扩散模型做游戏引擎，单TPU 20 FPS模拟毁灭战士，谷歌最新GameNGen太博眼球了

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扩散模型做游戏引擎，单TPU 20 FPS模拟毁灭战士，谷歌最新GameNGen太博眼球了

 

重点标签 GameNGen、神经网络、人工智能、游戏引擎、实时交互

文章摘要

在人工智能领域，谷歌的研究者们取得了重大进展，开发出了一个名为 GameNGen 的系统，这是第一个完全由神经模型驱动的游戏引擎。该系统能够在单个张量处理单元（TPU）上以每秒 20 帧的速度生成可玩的游戏画面，每帧画面都由扩散模型进行预测。GameNGen 的出现标志着人工智能首次完全模拟了一款复杂的视频游戏，即经典射击游戏《毁灭战士》。

GameNGen 的训练分为两个阶段：首先，利用一个教师模型训练一个独立模型，使其能与游戏环境交互；其次，训练扩散模型以根据过去帧和动作的顺序生成下一帧。在训练过程中，智能体的所有操作和观察数据都将保留在语料库中，并在第二阶段作为生成式模型的训练数据集。研究人员采用了 Stable Diffusion v1.4 这个预先训练好的文生图扩散模型，并对其进行了改进，以实现更好的图像和视频质量。

在实验中，GameNGen 在图像和视频质量方面实现了与原始游戏相当的模拟质量。人类评估结果显示，评分员在识别真实游戏与模拟游戏时的正确率并不高，这表明 GameNGen 的模拟效果非常接近真实游戏。此外，研究人员还通过添加高斯噪声来减轻自回归偏差，并微调了潜在解码器以提高预测质量。

这项研究不仅展示了神经模型在实时模拟复杂游戏方面的潜力，也为未来游戏开发和人工智能技术的应用提供了新的思路。尽管有人对这项研究的实用性提出了质疑，但其在技术上的突破和创新仍然值得关注和探讨。

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原文作者: 机器之心