Position: Interactive Generative Video as Next-Generation Game Engine

要約

現代のゲーム開発は、従来のゲームエンジンの所定のコンテンツにより、創造性とコストに大きな課題に直面しています。
現実的でインタラクティブな仮想環境を合成できるビデオ生成モデルの最近のブレークスルーは、ゲームの作成に革命をもたらす機会を提供します。
このポジションペーパーでは、インタラクティブな生成ビデオ(IGV)を生成ゲームエンジン(GGE)の基礎として提案し、次世代ゲームで無制限の新しいコンテンツ生成を可能にします。
GGEは、無制限の高品質のコンテンツ合成、物理的認識世界モデリング、ユーザー制御のインタラクティブ性、長期メモリ機能、因果推論におけるIGVの独自の強みを活用しています。
GGEのコアモジュールと階層的成熟ロードマップ(L0-L4)を詳細に詳細に説明し、その進化を導きます。
私たちの作業は、AI時代のゲーム開発のための新しいコースを示しており、AIを駆動した生成システムがゲームの作成方法と経験を根本的に再構築する未来を想定しています。

要約(オリジナル)

Modern game development faces significant challenges in creativity and cost due to predetermined content in traditional game engines. Recent breakthroughs in video generation models, capable of synthesizing realistic and interactive virtual environments, present an opportunity to revolutionize game creation. In this position paper, we propose Interactive Generative Video (IGV) as the foundation for Generative Game Engines (GGE), enabling unlimited novel content generation in next-generation gaming. GGE leverages IGV’s unique strengths in unlimited high-quality content synthesis, physics-aware world modeling, user-controlled interactivity, long-term memory capabilities, and causal reasoning. We present a comprehensive framework detailing GGE’s core modules and a hierarchical maturity roadmap (L0-L4) to guide its evolution. Our work charts a new course for game development in the AI era, envisioning a future where AI-powered generative systems fundamentally reshape how games are created and experienced.

arxiv情報

著者 Jiwen Yu,Yiran Qin,Haoxuan Che,Quande Liu,Xintao Wang,Pengfei Wan,Di Zhang,Xihui Liu
発行日 2025-03-21 17:59:22+00:00
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