🎮 AI 驱动的游戏引擎模拟实时 Doom 游戏
一项由 Google 进行的突破性研究表明，通常用于图像生成的扩散模型可以作为实时游戏引擎。研究人员利用 Stable Diffusion 1.4 (SD 1.4)，在 20 天内对来自经典游戏 Doom 的近十亿帧游戏画面进行了模型训练。
主要发现包括：
- 该模型能够使用在 Doom 中玩游戏的代理生成无限的训练数据。
- 高斯噪声被添加到源帧中，代理被奖励将连续帧修正回其原始状态，这被证明对于长距离稳定渲染至关重要。
尽管存在一些不一致之处——例如物体在重新访问时会改变位置——但 AI 在根据之前的帧和玩家输入模拟合理的下一帧方面表现出了令人印象深刻的能力。这项创新暗示了未来的应用，在这些应用中，AI 可以增强甚至创造新的游戏体验，而无需人工干预。
(HackerNews)
via 老裕泰 - Telegram Channel
一项由 Google 进行的突破性研究表明，通常用于图像生成的扩散模型可以作为实时游戏引擎。研究人员利用 Stable Diffusion 1.4 (SD 1.4)，在 20 天内对来自经典游戏 Doom 的近十亿帧游戏画面进行了模型训练。
主要发现包括：
- 该模型能够使用在 Doom 中玩游戏的代理生成无限的训练数据。
- 高斯噪声被添加到源帧中，代理被奖励将连续帧修正回其原始状态，这被证明对于长距离稳定渲染至关重要。
尽管存在一些不一致之处——例如物体在重新访问时会改变位置——但 AI 在根据之前的帧和玩家输入模拟合理的下一帧方面表现出了令人印象深刻的能力。这项创新暗示了未来的应用，在这些应用中，AI 可以增强甚至创造新的游戏体验，而无需人工干预。
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