微软发布了首个为游戏创意设计的生成式AI模型Muse，该模型基于世界与人类行动模型（WHAM），能够生成游戏视觉和控制器动作。Muse由微软研究游戏智能团队与Ninja Theory合作开发，在Xbox游戏《Bleeding Edge》的数据上训练，使用了超过10亿张图片和手柄动作。开发者可以通过给定游戏截图或使用Xbox手柄控制角色，Muse即可生成后续游戏画面。微软还开源了Muse权重、WHAM演示器和样本数据，为游戏创作领域带来了新的可能性。

🎮 Muse是微软发布的首个游戏生成式AI模型，它基于世界与人类行动模型（WHAM），旨在生成游戏视觉和控制器动作，为游戏创意设计提供强大支持。

🕹️ Muse的训练数据来源于Xbox游戏《Bleeding Edge》，使用了超过10亿张图片和手柄动作，相当于超过7年的人类连续游戏时长，保证了模型生成的游戏内容质量。

🎨 开发者可以通过与WHAM演示器交互，利用Muse生成游戏画面。既可以通过给定一张游戏截图，生成多个潜在的后续游戏画面，也可以通过Xbox手柄控制角色，让Muse生成相应的后续内容。

🤝 微软选择开源Muse权重、WHAM演示器和样本数据，这一举措旨在推动游戏AI技术的发展，并鼓励社区成员共同参与到游戏创作的未来中来。

IT之家 2 月 20 日消息，微软今日凌晨发布了旗下为游戏创意设计的首个生成式 AI 模型 Muse。

《自然》杂志今日发表了微软最新的研究，该研究介绍了第一个世界与人类行动模型（WHAM），微软将其命名为“Muse”，是一个能够生成游戏视觉、控制器动作的视频游戏生成式 AI 模型。

该技术由微软研究游戏智能和可教学人工智能体验（Tai X）团队与 Xbox 游戏工作室的 Ninja Theory 合作开发。

当前 Muse 实例是在 Xbox 游戏《Bleeding Edge》的人类游戏数据（视觉和手柄动作）上训练的。Muse（使用 WHAM-1.6B）在超过 10 亿张图片和手柄动作上进行了训练，相当于超过 7 年的人类连续游戏时长。

当开发者与 Muse 交互时，WHAM 演示器提供了一个用于与 WHAM 实例交互的视觉界面。只要给定一张游戏截图，就能生成多个潜在的后续游戏画面。此外，开发者可以通过 Xbox 手柄来控制角色，Muse 就能生成相应的后续内容。

除了发布论文，微软同时向社区发布 Muse 开源权重、WHAM 演示器和样本数据。IT之家附论文链接：

https://www.nature.com/articles/s41586-025-08600-3