WHAM

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WHAM（World and Human Action Model）是由微軟研究院開發的一種生成式模型，專門用于生成游戲場景和玩家行為。該模型基于Ninja Theory的《Bleeding Edge》游戲數據訓練，能夠生成連貫、多樣化的游戲視覺和控制器動作。WHAM 的主要優點在于其能夠捕捉游戲環境的3D結構和玩家行為的時間序列，為游戲設計和創意探索提供了強大的工具。該模型主要面向學術研究和游戲開發領域，幫助開發者快速迭代游戲設計。

WHAM是什么？

WHAM (World and Human Action Model)是由微軟研究院開發的一款強大的生成式AI模型，專門用于生成游戲場景和玩家行為。它基于《Bleeding Edge》游戲數據訓練，能夠生成連貫、多樣化的游戲視覺效果和控制器動作，為游戲開發者和研究人員提供了一個強大的工具，用于快速迭代游戲設計和探索創意。

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，能夠捕捉游戲環境的3D結構和玩家行為的時間序列。此外，它還提供兩種模型規模（200M參數和1.6B參數）以適應不同需求，并支持通過初始視覺或控制器動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，方便用戶使用和評估生成結果的一致性、多樣性和持久性。

如何使用WHAM？

WHAM 的使用流程相對簡單：首先，克隆GitHub倉庫并設置虛擬環境；然后下載模型權重文件（200M或1.6B參數模型）；接著，準備樣本數據或使用提供的樣本數據；運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器，實時展示生成結果；最后，根據需求調整模型參數或提示輸入，探索不同的生成效果。整個過程需要一定的編程基礎和對AI模型的了解。

WHAM的產品價格

目前，WHAM 主要面向學術研究和游戲開發領域，其本身不直接收費。但使用過程中可能需要一定的計算資源和硬件支持，具體成本取決于用戶的配置和使用頻率。

WHAM的常見問題

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

WHAM 生成的結果質量如何？ WHAM 生成的結果質量取決于輸入提示、模型參數以及訓練數據。一般來說，高質量的輸入和合適的參數設置能夠生成更逼真、更連貫的結果。

WHAM 的學習曲線陡峭嗎？ 需要一定的編程和AI模型基礎。雖然官方提供了一些示例和教程，但對于沒有相關經驗的用戶來說，學習曲線可能比較陡峭。建議用戶查閱相關文檔并進行充分的學習。

WHAM官網入口網址

https://huggingface.co/microsoft/wham

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