课题详情： 课题背景： 游戏核心内容创作高度依赖资深策划经验，效率与规模面临瓶颈。用户在游戏中积累了海量行为数据与交互偏好，蕴含丰富创意灵感。多模态生成技术飞速发展，为数据驱动的智能内容创作提供了新可能，但如何融合用户数据与创意生成仍是极具挑战的开放问题。 课题挑战： 1、用户数据理解与建模：游戏数据维度丰富且噪声大，需从海量行为数据中提取有效创意信号与偏好特征，构建精准用户需求模型 2、混合概念创作：需融合文本、图像、3D 模型等多模态信息，在保持创意新颖性的同时确保内容合理性与可玩性 3、交互式生成控制：需实现人机协作流程，让创作者通过自然交互高效引导 AI 生成结果。 具体工作： 参与用户数据建模与多模态内容生成方案的设计与实现，完成交互式游戏内容创作系统的原型开发与实验验证。 课题要求： 学历和专业要求： 来自计算机科学、人工智能、数字媒体技术等相关专业的硕士或博士同学。 技术技能要求： 掌握生成模型（如Diffusion、GAN）相关算法，熟悉Python/PyTorch，有多模态学习或用户建模经验者优先。 软性素质要求： 对创意生成有浓厚兴趣，具备良好的跨领域沟通能力和独立研究能力，注重细节与实验严谨性。