GameNGen
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GameNGen

神经模型驱动的实时游戏引擎

GameNGen是一个完全由神经模型驱动的游戏引擎,能够实现与复杂环境的实时互动,并在长时间轨迹上保持高质量。它能够以每秒超过20帧的速度交互式模拟经典游戏《DOOM》,并且其下一帧预测的PSNR达到29.4,与有损JPEG压缩相当。人类评估者在区分游戏片段和模拟片段方面仅略优于随机机会。GameNGen通过两个阶段的训练:(1)一个RL-agent学习玩游戏并记录训练会话的动作和观察结果,成为生

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    • GameNGen简介概述

      GameNGen是一个完全由神经模型驱动的游戏引擎,能够实现与复杂环境的实时互动,并在长时间轨迹上保持高质量。它能够以每秒超过20帧的速度交互式模拟经典游戏《DOOM》,并且其下一帧预测的PSNR达到29.4,与有损JPEG压缩相当。人类评估者在区分游戏片段和模拟片段方面仅略优于随机机会。GameNGen通过两个阶段的训练:(1)一个RL-agent学习玩游戏并记录训练会话的动作和观察结果,成为生成模型的训练数据;(2)一个扩散模型被训练来预测下一帧,条件是过去的动作和观察序列。条件增强允许在长时间轨迹上稳定自回归生成。

      需求人群:

      "GameNGen的目标受众包括游戏开发者、人工智能研究人员和图形设计师。它为游戏开发者提供了一种新的工具,可以快速生成高质量的游戏环境和动画;对于人工智能研究人员,它提供了一个研究实时互动和环境模拟的平台;而对于图形设计师,它提供了一种创新的方式来创造和展示视觉内容。"

      使用场景示例:

      游戏开发者使用GameNGen快速生成游戏环境和动画

      AI研究人员利用GameNGen进行实时互动和环境模拟的研究

      图形设计师使用GameNGen创造独特的视觉展示内容

      产品特色:

      使用神经模型实时模拟复杂环境

      在单个TPU上以超过20帧/秒的速度模拟《DOOM》游戏

      下一帧预测达到29.4的PSNR,与有损JPEG压缩相当

      人类评估者难以区分真实游戏片段与模拟片段

      通过RL-agent学习玩游戏并记录训练数据

      扩散模型训练,用于预测下一帧

      条件增强技术,保持长时间轨迹的视觉稳定性

      使用教程:

      1. 访问GameNGen的官方网站以获取模型和相关文档

      2. 理解模型的工作原理和训练过程

      3. 根据需要设置和配置模型参数

      4. 利用RL-agent进行游戏训练,收集数据

      5. 使用扩散模型进行下一帧的预测

      6. 应用条件增强技术以保持视觉稳定性

      7. 根据反馈调整模型,优化性能

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