全球首款AI原生游戏引擎Mirage发布，文字指令实时生成游戏世界，开启UGC 2.0时代！告别预设脚本，人人皆可创作专属游戏。
原文标题：全球首款AI原生UGC游戏引擎诞生！输入文字秒建GTA世界，试玩体验来了
原文作者：机器之心
冷月清谈：
怜星夜思：
2、文章提到Mirage引擎使用了Transformer模型和扩散模型，这些模型各自有什么优势？为什么需要结合使用？
3、文章提到Mirage引擎目前还存在延迟问题，你认为除了网络延迟，还有哪些因素可能导致延迟？未来有哪些技术可以用来解决这些问题？
原文内容
编辑：杜伟、Panda
从此，游戏的未来不单单由专业设计师逐关打造，而是让每一个人都能实时构思、生成并体验游戏世界。
就在今天，全球首个由实时世界模型驱动的 AI 原生游戏引擎问世了！
该游戏引擎名为「Mirage」，由 Dynamics Lab 开发。
该系统专为构建动态、交互式且持续演变的游戏体验而设计，玩家可以通过自然语言、键盘或控制器实时生成并修改整个游戏世界。
从功能定位来看，Mirage 支持多类型的游戏开发。
目前发布了两款可玩游戏演示，包括都市乱斗（GTA 风格）和海岸漂移（极限竞速地平线风格）。
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都市乱斗：https://demo.dynamicslab.ai/chaos
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海岸漂移：https://demo.dynamicslab.ai/drift
所有场景都是实时动态生成的，并非预设脚本。我们看到的是一个随着玩家操作实时演变的可交互动态模拟世界。
都市乱斗（GTA 风格）
海岸漂移（极限竞速地平线风格）
机器之心上手试玩了一下都市乱斗（GTA 风格），打开后界面是下面这样的，左边是控制选项，右边是街景选项。
体验了一小会，我们发现：游戏延迟还比较高，人物前后左右移动的灵敏度有进一步提升的空间。
团队成员 Zhiting Hu 在 𝕏 上分享了延迟的可能原因，其中最大的延迟来源应该是网络延迟。
Mirage 还支持用户上传初始图片，然后进行游戏，机器之心用一张公司附近的照片进行了测试，视频如下：
虽然当前体验效果与心中的预期仍有差距，但 Mirage 代表着 AI 技术的前沿突破。
相较于谷歌的 AI Doom/Genie、Decart 的 AI Minecraft 以及微软的《雷神之锤 II》AI 版等近期成果，Mirage 具备以下三大显著优势：
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实时 UGC 创作：支持游戏过程中实时通过文本输入生成内容，在基于世界模型的游戏生成领域实现重大突破。
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影视级画质呈现：超越早期系统的像素块风格，实现照片级真实感视觉效果。
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持久交互体验：连续交互时长突破十分钟，大幅扩展生成式游戏的可持续体验边界。
评论区的网友对 Mirage 给予了很高的评价与期待。
想要体验的小伙伴，赶紧去，目前服务器可能已经处于崩溃边缘了。
开发团队坚信：随着实时生成技术的持续突破，Mirage 必将重塑游戏产业的未来格局。
UGC 2.0：生成式游戏的崛起
传统游戏采用预制设计：城市布局固定、任务脚本预设、体验存在终局。而 Mirage 打破了这一边界，让玩家在游戏过程中实时创造全新体验。
通过自然语言指令、键盘输入或控制器操作，玩家可随时生成逃亡巷道、召唤载具或扩展城市天际线。系统将即时响应，将这些用户生成元素无缝融入持续运行的模拟世界 —— 游戏世界不仅是可交互的，更在与玩家共同进化。
Mirage 支持从竞速、角色扮演到平台跳跃的多元游戏类型：
这就是 UGC 2.0 的革新世界：
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零门槛创作：仅需文本描述，人人皆可生成专属游戏世界。
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实时共创演化：玩家在游戏进程中即时创造、演进并重塑游戏内容。
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无限动态体验：每次体验皆独一无二，永不重复，彻底告别预设脚本。
基于下一代 AI 构建
Mirage 基于前沿的 World Model 研究，采用了基于 Transformer 的大规模自回归扩散模型，能够生成可控的高保真视频游戏序列。据介绍，该技术框架融合了多项关键创新：
基于游戏进行的基础训练
Mirage 建立在强大的训练基础上 —— 目标是理解和生成丰富的游戏体验。这一基础始于从互联网上大规模收集各种游戏数据 —— 这些数据可提供捕捉各种游戏机制和风格所需的广度。
为此，Dynamics Lab 构建了一个专门的数据记录工具，可用于捕捉高质量的人类录制的游戏互动。通过细致的、高保真度的样本，这些精心编排的流程丰富了数据集，从而可以训练模型掌握复杂的玩家行为和游戏情境逻辑。
随后，收集和记录的数据会被输入到一个垂直训练流水线 —— 一种专注于游戏领域的特定训练方法。这使得模型能够深入内化游戏世界规则、系统模式和交互动态。
最终，该模型能够生成连贯、逼真且灵活的游戏内容，进而突破了传统预先编写游戏的限制。
交互式生成与实时控制的结合
通过将帧级提示词处理集成到其核心，Mirage 重新定义了实时交互。这使得玩家能够输入命令或提示 —— 它们会在游戏进行中被即时解释。
支持通过云游戏随时随地畅玩：
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动态输入系统：Mirage 能以超低延迟处理玩家输入（主要通过键盘和文本），实现近乎即时的响应。
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实时输出：视觉更新通过一个全双工通信管道传输回浏览器；在这个管道中，输入和输出并行流动，从而消除延迟并确保流畅的交互。
具体技术上，Mirage 基于一个定制版因果 Transformer 模型，并进行了以下增强：
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专用视觉编码器
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经过改进的位置编码
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针对扩展式交互序列优化的结构
Mirage 集中了 LLM 和扩散模型的优势，支持生成连贯、高质量的内容。为了同时保证速度和质量，该团队还在其扩散组件中使用的蒸馏策略。
游戏支持玩家随时使用自然语言重塑环境，从而触发即时世界更新。其具备由 KV cache 驱动的长上下文窗口，因此即使在世界实时演变的情况下，游戏也能保持视觉一致性。
关键功能
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16 FPS 帧率：以标清 (SD) 分辨率进行实时交互。
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动态 UGC：玩家可以使用自然语言命令改变世界。
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扩展型游戏体验：Mirage 可生成分钟级的互动游戏，并保持视觉一致性。
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云串流：随时随地进行跨平台即时游戏，无需下载。
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无限重玩性：每次游戏体验都独一无二。
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多模式控制：接受文本、按键和控制器输入。
团队成员及未来展望
据介绍，Mirage 由一支技术深厚、创意驱动型的 AI 研究员、工程师和设计师团队打造。
团队成员拥有谷歌、英伟达、亚马逊、世嘉、苹果、微软、卡内基梅隆大学及加州大学圣地亚哥分校的深厚背景。
Dynamics Lab 还在博客中分享了他们的「未来之路」：「生成式游戏不仅仅是一项功能，更是一种全新的媒介。Mirage 引领着一个游戏不再需要下载或设计，而是需要被想象、被激发、被体验的未来。」
博客地址：https://blog.dynamicslab.ai/
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