論文の概要: Position: Interactive Generative Video as Next-Generation Game Engine

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.17359v1
• Date: Fri, 21 Mar 2025 17:59:22 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-24 14:56:23.914548
• Title: Position: Interactive Generative Video as Next-Generation Game Engine
• Title（参考訳）: 次世代ゲームエンジンとしてのインタラクティブな生成ビデオ
• Authors: Jiwen Yu, Yiran Qin, Haoxuan Che, Quande Liu, Xintao Wang, Pengfei Wan, Di Zhang, Xihui Liu,
• Abstract要約: 生成ゲームエンジン(GGE)の基礎として,対話型生成ビデオ(IGV)を提案する。 IGVのユニークな強みは、無制限の高品質なコンテンツ合成、物理を意識した世界モデリング、ユーザ制御の対話性、長期記憶能力、因果推論である。 私たちの研究は、AI時代のゲーム開発の新しいコースをグラフ化し、AIによる生成システムがゲームの作成と経験を根本的に変える未来を描いています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 32.7449148483466
• License:
• Abstract: 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.
• Abstract（参考訳）: 現代のゲーム開発は、伝統的なゲームエンジンの所定の内容のため、創造性とコストにおいて重大な課題に直面している。 リアル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、ゲーム生成に革命をもたらす機会を提供する。 本稿では,次世代ゲームにおいて,再生ゲームエンジン(GGE)の基盤としてインタラクティブ・ジェネレーティブ・ビデオ(IGV)を提案する。 GGEはIGVの独特な長所を、無制限の高品質なコンテンツ合成、物理対応の世界モデリング、ユーザ制御の対話性、長期記憶能力、因果推論に生かしている。 GGEのコアモジュールと階層的成熟ロードマップ(L0-L4)を詳述した包括的フレームワークを提案する。 私たちの研究は、AI時代のゲーム開発の新しいコースをグラフ化し、AIによる生成システムがゲームの作成と経験を根本的に変える未来を描いています。

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