AlayaLab/WildWorld

What it solves

WildWorld 提供了一個大規模、高保真度的數據集，旨在訓練用於動態世界建模的 AI 模型。它特別針對生成式動作角色扮演遊戲 (ARPGs) 的開發，透過提供必要的數據，教導模型如何在寫實的環境中對特定的玩家動作做出反應。

How it works

該專案收集來自 AAA 動作角色扮演遊戲的數據，自動捕捉每一幀的海量資訊。每個樣本包含：

• Visuals: 720p RGB 幀和無損深度圖。
• State Data: 精確的世界座標、相機位姿與角色屬性 (HP, stamina, attack power, and elemental resistances)。
• Physicality: 玩家、怪物與武器的 3D 關節位置 (skeletons)，包含骨骼連接圖。
• Actions: 超過 450 種具有語義意義的動作，例如攻擊或施放技能，並配對層級化的自然語言描述。

Who it’s for

研究人員與開發者，致力於世界模型、生成式影片、具身智能 (embodied intelligence) 以及 AI 驅動的遊戲環境開發。

Highlights

• Massive Scale: 超過 1.08 億幀的數據，涵蓋多種場景與怪物物種。
• Explicit State: 不同於簡單的影片數據集，它為每一幀提供內部遊戲狀態 (例如生命值與動畫 ID)。
• Long-Horizon Sequences: 包含超過 30 分鐘的遊戲片段，允許模型學習長期依賴關係。
• Comprehensive Annotations: 結合了 RGB、深度、3D 關節位置與動作的自然語言描述。