腾讯混元团队正式开源Hunyuan-GameCraft，一个基于HunyuanVideo底模的高动态交互式游戏视频生成框架。该框架旨在解决传统游戏视频制作中动作僵硬、场景静态、成本高昂的痛点，允许用户仅通过一张静态图片、一段文字描述和动作指令，即可实时生成3A级高清动态游戏视频，如第一人称跑酷、第三人称探险等场景。Hunyuan-GameCraft通过统一连续动作空间、高精度控制以及混合历史条件训练策略，确保了动态内容生成的同时保持角色和环境的长期一致性，并将制作成本大幅压缩。其技术架构在动作信号映射、长期一致性保障和模型优化方面均实现了重大突破，并构建了迄今最丰富的游戏视频数据集以供训练。该项目的开源为游戏生成领域带来了开创性的技术路径，通过实时融合动作信号与图像条件，创造出可交互的动态内容，为未来游戏形态提供了全新可能，并进一步推动了创作民主化。

🎮 **革新游戏视频生成方式**：Hunyuan-GameCraft作为一个高动态交互式游戏视频生成框架，能够仅凭一张静态图片、一段文字描述和动作指令，即刻生成3A级高清动态游戏视频，例如第一人称跑酷、第三人称探险等场景，有效解决了传统游戏视频制作中动作僵硬、场景静态和成本高昂的难题。

🚀 **核心技术突破与优势**：该框架通过将离散的键盘鼠标动作信号统一映射到共享的连续相机表示空间，支持复杂输入；采用混合历史条件训练策略，结合当前输入与历史视频帧信息，确保长期一致性；并利用模型蒸馏技术大幅提升推理速度，将单次动作响应延迟降至5秒内，满足实时交互需求。

📚 **海量数据驱动的训练**：为训练Hunyuan-GameCraft，研究团队构建了涵盖《刺客信条》、《荒野大镖客》、《赛博朋克2077》等100余款3A游戏的、迄今最丰富的数据集，总计超过100万段1080p高清游戏录像片段，并通过多级划分、动作边界检测和质量过滤等步骤，形成高精度标注的训练样本。

💡 **完整的创作工具链**：结合此前开源的混元3D世界模型1.0，Hunyuan-GameCraft进一步补充了动态游戏视频生成能力，形成了从“静态3D场景”到“动态交互内容”的完整工具链，为游戏与数字内容创作的革新提供了强大的支持。

🌐 **开源与创作民主化**：Hunyuan-GameCraft已在GitHub和Hugging Face全面开源，提供模型权重、训练代码和技术报告，并包含清晰的部署指南，极大地降低了开发者和创作者的门槛，是对创作民主化的一次实质性推动，让每个人都能成为自己游戏世界的导演。

只需一张静态图片、一段文字描述，一段3A级高清动态游戏视频即刻生成。游戏内容的生产方式，正在被重新定义。

今天，腾讯混元团队正式开源 Hunyuan-GameCraft。作为基于 HunyuanVideo 底模的高动态交互式游戏视频生成框架，它专注于高动态交互式游戏视频生成，允许用户通过一张图片 + 文字描述 + 动作指令，实时生成高清游戏动态视频，例如第一人称跑酷、第三人称探险等场景。

传统游戏视频制作面临三大痛点：动作僵硬、场景静态、制作成本高昂。Hunyuan-GameCraft 的推出，正是为了解决这些根本问题。它通过统一连续动作空间，支持高精度控制，生成动态内容的同时，保持了角色和环境的长期一致性，将制作成本压缩到消费级硬件可承载的范围。

我们先来看几个官方案例：

宁静的风景是一条河流蜿蜒穿过郁郁葱葱的绿色田野，在明亮的蓝天上点缀着蓬松的云朵。

风景如画的乡村景观，在部分多云的天空下，传统的风车周围环绕着金色的田野。

风景如画的乡村风光，拥有古色古香的房屋、风车、郁郁葱葱的绿色植物和明亮蓝天下宁静的山脉背景。

在多种场景和风格的控制精度、长期一致性、历史保存和动态性能方面，Hunyuan-GameCraft 具有强大功能。

技术架构层面  ，Hunyuan-GameCraft 实现了三大突破：

将离散的键盘鼠标动作信号统一映射到共享的连续相机表示空间，支持包括速度、角度等复杂输入；

设计混合历史条件训练策略，通过结合当前输入与历史视频帧信息，以自回归方式生成序列，确保长期一致性；

采用模型蒸馏技术压缩模型体积，推理速度提升 10-20 倍，单次动作响应延迟降至5秒内，满足实时交互需求。

为了训练这一系统，研究团队构建了迄今最丰富的游戏视频数据集——涵盖《刺客信条》《荒野大镖客》《赛博朋克2077》等 100 余款 3A 游戏，总计超过 100 万段 1080p 高清游戏录像片段。这些数据经过场景与动作感知的两级划分、光流梯度动作边界检测、质量过滤与亮度筛选，最终形成高精度标注的训练样本。

就在三周前，腾讯刚刚开源了混元 3D 世界模型 1.0——业界首个支持沉浸漫游、交互与仿真的开放世界生成模型，可将数周的 3D 场景建模工作缩短至几分钟。

而 Hunyuan-GameCraft 则进一步补充了动态游戏视频生成能力，形成“静态 3D 场景→动态交互内容”的完整工具链，推动游戏与数字内容创作的革新。

在游戏生成领域，Hunyuan-GameCraft 的技术路径具有开创性。不同于传统逐帧渲染或预录制视频，它通过动作信号与图像条件的实时融合，创造出可交互的动态内容。用户按下键盘方向键的瞬间，系统便基于输入图像和动作轨迹生成下一帧画面，形成类似真实游戏的操控体验。这种“输入-生成”的实时闭环，为未来游戏形态提供了全新可能。

目前，Hunyuan-GameCraft 已在 GitHub 和 Hugging Face 全面开源，包含完整模型权重、训练代码和技术报告。技术团队提供了清晰的部署指南，涵盖推理、量化和 Docker 集成方案，开发者可快速上手实验。

Hunyuan-GameCraft 的开源不只是技术成果的分享，更是对创作民主化的一次实质性推动——它让每个有想象力的人，都能成为自己游戏世界的导演。