ViZDoom 允许开发仅使用视觉信息(屏幕缓冲区)玩 Doom 的 AI 机器人。它主要用于机器视觉学习,特别是深度强化学习的研究。
ViZDoom 基于 ZDoom 引擎提供游戏机制。
ViZDoom API 对于强化学习非常友好(也适合于示范学习、学徒学习或反向强化学习学徒等)。
Julia(感谢 Jun Tian),Lua 和 Java 绑定可在其他分支中找到,但不再维护。
M Wydmuch, M Kempka & W Jaśkowski, ViZDoom Competitions: Playing Doom from Pixels, IEEE Transactions on Games, vol. 11, no. 3, pp. 248-259, 2019 (arXiv:1809.03470)
@article{Wydmuch2019ViZdoom,
author = {Marek Wydmuch and Micha{\l} Kempka and Wojciech Ja\'skowski},
title = {{ViZDoom} {C}ompetitions: {P}laying {D}oom from {P}ixels},
journal = {IEEE Transactions on Games},
year = {2019},
volume = {11},
number = {3},
pages = {248--259},
doi = {10.1109/TG.2018.2877047},
note = {The 2022 IEEE Transactions on Games Outstanding Paper Award}
}
或
M. Kempka, M. Wydmuch, G. Runc, J. Toczek & W. Jaśkowski, ViZDoom: A Doom-based AI Research Platform for Visual Reinforcement Learning, IEEE Conference on Computational Intelligence and Games, pp. 341-348, Santorini, Greece, 2016 (arXiv:1605.02097)
@inproceedings{Kempka2016ViZDoom,
author = {Micha{\l} Kempka and Marek Wydmuch and Grzegorz Runc and Jakub Toczek and Wojciech Ja\'skowski},
title = {{ViZDoom}: A {D}oom-based {AI} Research Platform for Visual Reinforcement Learning},
booktitle = {IEEE Conference on Computational Intelligence and Games},
year = {2016},
address = {Santorini, Greece},
month = {Sep},
pages = {341--348},
publisher = {IEEE},
doi = {10.1109/CIG.2016.7860433},
note = {The Best Paper Award}
}
要安装最新版本的 ViZDoom,只需运行:
pip install vizdoom
支持 x86-64 和 AArch64(ARM64)架构。 在 Linux 上为 Python 3.8+ 提供了 Wheels。
如果您的平台没有可用的 Python 轮文件(Python 版本 <3.8,多数发行版低于 manylinux_2_28 标准),pip 将尝试从源代码安装(构建)ViZDoom。 从源代码安装 ViZDoom 需要 C++11 编译器,CMake 3.12+,Boost 1.54+ SDL2,OpenAL(可选),以及 Python 3.7+。更多详细信息请参见文档。
要安装最新版本的 ViZDoom,只需运行(在 M1/M2 芯片上它可能需要几分钟,因为它会从源代码构建 ViZDoom):
brew install cmake boost sdl2 openal-soft pip install vizdoom
支持 Intel 和 Apple Silicon CPU。 我们建议至少使用 macOS High Sierra 10.13+ 及 Python 3.7+。 在 Apple Silicon(M1 和 M2)上,确保您使用的是 Apple Silicon 的 Python/Pip。
要安装最新版本的 ViZDoom,只需运行:
pip install vizdoom
目前,Windows 上仅支持 x86-64 架构。 在 Windows 上为 Python 3.8+ 提供了 Wheels。
请注意,Windows 版本未经过与 Linux 和 macOS 版本同等的测试。 它可以用于开发和测试,但如果您希望在 Windows 上进行严肃的(耗时和资源密集型)实验, 请考虑使用 Docker 或 WSL 使用 Linux 版本。
Gymnasium 环境随 ViZDoom 一起安装。 请参见文档和 示例 以了解 Gymnasium API 的使用。
OpenAI-Gym 包装器也可用,要安装它们,请运行:
pip install vizdoom[gym]
请参见文档和 示例 以了解 Gym API 的使用。 OpenAI-Gym 包装器已被弃用,并将在未来版本中移除,以支持 Gymnasium。
目前 Python 示例最丰富,所以我们建议即使您计划使用其他语言,也可以先查看它们。API 对所有语言几乎相同。
另请参见 教程。
遗憾的是,我们无法与 ViZDoom 一起分发原版 Doom 图形。
如果您拥有原版 Doom 或 Doom 2 游戏,您可以通过将 doom.wad
或 doom2.wad
放置在您的工作目录或 vizdoom
包目录中来替换 Freedoom 图形。
或者,任何基本的游戏 WAD(包括其他 Doom 引擎游戏和自定义/社区游戏)都可以使用,通过set_doom_game_path/setDoomGamePath
方法指向它即可。
详细的 ViZDoom 类型和方法描述请参见文档。
ZDoom 引擎和 ACS 脚本语言的完整文档请参见 ZDoom Wiki。
有用的文章(适用于希望创建自定义环境/场景的高级用户):
这个项目在我们空闲时间维护和开发。欢迎所有错误修复、新示例、场景和其他贡献!我们也对功能创意和设计建议持开放态度。
我们为 ViZDoom 的未来开发工作提供了一个路线图,请访问这里。
ViZDoom 原始代码使用 MIT 许可。ZDoom 引用了几种来源的代码,具有不同的许可方案。
一款强大的视觉语言模型,支持图像和视频输入
Qwen2.5-VL 是一款强大的视觉语言模型,支持图像和视频输入,可用于多种场景,如商品特点总结、图像文字识别等。项目提供了 OpenAI API 服务、Web UI 示例等部署方式,还包含了视觉处理工具,有助于开发者快速集成和使用,提升工作效率。
HunyuanVideo 是一个可基于文本生成高质量图像和视频的项目。
HunyuanVideo 是一个专注于文本到图像及视频生成的项目。它具备强大的视频生成能力,支持多种分辨率和视频长度选择,能根据用户输入的文本生成逼真的图像和视频。使用先进的技术架构和算法,可灵活调整生成参数,满足不同场景的需求,是文本生成图像视频领域的优质工具。
一个基于 Gradio 构建的 WebUI,支持与浏览器智能体进行便捷交互。
WebUI for Browser Use 是一个强大的项目,它集成了多种大型语言模型,支持自定义浏览器使用,具备持久 化浏览器会话等功能。用户可以通过简洁友好的界面轻松控制浏览器智能体完成各类任务,无论是数据提取、网页导航还是表单填写等操作都能高效实现,有利于提高工作效率和获取信息的便捷性。该项目适合开发者、研究人员以及需要自动化浏览器操作的人群使用,在 SEO 优化方面,其关键词涵盖浏览器使用、WebUI、大型语言模型集成等,有助于提高网页在搜索引擎中的曝光度。
基于 ESP32 的小智 AI 开发项目,支持多种网络连接与协议,实现语音交互等功能。
xiaozhi-esp32 是一个极具创新性的基于 ESP32 的开发项目,专注于人工智能语音交互领域。项目涵盖了丰富的功能,如网络连接、OTA 升级、设备激活等,同时支持多种语言。无论是开发爱好者还是专业开发者,都能借助该项目快速搭 建起高效的 AI 语音交互系统,为智能设备开发提供强大助力。
一个用于 OCR 的项目,支持多种模型和服务器进行 PDF 到 Markdown 的转换,并提供测试和报告功能。
olmocr 是一个专注于光学字符识别(OCR)的 Python 项目,由 Allen Institute for Artificial Intelligence 开发。它支持多种模型和服务器,如 vllm、sglang、OpenAI 等,可将 PDF 文件的页面转换为 Markdown 格式。项目还提供了测试框架和 HTML 报告生成功能,方便用户对 OCR 结果进行评估和分析。适用于科研、文档处理等领域,有助于提高工作效率和准确性。
飞书多维表格 ×DeepSeek R1 满血版
飞书多维表格联合 DeepSeek R1 模型,提供 AI 自动化解决方案,支持批量写作、数据分析、跨模态处理等功能,适用于电商、短视频、影视创作等场景,提升企业生产力与创作效率。关键词:飞书多维表格、DeepSeek R1、AI 自动化、批量处理、企业协同工具。
高质量语音生成模型
CSM 是一个开源的语音生成项目,它提供了一个基于 Llama-3.2-1B 和 CSM-1B 的语音生成模型。该项目支持多语言,可生成多种声音,适用于研究和教育场景。通过使用 CSM,用户可以方便地进行语音合成,同时项目还提供了水印功能,确保生成音频的可追溯性和透明度。
Hugging Face 的 AI 智能体课程,涵盖多种智能体框架及相关知识
本项目是 Hugging Face 推出的 AI 智能体课程,深入介绍了 AI 智能体的相关概念,如大语言模型、工具使用等。课程包含多个单元,详细讲解了不同的智能体框架,如 smolagents 和 LlamaIndex,提供了丰富的学习资源和实践案例。适合对 AI 智能体感兴趣的开发者和学习者,有助于提升他们在该领域的知识和技能。
用于 AI 项目管理和 API 交互的工具集,助力 AI 项目高效开发与管理。
RagaAI-Catalyst 是一款专注于 AI 领域的强大工具集,为开发者提供了便捷的项目管理、API 交互、令牌管理等功能。支持多 API 密钥上传,能快速创建、列出和管理 AI 项目,还可获取项目用例和指标信息。适用于各类 AI 开发场景,提升开发效率,推动 AI 项目顺利开展。
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smolagents 是一个功能丰富的项目,提供了如文件格式转换、网页内容读取、语义搜索等多种工具,支持将常见文件类型或网页转换为 Markdown,方便进行文档处理和信息提取,能满足不同场景下的需求,提升工作效率和数据处理能力。
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