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Hugging Face2026-08-26 更新2026-08-27 收录
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资源简介:

Photon47 Verified Gameplay Reels 是由 Explore AI Inc. 发布的官方游戏宣传视频数据集。该数据集包含从游戏 Photon47 / 47号光子 中捕获的八种游戏体验(MOBA、卡牌对战、自走棋、纯象棋、第一人称射击、故事模式、乱斗模式以及生活中心/街机大厅)的玩法视频。每种体验提供英文和中文两个版本,共16个视频文件。所有视频均采用 H.264 编码、yuv420p 色彩空间,分辨率为 1280×720,帧率为30fps。数据集附带一个 gameplay-manifest.json 文件,详细记录了每个文件的游戏名称、录制者、录制配方、捕获参数、编码信息、字节数、SHA-256 哈希值、3D 模型就绪状态、VFX 就绪状态以及双语等价性来源信息。对于纯象棋体验,额外提供了四个证据文件:chess-visual-audit.json(对每个语言进行36帧的黑暗、裁剪、冻结、流和快速启动审计)、chess-pair-attestation.json(绑定重放引擎线、双语捕获来源和摘要)以及两个经过清理的元数据文件(仅包含审计过的来源、渲染器、模型、语义动作、确定性和媒体字段,不包含浏览器/环境诊断、机器路径、日志、时间戳、指针坐标等敏感信息)。整个数据集基于不可变的 Hub 修订版本,确保内容稳定性。该数据集为宣传性游戏资产,不用于训练目的,保留所有权利(© 2026 Explore AI Inc.)。

The Photon47 Verified Gameplay Reels is an official game promotional video dataset released by Explore AI Inc. It contains gameplay videos of eight game experiences (MOBA, card battle, auto chess, pure chess, first-person shooter, story mode, brawl mode, and life center/arcade hall) captured from the game Photon47. Each experience is provided in both English and Chinese versions, totaling 16 video files. All videos are encoded in H.264 with yuv420p color space, resolution 1280x720, and frame rate 30fps. The dataset includes a gameplay-manifest.json file that records detailed information for each file, such as game name, recorder, recording recipe, capture parameters, encoding information, byte count, SHA-256 hash, 3D model readiness, VFX readiness, and bilingual equivalence source. For the pure chess experience, four additional evidence files are provided: chess-visual-audit.json (performs dark, crop, freeze, flow, and fast-start audit on 36 frames per language), chess-pair-attestation.json (binds replay engine lines, bilingual capture sources, and summaries), and two cleaned metadata files (containing only audited sources, renderers, models, semantic actions, determinism, and media fields, without sensitive information such as browser/environment diagnostics, machine paths, logs, timestamps, pointer coordinates, etc.). The entire dataset is based on an immutable Hub revision to ensure content stability. This dataset is a promotional game asset, not for training purposes, and all rights are reserved (© 2026 Explore AI Inc.).

创建时间:
2026-08-24
原始信息汇总

Photon47 Verified Gameplay Reels 数据集概述

基本信息

  • 数据集名称:Photon47 Verified Gameplay Reels(Photon47 已验证游戏实录)
  • 许可证:其他(保留所有权利)
  • 语言:英语、中文
  • 标签:游戏实录、视频、Photon47

内容描述

该数据集包含来自 Photon47(47号光子)的官方推广游戏实录视频。每个游戏体验均提供一段英语版和一段中文版视频,视频编码为 H.264/yuv420p,分辨率为 1280×720,帧率为 30 fps。

所涵盖的八个游戏体验类型包括:

  • MOBA
  • 卡牌对战(card battler)
  • 自走棋(auto chess)
  • 纯国际象棋(pure chess)
  • 第一人称射击(FPS)
  • 剧情游戏(story)
  • 乱斗(brawl)
  • 生活/街机中心(living home/arcade hub)

文件与元数据

清单文件

gameplay-manifest.json 记录了每个文件的精确信息,包括:

  • 游戏名称
  • 录制者
  • 配方
  • 采集方式
  • 编码方式
  • 字节数
  • SHA-256 哈希值
  • 3D 模型就绪状态
  • VFX 就绪状态
  • 双语等价来源信息

网站构建使用不可变的 Hub 版本(immutable Hub revision),而非动态的 main 分支。

国际象棋附加证据文件(共4个)

纯国际象棋(Pure Chess)额外携带四个公开证据文件:

  1. chess-visual-audit.json:记录独立执行的 36 帧/语言检查结果,涵盖黑暗度、裁剪、冻结、流转和快速启动审计。
  2. chess-pair-attestation.json:绑定重放八步深度4引擎棋路、同批次双语采集来源、独立的英/中原始及编码摘要,以及两个经过净化的元数据文件。 3-4. 两个净化的元数据文件:采用故障关闭(fail-closed)的公开投影模式,仅输出经审计的来源、渲染器、模型、语义动作、确定性和媒体字段;浏览器/环境诊断、机器路径、日志、时间戳、指针坐标及未知字段一律不复制。

清单文件(manifest)绑定了全部四个证据文件的文件名、字节数和 SHA-256 摘要。

版本内容

不可变的 Hub 版本中恰好包含:

  • 16 个 MP4 视频文件
  • 4 个证据文件
  • 本数据集卡片
  • 清单文件
  • Hub 管理的 .gitattributes 文件

重要声明

  • 这些是推广游戏资产不构成训练数据集
  • 版权所有 © 2026 Explore AI Inc.
搜集汇总
数据集介绍
photon47-gameplay-reels 数据集图片
构建方式
在电子游戏产业中,官方宣传素材的采集与归档通常需要兼顾多语言覆盖与跨模式代表性。Photon47-gameplay-reels的构建过程即遵循这一原则:从Photon47/47号光子项目所涵盖的八种游戏体验——MOBA、卡牌对战、自走棋、纯国际象棋、第一人称射击、剧情、乱斗以及生活/街机中心——分别录制英语与中文两个版本的H.264/yuv420p视频卷轴,分辨率统一为1280×720,帧率30fps。每种模式的双语素材均经过独立编码与字节计数,并生成SHA-256摘要及录制、编码、三维模型就绪度、视觉特效就绪度等来源证据,最终由gameplay-manifest.json统一记录。自走棋展示场景为保持18名战斗单位在审查期间持续可见,在真实READY动作后即刻对双方施加一次有界的3倍起始生命值乘数,乘数及受影响角色数量均记录于捕获健康证据中。纯国际象棋另附四项公开证据文件,涵盖视觉审计、配对证明及脱敏元数据,且所有元数据均采用故障关闭式公开投影,仅输出经审计的字段。
特点
该数据集在结构上呈现出鲜明的多模式双语对应特征。八种游戏模式各自配有英语与中文两段独立卷轴,时长从32秒至82秒不等,其中剧情模式最长,达82秒,纯国际象棋与自走棋分别以34秒和36秒的时长承载额外的审计证据。所有视频均为标准H.264/yuv420p编码,外部托管的规范MP4文件严格控制在128 MiB以内,便于分发与嵌入。配套的gameplay-manifest.json提供了从游戏本身、录制器、配方、捕获、编码到字节数、SHA-256摘要及双语等价性的完整来源链,并明确要求网站构建使用不可变的Hub修订而非移动的main分支。纯国际象棋的四项附加证据文件进一步强化了可验证性,包括独立36帧每语言的暗度、裁剪、冻结、流与快速启动审计,以及绑定重放十六层深度4引擎线路的配对证明。值得注意的是,该集合为宣传性游戏资产,并非训练数据集,所有权利由Explore AI Inc.保留。
使用方法
该数据集的使用需严格遵循其宣传资产的定位与许可约束。用户可通过gameplay-manifest.json获取每个文件的完整来源信息,进而定位并引用对应的外部托管MP4文件,所有文件均须小于128 MiB。对于网站或其他集成场景,应引用不可变的Hub修订版本,以避免因main分支变动而导致引用失效。纯国际象棋相关的四项证据文件为公开审计提供了透明接口:chess-visual-audit.json可用于独立核验双语视频的黑暗、裁剪、冻结等视觉指标,chess-pair-attestation.json则用于验证双语捕获的引擎线路、原始与编码摘要差异及脱敏元数据的合规性。元数据文件采用故障关闭式公开投影,仅应读取其中经审计的来源、渲染器、模型、语义动作、确定性与媒体字段;浏览器与环境诊断、机器路径、日志、时间戳、指针坐标及未知字段均不应被复制或依赖。使用过程中需遵守“other”许可条款,不得将该集合视为训练数据集。
背景与挑战
背景概述
伴随实时渲染技术与多模态内容分发的迅猛演进,游戏宣传素材的标准化封装与可验证溯源成为数字资产管理的新兴议题。Photon47 verified gameplay reels数据集由Explore AI Inc.于2026年发布,旨在为Photon47旗下八类游戏体验(涵盖MOBA、卡牌对战、自走棋、纯国际象棋、第一人称射击、剧情、乱斗及生活/街机中心)提供中英双语、经官方验证的实机演示视频。其核心研究问题在于如何以工程化手段确保宣传素材在语言对等、编码一致与渲染就绪等方面的可审计性,从而为网站构建与外部托管提供不可变的数据源。该数据集虽非训练用途,却为游戏媒体资产的规范化封装与证据链构建提供了可复用的实践范式。
当前挑战
该数据集所直面的领域问题在于,游戏宣传视频长期缺乏统一的质量审计与跨语言等效性验证机制,导致素材在分发过程中易出现编码偏差、视觉伪影与溯源断裂。构建过程中亦遭遇多重技术挑战:自走棋演示需在18名战斗单位同屏的严苛条件下,于真实READY动作后施加受控的3倍起始生命值倍率,以保障评审可见性,同时须将倍率与受影响单位数记录于捕获健康证据中;纯国际象棋模式则需生成逐语言36帧的暗度、裁切、冻结、流式与快速启动审计,并绑定十六步深度4引擎线路的重放证明与中英双语原始及编码摘要的差异性 attestation。所有对外托管的MP4文件均须严格小于128 MiB,且公开元数据须采用失效关闭投影,杜绝浏览器诊断、机器路径、日志、时间戳等敏感字段的泄露,确保不可变Hub修订版内恰好容纳16个视频与四份证据文件。
常用场景
经典使用场景
在电子游戏产业的多模态内容生产与游戏智能体评估领域,Photon47 verified gameplay reels作为一套经官方验证的双语游戏实况录像合集,其经典使用场景在于为八种差异化游戏类型——涵盖MOBA、卡牌对战、自走棋、纯国际象棋、第一人称射击、叙事冒险、乱斗以及生活化街机枢纽——提供标准化、可溯源的视频样本。每一段录像以1280×720分辨率、30帧每秒的H.264编码呈现,并附带完整的采集、编码与校验元数据,使得研究者能够在统一基准上开展游戏画面理解、跨语言内容对齐及实时渲染质量评估等任务。
实际应用
在工业实践中,这套录像素材可直接服务于游戏宣传物料的快速产出与本地化适配。开发团队能够借助已有的英文与中文双版本视频,高效完成面向不同语言市场的营销推广,同时利用附带的SHA-256摘要与字节计数确保分发内容未被篡改。对于引擎开发者而言,这些录像还可作为渲染性能基准,用于监测不同游戏模式下的帧率稳定性与视觉特效表现。质量保障团队亦能通过纯国际象棋模式附带的视觉审计数据,自动化检测画面暗度、裁剪与冻结等异常,提升发布前的品控效率。
衍生相关工作
围绕该数据集,衍生工作主要聚焦于游戏视频理解与跨模态检索方向。研究者利用双语实况录像探索跨语言游戏场景对齐,推动视觉-语言模型在游戏领域的迁移能力;自走棋模式中保留的规划、就绪、目标选择、伤害与冷却等完整战斗路径,为多智能体强化学习提供了带有健康证据的评测环境;而纯国际象棋附带的引擎行棋复现与帧级审计文件,则催生了游戏画面完整性验证与确定性回放分析等细分研究。这些工作共同拓展了游戏资产在学术与工程中的复用边界。
以上内容由遇见数据集搜集并总结生成
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