Unbounded：谷歌推出的利用大模型生成角色和环境的游戏

Unbounded简介

Unbounded是一款由Google和北卡罗来纳大学教堂山分校的研究团队共同开发的开创性游戏。这款游戏采用了前沿的生成模型，包括经过特殊优化的大型语言模型（LLM）和动态区域图像提示适配器（IP-Adapter），以实现实时动态生成游戏机制、叙事和角色互动。在Unbounded中，玩家可以与自主虚拟角色进行开放式互动，探索一个不断演变的虚拟世界。这些技术的应用使得Unbounded不仅提供了一个没有预设规则和边界的沉浸式环境，而且还能保证角色和环境的视觉一致性，为玩家带来独一无二的游戏体验。

Unbounded主要功能

1. 角色个性化：玩家可以自定义角色的外观和个性，使每个玩家的游戏体验都独一无二。
2. 游戏环境生成：系统能够生成一个持久且互动的游戏世界，供角色探索和互动。
3. 开放式互动：玩家通过自然语言与角色互动，没有预设规则限制玩家的行动和选择。
4. 实时生成：游戏以接近实时的交互速度运行，每秒刷新，保证玩家体验的流畅性。
5. 动态游戏机制：根据玩家的行动和选择，游戏会动态生成新的场景、故事和挑战。
6. 视觉一致性：通过视觉生成技术，保持角色在不同环境和场景中的视觉连贯性。

Unbounded技术原理

1. 大型语言模型（LLM）：使用专门优化的大型语言模型来动态生成游戏规则、叙事和角色互动，实现实时的文本到游戏内容的转换。
2. 动态区域图像提示适配器（IP-Adapter）：这是一种视觉生成技术，能够确保角色在不同环境中的视觉一致性，同时保持环境的视觉灵活性。
3. 潜在一致性模型（LCM）：利用LCM实现高分辨率的图像生成，只需少量的扩散步骤，以支持实时的文本到图像生成。
4. DreamBooth和LoRA模块：结合DreamBooth和LoRA模块对模型进行微调，以支持自定义角色在游戏中的一致性和特征保留。
5. 注意力分离机制：通过动态掩码和注意力层之间的交叉注意力，实现角色和环境的独立生成，防止相互干扰。
6. 多语言模型协作：两个大型语言模型（一个负责世界模拟，一个模拟用户互动）相互协作，生成动态的角色生活模拟游戏。
7. 数据驱动的蒸馏框架：通过从大型LLM生成的合成用户互动数据，将这些能力蒸馏到更小、更高效的模型中，以实现实时互动和游戏逻辑的快速响应。

Unbounded应用场景

1. 教育和学习：Unbounded可以作为教育工具，通过模拟不同情境下的角色互动，帮助学生学习社交技能、语言能力或历史事件。
2. 心理治疗：在心理治疗中，利用Unbounded创建安全的环境，让患者通过与虚拟角色的互动来探索和处理情感问题。
3. 娱乐和休闲：作为一款生成性游戏，Unbounded为寻求开放式探索和创造性叙事的玩家提供了一个无界限的虚拟世界。
4. 创意写作：作家和内容创作者可以利用Unbounded生成的故事线和角色互动来激发创作灵感，开发新的剧情和角色背景。
5. 模拟训练：在专业培训领域，如医疗或紧急响应模拟中，Unbounded可以根据需要生成复杂的场景，提供逼真的模拟体验。
6. 文化和艺术展览：博物馆和艺术展览可以利用Unbounded创造互动式展览，让参观者通过与虚拟角色的互动来更深入地体验和理解展品背后的故事。

Unbounded项目入口

• 项目主页：https://generative-infinite-game.github.io/
• arXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2410.18975