SCOPE:针对FPS世界模型在可玩环境中模拟跨游戏操作
摘要
SCOPE提出了一种方法,通过在视频扩散模型的Transformer块中引入条件模块,将作用域内效果与作用域外视觉效果分离,无需分割标签,实现FPS游戏中的精确动作响应,并推出了CrossFPS,这是一个多游戏数据集,支持零样本跨游戏迁移。
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论文页面 - SCOPE:在可玩环境中模拟跨游戏操作以构建FPS世界模型
来源:https://huggingface.co/papers/2605.23345 作者:
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摘要
SCOPE通过将视频扩散模型中的Transformer块调节为分离作用域内与作用域外视觉效果(无需分割标签),实现了FPS游戏中的精确动作响应。
第一人称射击(FPS)游戏的交互式世界模型必须在每一帧解析高频重叠的控制信号,同时不破坏未受影响的区域。现有方法全局注入动作并在单一游戏上训练,在密集FPS输入下表现不佳。我们观察到FPS动作具有空间选择性:射击或换弹等离散事件仅影响武器周围的局部区域(作用域),而连续的相机和移动信号则控制稳定的周围环境。我们提出SCOPE,它在预训练视频扩散模型的每个Transformer块中插入一个调节模块。该模块将特征重塑为逐像素时间序列,使得每个位置根据局部视觉内容计算其动作响应。这实现了无需分割标签的作用域内效果与作用域外生成的分离。我们还引入了CrossFPS,这是首个多游戏FPS数据集,包含帧对齐的动作遥测数据。它包含来自7款游戏的69K个片段,配有10自由度控制器信号,经筛选去除了游戏内偏差。模型学习通用的视觉到动作映射,而非特定于游戏模式,从而实现对未见场景的零样本迁移。实验证实了强大的动作响应能力、精确的作用域分离以及有效的跨游戏泛化。
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