本文主要是介绍谷歌发布新AI GameNGen：AI也能实时生成游戏画面！，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
有关 GameNGen 的帖子
又有一则消息直接让全网为之狂欢！Google 推出了一个实时AI生成的游戏引擎 GameNGen。目前 GameNGen 生成3D游戏的祖宗《BOOM》的视频已经火遍 X 平台，在视频中，游戏画面每一个画面都是由AI实时生成，可以说是进入到了AI的一个新时代。
实时生成的游戏
AI实时生成画面
GameNGen 是第一个完全由神经模型提供支持的游戏引擎，它能够在长轨迹上以高质量与复杂环境进行实时交互。GameNGen 可以在单个 TPU 上以每秒超过 20 帧的速度交互式模拟经典游戏《DOOM》。下一帧预测的 PSNR 为 29.4，与有损 JPEG 压缩相当。人类评分者在区分游戏短片和模拟剪辑方面仅比随机机会略好。
GameNGen 的训练分为两个阶段：
1 :RL 代理学习玩游戏并记录训练会话。
2 :训练扩散模型以生成下一帧，以过去帧和动作的顺序为条件。条件增强可以在长轨迹上稳定地生成自回归。
GameNGen架构组成
架构展示
而从官网给出的架构来看也只有三个步骤：
1：通过 Agent Play 收集数据：第一阶段，他们会训练一个自动 RL 代理来玩游戏，保留其训练的动作和观察片段，这些动作和观察成为我们生成模型的训练数据。
2：训练生成扩散模型：他们重新利用了一个小型扩散模型 Stable Diffusion v1.4，并根据一系列先前的操作和观察（帧）对其进行条件处理。为了减轻推理过程中的自回归漂移，在训练期间通过向编码帧添加高斯噪声来破坏上下文帧。这允许网络更正前几帧中采样的信息，他们也发现这对于长时间保持视觉稳定性至关重要。
3：Latent Decoder Fine-Tuning：Stable Diffusion v1.4 的预训练自动编码器将 8x8 像素的补丁压缩为 4 个潜在通道，在预测游戏帧时会产生有意义的伪影，这会影响小细节，尤其是底部条形 HUD。为了在提高图像质量的同时利用预训练的知识，只使用针对目标帧像素计算的 MSE 损失来训练潜在自动编码器的解码器。
外网的讨论
GameNGen 实时画面展示
这一则消息出来后外网也是直接炸开了锅，因为在这之前AI是没办法做到实时生成游戏画面的，这需要AI根据玩家的操作、当时画面的情况等等去进行反应和生成，也就是说如果你不忘前走，那你永远不知道后面的画面是什么。因为它根本就没有生成！
外网对 GameNGen 的评价
Embodied AI （GEAR Lab）的负责人也发文说：“黑客们很喜欢在各种离谱的地方运行 DOOM，比如恒温器、“智能”烤面包机，甚至 ATM。但是现在，他们完全在扩散模型中运行《DOOM》。画面的每个像素都是AI生成的”。
在不久前我还说“Sora 是一个数据驱动的物理引擎”。但现在看来也不完全是，因为 Sora 无法互动。你只可以设置初始条件 （文本或初始帧），并且只能被动地观看模拟。GameNGen 则不一样，它是一个合适的神经世界模型。它采用过去的帧和用户的操作作为输入，并输出下一帧。而且质量是迄今为止我在 DOOM 上见过的最好的。
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