Tencent Yan: создание AAA-игр в реальном времени с помощью диффузионных моделей |
||
|
МЕНЮ Главная страница Поиск Регистрация на сайте Помощь проекту Архив новостей ТЕМЫ Новости ИИ Голосовой помощник Разработка ИИГородские сумасшедшие ИИ в медицине ИИ проекты Искусственные нейросети Искусственный интеллект Слежка за людьми Угроза ИИ Атаки на ИИ Внедрение ИИИИ теория Компьютерные науки Машинное обуч. (Ошибки) Машинное обучение Машинный перевод Нейронные сети начинающим Психология ИИ Реализация ИИ Реализация нейросетей Создание беспилотных авто Трезво про ИИ Философия ИИ Big data Работа разума и сознаниеМодель мозгаРобототехника, БПЛАТрансгуманизмОбработка текстаТеория эволюцииДополненная реальностьЖелезоКиберугрозыНаучный мирИТ индустрияРазработка ПОТеория информацииМатематикаЦифровая экономика
Генетические алгоритмы Капсульные нейросети Основы нейронных сетей Промпты. Генеративные запросы Распознавание лиц Распознавание образов Распознавание речи Творчество ИИ Техническое зрение Чат-боты Авторизация |
2025-08-15 11:44 Команда Yan из Tencent анонсировала (https://greatx3.github.io/Yan/) одноименный фреймворк для интерактивной генерации видео, который, по сути, является фундаментом для создания целых виртуальных миров в реальном времени. Yan объединяет 3 модуля: симуляцию уровня AAA-игр, мультимодальную генерацию контента и его редактирование на лету. Первый модуль — Yan-Sim. Он отвечает за симуляцию с реалистичной физикой и рендерингом в разрешении 1080p при 60 кадрах в секунду. В основе лежит Stable Diffusion, но с рядом модификаций. Во-первых, был разработан VAE с высокой степенью сжатия и низкой задержкой. Он увеличивает пространственное сжатие с 8 до 32 раз и добавляет временное сжатие в 2 раза, обрабатывая кадры парами. Во-вторых, для самого процесса диффузии используется каузальное временное внимание, что позволяет генерировать видео кадр за кадром. Наконец, для ускорения инференса применяется целый набор техник: сокращение шагов шумоподавления до 4 с помощью DDIM-сэмплера, конвейер шумоподавления со скользящим окном, KV-кэширование, структурный прунинг UNet и квантование весов до FP8. В итоге Yan-Sim выполняет генерацию бесконечного интерактивного видео с низкой задержкой (0.07с), что сопоставимо с реальным геймплеем. Второй модуль - Yan-Gen. В нем происходит мультимодальная генерация миров по текстовым и визуальным промптам с помощью двухуровневой системы иерархических описаний. Глобальное описание определяет статичный мир: топологию, визуальный стиль и освещение, выполняя роль "якоря" для всей генерации. Локальные описания, генерируемые для коротких видеоклипов, отвечают за динамические события и взаимодействия. Этот подход позволяет модели смешивать стили и механики из разных доменов. Например, можно задать стиль одной игры, а механику - от другой. Чтобы добиться интерактивности в реальном времени, готовая модель проходит через дистилляцию, в результате чего получается эффективный генератор, работающий в несколько шагов и выдающий 12-17 FPS на одной NVIDIA H20 или до 30 FPS на четырех. Третий модуль - Yan-Edit. Это редактор сгенерированного мира прямо во время взаимодействия с помощью текстовых команд. Ключевая идея здесь - разделение симуляции механики и визуального рендеринга. Симулятор интерактивной механики, построенный на базе Yan-Sim, работает с картами глубины, сохраняя 3D-структуру объектов, но отбрасывая их визуальное оформление. Это позволяет ему изучать общие законы взаимодействия, зависящие от формы, а не от цвета или текстуры. Визуальный рендерер, основанный на Yan-Gen и ControlNet, отвечает за раскрашивание этих карт глубины в соответствии со стилевыми промптами. Пользователь может в любой момент ввести два типа команд: структурные (например, "добавить интерактивный объект") и стилевые (например, "изменить цвет объекта"). Пока проект в самом начале своего пути - опубликованы только демо-видео и технический отчет (https://arxiv.org/pdf/2508.08601), описывающий создание Yan. Модули системы, в виде отдельных моделей обещают опубликовать в ближайшее время. Источник: arxiv.org Комментарии: |
|