ゲーム開発において、シーンの多様性と創造性は長年の課題でした。最近、香港大学と快手科技は共同で、GameFactoryという革新的なフレームワークを開発しました。これはゲーム動画生成におけるシーン汎化問題を解決することを目指しています。このフレームワークは、事前学習済みのビデオ拡散モデルを利用し、オープンワールドの動画データでトレーニングすることで、新しく多様なゲームシーンを生成できます。ビデオ拡散モデルは、高度な生成技術として近年、動画生成や物理シミュレーション分野で大きな可能性を示しています。

一枚の画像から、高品質で広視野角の3Dシーンを効率的に生成することは、長年にわたる研究課題でした。従来の手法は、多くの場合、多視点データに依存したり、シーンごとの最適化に時間を要したり、背景の品質や未観測領域の再構築に課題がありました。既存技術は、単一視点からの3Dシーン生成において、情報の不足から遮蔽領域の誤りや歪み、背景のぼやけ、未観測領域の幾何構造の推定困難といった問題を抱えています。回帰に基づくモデルは、新しい視点の合成を順伝播方式で行うことができますが、複雑なシーンでは…