随着人工智能技术的飞速发展，AI在游戏领域的应用越来越广泛。从简单的单机游戏到复杂的多人在线游戏，AI技术正在不断改变游戏的开发和体验方式。然而，构建一个支持多人实时互动且视角一致的游戏世界一直是AI领域的难题。直到最近，以色列团队Enigma Labs推出的开源AI多人游戏世界模型Multiverse，成功解决了这一难题，为AI驱动的游戏开发带来了新的可能性。本文将详细介绍Multiverse项目的背景、技术原理、主要功能、应用场景以及快速使用方法，帮助开发者更好地了解和应用这一创新技术。

一、项目概述

Multiverse是由Enigma Labs开发的全球首个AI生成多人游戏世界模型。它通过创新的多人世界模型架构，将玩家的视角和动作融合处理，实时生成游戏画面，确保两名玩家看到的是同一个逻辑统一的世界。这一技术突破不仅实现了多人游戏中的视角一致性，还大幅降低了开发成本和硬件要求，使普通个人电脑也能流畅运行。Multiverse的开源模式为开发者提供了一个自由学习、使用和改进的平台，加速了AI在多人游戏领域的技术迭代。

二、技术原理

（一）多人游戏架构

为了构建多人游戏世界模型，Multiverse保留了单人世界模型的核心组件，但对其结构进行了彻底调整，重新设计了输入输出流程，并从零开始改写了训练方法。具体来说：

1. 动作嵌入器（Action Embedder）：接收两个玩家的动作，并输出一个代表它们共同操作的嵌入向量。

2. 去噪网络（Denoising Network）：基于两个玩家之前的帧和动作嵌入，同时生成两个玩家的帧，将其视为一个整体进行建模。

3. 上采样器（Upsampler）：与单人模式中的上采样器类似，但会同时接收两个玩家的帧，并同步生成它们的高分辨率版本。

（二）视角拼接方案

为了将两个玩家的视角合并为模型可处理的单一输入，Multiverse采用了沿通道轴堆叠帧的方法。这种方法将两帧画面视为一张具有双倍颜色通道的图像进行处理，使得模型在每一层都能同时处理两位玩家的视角，从而更好地保持画面之间的一致性。

（三）上下文扩展

为了准确预测下一帧，模型需要接收玩家的操控指令和足够的帧数来计算车辆的运动学。研究发现，8帧（30fps）可以让模型学习车辆的加速、制动和转向等运动学特性。然而，两辆车的相对运动速度较慢，需要扩展上下文长度以捕捉这种相对运动。Multiverse通过稀疏采样的方法，在维持上下文长度的同时，获取更长时间跨度的信息，优化了驾驶体验。

三、主要功能

（一）多人实时交互

Multiverse支持两名玩家在同一虚拟世界中实时互动，例如在赛车游戏中实现超车、碰撞等操作，双方视角保持一致。这种实时交互能力为多人游戏提供了更加真实和沉浸的体验。

（二）动态世界生成

根据玩家的动作和操作，Multiverse能够实时生成游戏画面。这意味着游戏世界不再是预设的，而是根据玩家的行为动态变化，增加了游戏的不确定性和趣味性。

（三）高效帧预测

Multiverse能够准确预测未来的游戏帧，确保游戏的流畅性和连贯性。这不仅提升了玩家的游戏体验，还为实时多人游戏的开发提供了技术保障。

（四）低成本运行

Multiverse支持在普通个人电脑上运行，无需高端硬件支持。这一特性大幅降低了游戏开发和运行的成本，使更多的开发者和玩家能够参与到AI驱动的游戏开发中。

四、应用场景

（一）游戏开发

Multiverse为游戏开发者提供了一个强大的工具，可以快速开发出具有多人实时互动功能的游戏。开发者可以基于Multiverse的开源代码和模型，定制开发各种类型的游戏模式，如赛车、射击、冒险等。这种开源模式不仅降低了开发门槛，还激发了社区的创新活力。

（二）教育与培训

Multiverse也可以应用于教育和培训领域。例如，在模拟驾驶训练中，Multiverse可以实时生成复杂的交通场景，让学员在虚拟环境中进行驾驶练习。这种实时生成的场景可以更好地模拟真实世界的交通情况，提高培训效果。

（三）虚拟现实与增强现实

Multiverse的技术原理和功能使其可以很好地应用于虚拟现实（VR）和增强现实（AR）领域。通过实时生成虚拟场景，Multiverse可以为用户提供更加沉浸式的VR和AR体验。例如，在VR游戏中，玩家可以通过Multiverse生成的虚拟世界进行探索和互动。

五、快速使用

（一）克隆代码

打开终端或命令提示符，运行以下命令克隆Multiverse的代码仓库：

“`bash

git clone https://github.com/EnigmaLabsAI/multiverse.gitcd multiverse

（二）安装依赖

在项目根目录下运行以下命令安装所需的Python依赖库：

pip install -r requirements.txt

（三）运行模型

在项目根目录下运行以下命令启动Multiverse：

python src/play.py --compile

六、结语

Multiverse作为全球首个AI生成多人游戏世界模型，为AI在多人游戏领域的应用带来了新的突破。它不仅解决了多人游戏中的视角一致性问题，还通过开源模式为开发者提供了一个自由创新的平台。通过本文的介绍，相信读者对Multiverse的技术原理、主要功能、应用场景以及快速使用方法有了更深入的了解。希望大家能够充分利用Multiverse的开源资源，探索更多创新的应用场景，推动AI技术在游戏领域的进一步发展。

GitHub地址：https://github.com/EnigmaLabsAI/multiverse

（文：小兵的AI视界）