微软WHAMM模型（World and Human Action MaskGIT Model）是一种创新的人工智能模型，能够完全在AI模型内部生成并运行经典游戏，实时呈现可供玩家操作的游戏版本。
一、主要功能
WHAMM模型的主要功能包括：
实时生成游戏环境和动态过程：能够从零开始生成整个游戏环境和动态过程，并响应玩家的实时操作。
支持玩家互动：玩家可以直接与由AI模型“想象”出来的游戏世界进行互动，例如移动、跳跃、射击和放置物体。
保存玩家修改：AI生成的演示版本能够保存玩家对环境所做的改变，并允许探索隐藏区域。
快速生成游戏内容：性能显著提升，能够生成每秒超过十帧的画面，足以支持模型内部的实时互动。
二、技术原理
WHAMM模型的技术原理如下：
MaskGIT架构：采用MaskGIT架构，能够同时生成图像的所有标记，而不是像之前的自回归模型那样逐个生成标记。
VQ-GAN编码器：使用VQ-GAN（Vector Quantized Generative Adversarial Network）将游戏画面编码为离散的标记，便于模型处理。
Transformer架构：作为模型的主干网络，用于预测下一步的标记，能够处理离散的视觉和操作序列，捕捉它们之间的复杂关系。
自回归生成：基于给定的初始提示，逐步生成后续的视觉和操作序列，每一步的输出都依赖于前面的上下文，确保生成的序列具有连贯性和一致性。
三、应用场景
WHAMM模型的应用场景包括：
游戏开发：为游戏开发提供生成式AI工具，能够快速生成游戏原型和测试场景，缩短开发周期。
经典游戏复刻：通过输入原始游戏片段，模型可以重建物理引擎规则，并在现代平台上实现跨设备兼容。
互动媒体：探索生成式AI在互动媒体领域的潜力，为玩家提供全新的游戏体验。
四、使用方法
使用WHAMM模型的方法如下：
获取模型：可以通过Hugging Face模型库获取WHAMM模型。
设置参数：根据需要设置游戏环境的参数，例如物理参数、初始画面等。
生成游戏内容：调用模型的生成函数，输入初始帧和持续时间等参数，即可生成游戏内容。
五、适用人群
WHAMM模型适用于以下人群：
游戏开发者：可以利用该模型快速生成游戏原型和测试场景，提高开发效率。
游戏爱好者：可以体验由AI生成的游戏内容，享受全新的互动体验。
研究人员：可以研究生成式AI在游戏领域的应用，探索新的技术方向。
六、优缺点介绍
优点：
实时互动：能够实时生成游戏内容并响应玩家操作。
高效生成：采用MaskGIT架构，生成速度显著提升。
创意支持：为游戏开发提供强大的生成式AI工具，支持快速迭代。
缺点：
数据需求：需要大量的游戏数据进行训练。
计算资源：生成高质量的游戏内容需要较高的计算资源。
内容多样性：虽然能够生成多样化的内容，但在某些复杂场景下可能仍存在局限性。
分类标签：生成式AI、游戏开发、互动媒体