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简介
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。
截图
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
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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
流量来源
| 直接访问 | 51.56% | 外链引荐 | 23.19% | 邮件 | 0.06% |
| 自然搜索 | 13.85% | 社交媒体 | 10.45% | 展示广告 | 0.90% |
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地理流量分布全球图
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