一位用户从头开始开发了一个交互式扩散世界模型，使用了来自视频游戏《空洞骑士》的约 40 万帧个人游戏画面进行训练。该模型在没有预训练权重或 LoRA 的情况下构建，能够响应玩家的输入，如移动、冲刺和攻击，并实时生成游戏片段。尽管仍处于早期开发阶段，并且偶尔会出现错误，但创作者对其在给定数据集大小下的学习能力印象深刻，并计划提高一致性并添加更多游戏数据，最终目标是创建一个可玩的浏览器演示。 AI
影响 展示了从有限的用户生成数据中训练特定游戏 AI 模型的潜力。
排序理由 用户创建的研究项目，使用 AI 进行游戏机制模拟。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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