè)過(guò)程需要一定的編程基礎(chǔ)和對(duì)AI模型的了解。

WHAM的產(chǎn)品價(jià)格

目前，WHAM 主要面向?qū)W術(shù)研究和游戲開發(fā)領(lǐng)域，其本身不直接收費(fèi)。但使用過(guò)程中可能需要一定的計(jì)算資源和硬件支持，具體成本取決于用戶的配置和使用頻率。

WHAM的常見問(wèn)題

WHAM 需要多強(qiáng)的電腦配置才能運(yùn)行？ 這取決于你選擇的模型大小（200M或1.6B）。較小的模型對(duì)硬件要求較低，而較大的模型則需要更強(qiáng)大的GPU和內(nèi)存。

WHAM 生成的結(jié)果質(zhì)量如何？ WHAM 生成的結(jié)果質(zhì)量取決于輸入提示、模型參數(shù)以及訓(xùn)練數(shù)據(jù)。一般來(lái)說(shuō)，高質(zhì)量的輸入和合適的參數(shù)設(shè)置能夠生成更逼真、更連貫的結(jié)果。

WHAM 的學(xué)習(xí)曲線陡峭嗎？ 需要一定的編程和AI模型基礎(chǔ)。雖然官方提供了一些示例和教程，但對(duì)于沒有相關(guān)經(jīng)驗(yàn)的用戶來(lái)說(shuō)，學(xué)習(xí)曲線可能比較陡峭。建議用戶查閱相關(guān)文檔并進(jìn)行充分的學(xué)習(xí)。

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