可以直接根据玩家操作预测下一帧，连游戏引擎都省了。
这个怎么看都像是《我的世界》的界面，就是这款游戏Oasis本尊了。
虽然看着像，但两者驱动方式完全不同，Oasis的图像不是来自渲染，而是AI实时绘制。
Oasis会根据你的键盘输入生成新的帧，每次游戏都能探索不同的地图。
像这样的可交互世界模型，一个模型就是一个游戏，每秒20帧零延迟的生成效率，也让不少人都投来了惊讶的目光。
FlashAttention作者Tri Dao也感叹说，很快模型推理成本就会降低，很多娱乐内容将会变成AI生成。
目前Oasis的代码和500M参数的模型权重已经开源，作者同时也放出了在线体验版本。
无需游戏引擎，大模型即是游戏
在Oasis之前，已经有人用类似的技术，开发出了基于大模型的fps射击游戏。
现在，Oasis直接把科技树点到了开放世界游戏当中。
Oasis在线版本提供了多种地图风格可供选择，需要排队体验，不过时间不长，排到一次可以玩五分钟。
进入之后会显示游戏画面、操作说明和剩余的体验时间。
根据前面选择的地图风格，游戏中的AI引擎可以实时生成各种各样的画面。
而且模型也包含了一些对现实世界的理解，比如在绘制时能够理解并遵循光照等物理规律。
生命值、饥饿度这样一般游戏中具有的复杂机制也都有，可以通过食物来获得体力。
而且游戏世界也并不空洞，角色的设定方面，Oasis中安排了大量的动物和NPC。
但是……为什么都挤成一团啊？
当然这些动物也不只是贴图，你可以像《我的世界》种一样和动物进行交互。
时间用完或者手动结束后，还会有游戏全过程的视频记录，可以选择下载保存。
不过，Oasis的画面质量也确实还有很大的进步空间，还有人吐槽一致性问题，只要转一个圈看到的东西就全变了。
但至少胜在响应速度快，也算是为以后的实时AI画面生成打了个样。
那么，Oasis的研发团队都运用了些什么技术呢？
生成一帧只要47毫秒
Oasis由位于美国加州的初创公司Decart打造，该公司成立于2023年。
为了让研发的模型能够高效工作，Decart选择了和一家叫做Etched的芯片初创公司合作研发。
Etched由哈佛辍学生Gavin Uberti在2022年创建，并于今年获得了1.2亿美元的A轮融资。
今年六月，Etched研发出了专用于Transformer的4nm AI芯片Sohu，号称一张能顶20张A100。
按照宣传，Sohu运行700亿参数的Llama 3，每秒吞吐量可达50万tokens，相当于1秒就能生成21个人一天说的所有话。
当然，Sohu拥有高速度的代价之一就是只能用来跑Transformer，其他的CNN、RNN等神经网络通通运行不了。
所以，为了能够利用Sohu的速度优势，Decart团队为Oasis选定了Transformer作为基础架构。
具体来说，Oasis所用的模型由空间自动编码器和潜在扩散主干两部分组成。
两者都基于Transformer构建，其中自动编码器为ViT（Vision Transformer）架构 ，主干网则运用了很多视频生成模型（包括Sora）都在用的DiT（Diffusion Transformer）。
Decart还对Transformer架构进行了修改，在空间注意层之间穿插了额外的时间注意层，以便提供来自先前帧的上下文。
另外不同于Sora等双向模型的是，Oasis生成帧的过程是自回归的，因此能够根据游戏输入对后续帧进行调节，使得用户能够与世界实时交互。
Decart介绍，如果用H100来跑Oasis，在360P的画质下能够达到每秒20帧，而用Sohu的话相同帧率下的画质可以达到4K。
实际运行下来团队发现，Oasis生成一帧画面只需47毫秒。
当然除了速度之外，对于Oasis这样的游戏场景来说，保持时间稳定性也是一项重要工作。
但是在自回归模型中，错误会发生叠加，即使很小的缺陷也有可能形成雪球效应。
为了解决这个问题，Decart团队引入了动态噪声。
动态噪声机制会在第一个扩散前向传递中注入噪声以减少误差累积，并在后面的传递中逐渐消除，这样模型就可以找到并保留高频细节。
未来，Decart团队将针对部分远处物体出现模糊、不确定对象的时间一致性等问题进行研究，逐步提升Oasis的游戏体验。
官方介绍：https://oasis-model.github.io/。
DEMO：https://oasis.decart.ai/welcome。
代码：https://github.com/etched-ai/open-oasis。
模型权重：https://huggingface.co/Etched/oasis-500m。
