WHAM

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WHAM（World and Human Action Model）是由微软研究院开发的一种生成式模型，专门用于生成游戏场景和玩家行为。该模型基于Ninja Theory的《Bleeding Edge》游戏数据训练，能够生成连贯、多样化的游戏视觉和控制器动作。WHAM 的主要优点在于其能够捕捉游戏环境的3D结构和玩家行为的时间序列，为游戏设计和创意探索提供了强大的工具。该模型主要面向学术研究和游戏开发领域，帮助开发者快速迭代游戏设计。

WHAM是什么？

WHAM（World and Human Action Model）是微软研究院开发的一款强大的生成式AI模型，专门用于生成游戏场景和玩家行为。它基于《Bleeding Edge》游戏数据训练，能够生成连贯、多样化的游戏视觉效果和控制器动作，为游戏开发者和研究人员提供了一个强大的工具，用于快速迭代游戏设计和创意探索。

WHAM的主要功能

WHAM 的核心功能是生成游戏视觉和控制器动作。它支持三种模式：世界建模、行为策略和完整生成，能够捕捉游戏环境的3D结构和玩家行为的时间序列。此外，它还提供两种模型规模（200M参数和1.6B参数），以适应不同的需求。用户可以通过初始视觉或控制器动作作为提示，生成游戏序列。WHAM 还提供本地模型推理和演示工具，并支持评估模型的一致性、多样性和持久性。

如何使用WHAM？

使用WHAM需要以下步骤：1. 克隆WHAM的GitHub仓库并设置虚拟环境；2. 下载模型权重文件（200M或1.6B参数模型）；3. 准备样本数据或使用提供的样本数据；4. 运行本地模型推理脚本，生成游戏序列；5. 使用WHAM演示工具连接模型服务器，实时展示生成结果；6. 根据需求调整模型参数或提示输入，探索不同的生成效果。

WHAM的产品价格

目前，关于WHAM的具体价格信息尚未公开，它主要面向学术研究和游戏开发领域，可能以开源或授权的方式提供。

WHAM的常见问题

WHAM 需要多强的计算资源？ 这取决于你选择的模型大小（200M或1.6B参数）。较小的模型对计算资源要求较低，较大的模型则需要更强大的GPU。

WHAM生成的质量如何？ WHAM 生成的质量取决于输入提示的质量和模型参数的调整。一般来说，高质量的输入提示和合适的参数设置能够生成高质量的结果。

WHAM 支持哪些类型的游戏？ 虽然WHAM是基于《Bleeding Edge》训练的，但其生成能力并非局限于此类游戏。理论上，它可以应用于各种类型的游戏，只要能够提供合适的输入数据。

WHAM官网入口网址

https://huggingface.co/microsoft/wham

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