

Animegamer
紹介 :
AnimeGamerは、マルチモーダル大規模言語モデル(MLLM)をベースに構築されており、ダイナミックなアニメーションシーンとキャラクターの状態更新を生成し、ユーザーに無限のアニメライフ体験を提供します。ユーザーはオープンな言語指示を通じてアニメキャラクターとインタラクションし、独自の冒険ストーリーを作成できます。この製品の主な利点としては、キャラクターとのインタラクションを動的に生成するアニメーション、異なるアニメ間のインタラクションの作成、豊富なゲーム状態予測などがあります。
ターゲットユーザー :
「この製品は、アニメの世界で無限の冒険を体験したいアニメ愛好家やゲーム開発者向けです。AnimeGamerを使用することで、ユーザーは好きなアニメキャラクターとのインタラクションを作り出し、想像力と創造性を広げることができます。」
使用シナリオ
ユーザーは七七とパズーのインタラクションをシミュレートし、新しいストーリーを作成できます。
ユーザーは異なるアニメキャラクター間でインタラクションを行うことができます。例えば、宗介を他のアニメキャラクターと出会わせるなどです。
開発者はAnimeGamerの技術を利用して、新しいアニメゲームやアプリケーションを作成できます。
製品特徴
オープンな言語指示を通じてアニメキャラクターとインタラクションする
キャラクターの動きを示すダイナミックなアニメーションシーンを生成する
体力、社交性、エンターテイメント値など、キャラクターの状態を更新する
コンテキストの一貫性を維持しながら、次のゲーム状態を予測する
ユーザーがアニメキャラクター間のユニークなインタラクションを作成できるようにする
低VRAM環境での推論コードを提供する
カスタムゲーム指示をサポートする
様々なアニメキャラクターに対応する
使用チュートリアル
GitHubページにアクセスしてリポジトリをクローンします:git clone https://github.com/TencentARC/AnimeGamer.git
AnimeGamerディレクトリに移動してPython環境を作成します:conda create -n animegamer python==3.10 -y
環境をアクティブにします:conda activate animegamer
必要な依存関係をインストールします:pip install -r requirements.txt
必要なモデルチェックポイントをダウンロードし、./checkpointsディレクトリに配置します。
アニメーションシーンを生成するために推論デコーダーを実行します:python inference_Decoder.py
必要に応じて、./game_demo内の指示を変更してゲーム体験をカスタマイズします。