全球首款 AI 多人游戏来了！你的老电脑也能玩 | 附下载地址

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上采样器（可选）：对生成画面进行分辨率和细节增强处理

但一旦引入第二名玩家，问题就复杂了。

最典型的 bug 是，你这边赛车刚撞上护栏，对手那边却还在风驰电掣；你甩出赛道，对方却根本没看见你在哪。整个游戏体验就像卡了两帧，还不同步。

而 Multiverse，正是第一款能同步两个玩家视角的 AI 世界模型，无论哪个玩家发生了什么，另一个人都能实时在自己画面中看到，毫无延迟、无逻辑冲突。

这也是过去 AI 模拟很难搞定的一点：多视角一致性。

要想解决这一点，构建真正的协作式多人世界模型，Multiverse 团队想到了一个很聪明的的方案。说干就干，他们保留了核心组件，同时把原本的「单人预测」思路全打碎重构：

动作嵌入器：接收两个玩家的动作，输出一个整合了双方操作的嵌入向量；

去噪网络：扩散网络，同时生成两个玩家的画面，确保它们作为一个整体一致；

上采样器：与单人模式类似，但同时对两个玩家的画面进行处理和增强。

本来，处理双人画面，很多人第一反应是分屏：把两幅画分开，各自生成。

这思路简单粗暴，但同步难、资源耗、效果差，但他们想到将两个玩家的视角「缝合」成一个画面，将他们的输入合并为一个统一的动作向量，整体当作一个「统一场景」来处理。

具体做法是通道轴堆叠：把两个画面作为一张拥有双倍颜色通道的图像处理。

这事儿听着小，技术上其实非常聪明。因为扩散模型采用的是 U-Net 架构，核心是卷积和反卷积，而卷积神经网络对通道维度的结构感知能力极强。

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