Исследование Google: как нейронные сети могут изменить игровые движки

 What If Game Engines Could Run on Neural Networks? This AI Paper from Google Unveils GameNGen and Explores How Diffusion Models Are Revolutionizing Real-Time Gaming

«`html

Революция в разработке игр: GameNGen от Google и применение моделей диффузии

В разработке игр с использованием искусственного интеллекта возникает значительная проблема — точная симуляция сложных интерактивных сред с использованием нейронных моделей. Традиционные игровые движки полагаются на ручные циклы, собирающие пользовательские вводы, обновляющие игровые состояния и отображающие визуальные элементы на высоких частотах кадров, что критично для поддержания иллюзии интерактивного виртуального мира. Воссоздание этого процесса с помощью нейронных моделей особенно сложно из-за проблем, таких как сохранение визуальной точности, обеспечение стабильности на протяжении длительных последовательностей и достижение необходимой производительности в реальном времени.

Текущие подходы к симуляции интерактивных сред с использованием нейронных моделей включают методы, такие как Обучение с подкреплением (RL) и модели диффузии. Техники, такие как World Models от Ha и Schmidhuber (2018) и GameGAN от Kim и др. (2020), были разработаны для симуляции игровых сред с использованием нейронных сетей. Однако эти методы сталкиваются с существенными ограничениями, включая высокие вычислительные затраты, нестабильность на длинных траекториях и низкое качество изображений. Например, GameGAN, хотя эффективен для простых игр, испытывает трудности с комплексными средами, такими как DOOM, часто производя размытые и низкокачественные изображения. Эти ограничения делают эти методы менее подходящими для приложений в реальном времени и ограничивают их применимость в более требовательных игровых симуляциях.

Исследователи из Google и Тель-Авивского университета представляют GameNGen — новый подход, который использует улучшенную версию модели Stable Diffusion v1.4 для симуляции сложных интерактивных сред, таких как игра DOOM, в реальном времени. GameNGen преодолевает ограничения существующих методов, используя двухфазный процесс обучения: сначала обучается RL-агент для игры в игру, генерируя набор траекторий игры; затем обучается генеративная модель диффузии на этих траекториях для предсказания следующего игрового кадра на основе прошлых действий и наблюдений. Этот подход использует модели диффузии для симуляции игр, обеспечивая высококачественный, стабильный и интерактивный опыт. GameNGen представляет собой значительное достижение в области игровых движков, демонстрируя, что нейронная модель может соответствовать визуальному качеству оригинальной игры при работе в режиме реального времени.

Разработка GameNGen включает двухэтапный процесс обучения. Сначала RL-агент обучается играть в DOOM, создавая разнообразный набор траекторий игры. Затем эти траектории используются для обучения генеративной модели диффузии, модифицированной версии Stable Diffusion v1.4, для предсказания последующих игровых кадров на основе последовательностей прошлых действий и наблюдений. Обучение модели включает параметризацию скорости для минимизации потерь диффузии и оптимизации предсказаний последовательности кадров. Для решения авторегрессионного сдвига, который ухудшает качество кадра со временем, в процессе обучения вводится шумовая дополнительность. Кроме того, исследователи настроили латентный декодер для улучшения качества изображения, особенно для игрового HUD (графического интерфейса пользователя). Модель была протестирована в среде VizDoom с набором данных из 900 миллионов кадров, используя размер пакета 128 и скорость обучения 2е-5.

GameNGen демонстрирует впечатляющее качество симуляции, производя визуальные элементы, практически неотличимые от оригинальной игры DOOM, даже на протяжении длительных последовательностей. Модель достигает пикового отношения сигнал-шум (PSNR) 29.43, сравнимого с потерями при сжатии JPEG, и низкого показателя сходства обученных визуальных патчей (LPIPS) 0.249, указывающего на высокую визуальную точность. Модель поддерживает высококачественный вывод на протяжении нескольких кадров, даже при симуляции длинных траекторий, с минимальным ухудшением со временем. Более того, подход демонстрирует устойчивость в поддержании игровой логики и визуальной последовательности, эффективно симулируя сложные игровые сценарии в реальном времени на 20 кадрах в секунду. Эти результаты подчеркивают способность модели обеспечивать высококачественную и стабильную производительность в симуляциях игр в реальном времени, предлагая значительный шаг вперед в использовании ИИ для интерактивных сред.

GameNGen представляет собой прорыв в симуляции игр с использованием ИИ, демонстрируя, что сложные интерактивные среды, такие как DOOM, могут быть эффективно симулированы с использованием нейронной модели в реальном времени с сохранением высокого визуального качества. Этот метод решает критические проблемы в области, объединяя RL и модели диффузии для преодоления ограничений предыдущих подходов. Способность работать на скорости 20 кадров в секунду на одном TPU и предоставлять визуальные элементы на уровне оригинальной игры делает GameNGen потенциальным сдвигом в развитии игр, где игры создаются и управляются нейронными моделями, а не традиционными движками на основе кода. Эта инновация может революционизировать разработку игр, делая ее более доступной и экономически эффективной.

«`

Мобильная разработка на заказ и готовые решения

Мобильная разработка

Готовые и индивидуальные решения

Веб решения - разработка сайтов и сервисов

Web решения

Получите бесплатную консультацию по веб-разработке прямо сейчас

Аутсорсинг, подбор специалистов и команд разработки

Аутсорсинг

Выберите своего специалиста сегодня и начните свой проект

Новости

  • Itinai.com it company office background blured photography by 12fe5e49 d0a5 47b8 a36f 0071089d22c3 1

    WEB-SHEPHERD: Инновационная модель вознаграждений для эффективной навигации в сети

    Решения для бизнеса с использованием WEB-SHEPHERD WEB-SHEPHERD предлагает практические решения для бизнеса, которые могут значительно улучшить эффективность работы и повысить качество обслуживания клиентов. Вот как это можно реализовать: 1. Повышение эффективности WEB-SHEPHERD предоставляет…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 724d9f47 b65a 445e b4b5 b5939a7eba28 1

    Dimple: Новый Модель Языкового Генератора для Бизнеса

    Введение в Dimple Исследователи Национального университета Сингапура разработали Dimple, новую модель, которая улучшает генерацию текста с помощью инновационных технологий. Эта модель, известная как Дискретная Диффузионная Мультимодальная Языковая Модель (DMLLM), сочетает визуальные и текстовые…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 342dc52c d1e8 48a5 a450 02825b0d4c2b 2

    Улучшение математического мышления с помощью обучения с подкреплением

    Улучшение математического мышления с помощью обучения с подкреплением Введение Недавние достижения в области искусственного интеллекта (ИИ) привели к инновационным методам улучшения математического мышления в моделях. Одним из таких подходов является обучение с подкреплением…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 0b545732 d29f 4839 a448 751a77ba1563 0

    Интерактивный анализ видео с помощью AI и Lyzr Chatbot Framework

    Преобразование видео-контента в действенные инсайты с помощью ИИ В современном цифровом мире компаниям необходимо эффективно извлекать ценную информацию из мультимедийных ресурсов. Использование искусственного интеллекта может значительно улучшить этот процесс, особенно при анализе транскриптов…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 431ba571 009a 4ead 8847 7d3b7a613a24 0

    MMaDA: Унифицированная Модель Мультимодального Диффузии для Бизнеса

    Унифицированная многомодальная диффузионная модель для бизнес-приложений Преимущества MMaDA для бизнеса MMaDA (Многомодальная диффузионная модель для текстового анализа, визуального понимания и генерации изображений) значительно упрощает интеграцию различных типов данных, что приводит к более эффективным…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 2f4c6499 6d9f 413b 8dd8 10c4ad53e96c 3

    Мягкое мышление: новое слово в рассуждениях ИИ

    Понимание изменений в рассуждении ИИ Большие языковые модели (LLM) традиционно полагаются на дискретные языковые токены для обработки информации. Этот метод, хотя и эффективен для простых задач, ограничивает способность модели рассуждать в сложных или…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 5fd12c31 5208 4b8e aafe 893f47620ac9 1

    API Mistral Agents: Упрощение создания продвинутых ИИ-агентов для разработчиков

    Введение в API агентов Mistral API агентов Mistral представляет собой новый инструмент для создания AI-агентов, которые могут выполнять различные задачи, такие как запуск кода на Python, генерация изображений и использование расширенного поиска. Это…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 431ba571 009a 4ead 8847 7d3b7a613a24 0

    Улучшение пространственного понимания в ИИ: Multi-SpatialMLLM

    Практические бизнес-решения на основе Multi-SpatialMLLM Как это улучшает бизнес и реальную жизнь Технология Multi-SpatialMLLM значительно улучшает понимание пространственных отношений, что полезно в таких областях, как робототехника и автономные транспортные средства. Это приводит к…

  • Itinai.com it company office background blured photography by a4b45723 df9d 4684 b150 bb2c5790acc8 1

    QwenLong-L1: Новый подход к долгосрочному рассуждению в ИИ

    Введение QwenLong-L1: Новый Подход к Долгосрочному Рассуждению в ИИ Современные достижения в области больших моделей рассуждений (LRMs) продемонстрировали выдающиеся успехи в задачах с коротким контекстом. Однако эти модели сталкиваются с трудностями в сценариях…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 5fd12c31 5208 4b8e aafe 893f47620ac9 0

    Panda: Инновационная Модель Прогнозирования Нелинейной Динамики

    Практические бизнес-решения на основе модели Panda Модель Panda, разработанная в Университете Техаса в Остине, предлагает новые подходы к прогнозированию хаотических систем. Внедрение этой модели может значительно улучшить бизнес-процессы и повысить точность прогнозов. Вот…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 976ad3f5 ce78 4bd8 aa05 19f4de5f5730 2

    Дифференцируемые MCMC-слои: Революция в нейронных сетях для комбинаторной оптимизации

    Понимание задачи Нейронные сети отлично обрабатывают сложные данные, но испытывают трудности с задачами дискретного принятия решений, такими как маршрутизация транспортных средств или планирование. Эти задачи часто включают строгие ограничения и требуют больших вычислительных…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 724d9f47 b65a 445e b4b5 b5939a7eba28 3

    Модели динамического вознаграждения: улучшение суждений и согласованности LLM

    Практические бизнес-решения на основе улучшения рассуждений в больших языковых моделях Введение Недавние достижения в области больших языковых моделей (LLMs) открывают новые возможности для бизнес-трансформации. Использование Моделей Награждения Рассуждений (RRMs) может значительно улучшить процессы…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 93e48de1 e0a4 4327 bf1a 5249ee257f75 2

    Создание синтетических данных с помощью Synthetic Data Vault: пошаговое руководство

    Практические решения для бизнеса с использованием синтетических данных Синтетические данные могут значительно улучшить бизнес-процессы, позволяя компаниям обучать модели машинного обучения без риска нарушения конфиденциальности. Это решение помогает сократить затраты на обработку данных и…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 2f4c6499 6d9f 413b 8dd8 10c4ad53e96c 0

    Запуск NVIDIA Llama Nemotron Nano 4B: Эффективная модель ИИ для Edge Computing

    Введение NVIDIA представила Llama Nemotron Nano 4B — инновационную модель для AI на краю, которая может значительно улучшить бизнес-процессы. Давайте рассмотрим, как это может помочь вашему бизнесу и реальной жизни. Практические бизнес-решения Использование…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 93e48de1 e0a4 4327 bf1a 5249ee257f75 3

    NVIDIA AceReason-Nemotron: Прорыв в математическом и кодовом рассуждении с помощью обучения с подкреплением

    «`html Введение Использование искусственного интеллекта может существенно изменить бизнес-процессы, улучшить взаимодействие с клиентами и повысить общую эффективность. Практические бизнес-решения Автоматизация процессов: Найдите области, где искусственный интеллект может автоматизировать рутинные задачи, освобождая сотрудников для…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 93e48de1 e0a4 4327 bf1a 5249ee257f75 2

    NLWeb: Упрощение интеграции ИИ-интерфейсов на веб-сайтах

    Практические бизнес-решения на основе NLWeb NLWeb от Microsoft предоставляет возможность интеграции искусственного интеллекта в веб-сайты, что может значительно улучшить взаимодействие с клиентами и оптимизировать бизнес-процессы. Как это улучшает бизнес и реальную жизнь Использование…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 4eb35f19 7615 468b aeb9 1b0429702b67 2

    GRIT: Новый подход к обучению мультимодальных языковых моделей

    Понимание проблемы Разработка многомодальных больших языковых моделей (MLLM) направлена на объединение понимания визуального контента и обработки языка. Однако многие из этих моделей сталкиваются с трудностями при эффективном рассуждении о изображениях. Это может привести…

  • Itinai.com it company office background blured photography by e4139fc1 862c 4177 9de9 70fb39c5af9e 2

    Создание настраиваемого многофункционального AI-агента с LangGraph и Claude

    Создание пользовательского многофункционального AI-агента: практическое руководство 1. Настройка окружения Автоматизация установки необходимых Python-пакетов упрощает процесс настройки и создает удобную среду для работы. Рекомендации по реализации: Определите необходимые пакеты для установки. Используйте скрипт для…