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

  • Создание индивидуального клиента MCP с использованием Gemini

    Создание клиентского приложения Model Context Protocol (MCP) с использованием Gemini Практические бизнес-решения Создание клиентского приложения MCP с использованием Gemini позволяет интегрировать искусственный интеллект в бизнес-процессы. Это улучшает взаимодействие с клиентами, оптимизирует рабочие процессы…

  • Улучшение многомодального обучения: рамки UniME

    Введение в многомодальное представление данных Многомодальное представление данных – это новая область в искусственном интеллекте, которая объединяет различные типы данных, такие как текст и изображения, для создания более полных и точных моделей. Один…

  • Модель THINKPRM: Преобразование бизнеса с помощью ИИ

    Преобразование бизнеса с помощью ИИ: Модель THINKPRM Введение в THINKPRM Модель THINKPRM (Generative Process Reward Model) представляет собой значительное достижение в верификации процессов рассуждения с использованием искусственного интеллекта. Эта модель повышает эффективность и…

  • Улучшение бизнеса с помощью разговорного ИИ

    “`html Улучшение бизнеса с помощью разговорного ИИ Введение в вызов функций в разговорном ИИ Вызов функций — это мощная возможность, которая позволяет большим языковым моделям (LLM) связывать естественные языковые запросы с реальными приложениями,…

  • VERSA: Инновационный инструмент для оценки аудиосигналов

    Введение в VERSA: Современный инструмент для оценки аудио Команда WAVLab представила VERSA, инновационный и комплексный набор инструментов для оценки речи, аудио и музыкальных сигналов. С развитием искусственного интеллекта, который генерирует аудио, необходимость в…

  • Alibaba Qwen3: Новое Поколение Языковых Моделей

    Введение в Qwen3: Новая эра в больших языковых моделях Команда Alibaba Qwen недавно представила Qwen3, последнее достижение в серии больших языковых моделей (LLMs). Qwen3 предлагает новый набор моделей, оптимизированных для различных приложений, включая…

  • ViSMaP: Инновационное решение для автоматизации суммирования длинных видео

    Преобразование видео: ViSMaP ViSMaP представляет собой инновационный подход к обобщению длинных видео без необходимости в дорогих аннотациях. Это решение может значительно улучшить бизнес и повседневную жизнь, а именно: Преимущества ViSMaP Сокращение временных затрат…

  • Эффективное управление контекстом для больших языковых моделей

    Модель Контекстного Протокола: Улучшение Взаимодействия с ИИ Введение Эффективное управление контекстом является ключевым при использовании больших языковых моделей (LLMs). Этот документ предлагает практическую реализацию Модели Контекстного Протокола (MCP), сосредоточенную на семантическом делении, динамическом…

  • Запуск DeepWiki: ИИ-инструмент для понимания репозиториев GitHub

    Введение в DeepWiki Devin AI представил DeepWiki — бесплатный инструмент, который генерирует структурированную документацию для репозиториев GitHub. Этот инновационный инструмент упрощает понимание сложных кодовых баз, что облегчает жизнь разработчикам, работающим с незнакомыми проектами.…

  • Эффективные модели Tina для улучшения обучения с подкреплением

    Введение Современные бизнесы сталкиваются с вызовами в области многослойного рассуждения, особенно в научных исследованиях и стратегическом планировании. Традиционные методы, такие как узконаправленное обучение, требуют значительных затрат и могут приводить к поверхностному обучению. Однако…

  • FlowReasoner: Персонализированный Мета-Агент для Многоагентных Систем

    Введение в FlowReasoner Недавние достижения в области искусственного интеллекта привели к разработке FlowReasoner, мета-агента, который автоматизирует создание персонализированных многопользовательских систем, адаптированных к запросам пользователей. Это значительно повышает эффективность и масштабируемость. Проблемы в текущих…

  • Руководство Microsoft по режимам отказа в агентных системах ИИ

    Введение Понимание и управление рисками в системах агентного ИИ могут значительно улучшить бизнес-процессы и повысить доверие клиентов. Ниже представлены практические решения, которые помогут в этом. Практические бизнес-решения Создание надежных систем агентного ИИ требует…

  • Автономные пайплайны анализа данных с PraisonAI

    Создание полностью автономных потоков анализа данных с PraisonAI Введение В этом руководстве описывается, как бизнес может улучшить процессы анализа данных, перейдя от ручного кодирования к полностью автономным потокам данных, управляемым ИИ. Используя платформу…

  • QuaDMix: Инновационная Оптимизация Качества и Разнообразия Данных в AI

    Практические бизнес-решения с использованием QuaDMix Имплементация QuaDMix может существенно улучшить AI-приложения благодаря следующим ключевым аспектам: 1. Упрощение кураторства данных Используйте QuaDMix для поддержания высокого качества данных без жертвы разнообразием, что приведет к более…

  • Оптимизация методов масштабирования для повышения эффективности reasoning в языковых моделях

    “`html Оптимизация Производительности Размышлений в Языковых Моделях: Практические Бизнес-Решения Понимание Методов Масштабирования во Время Вывода Языковые модели могут выполнять множество задач, но часто сталкиваются с трудностями при сложном размышлении. Методы масштабирования вычислений во…

  • Интеграция API Gemini с агентами LangGraph для оптимизации рабочих процессов ИИ

    Улучшение рабочих процессов с помощью интеграции Arcade и Gemini API Этот документ описывает, как преобразовать статические разговорные интерфейсы в динамичных, действующих ИИ-ассистентов с использованием Arcade и Gemini Developer API. Используя набор готовых инструментов,…

  • СоциоВерс: Революционная Модель Социальной Симуляции на Основе LLM

    Использование ИИ для Социальной Симуляции: Инициатива SocioVerse Введение в SocioVerse Исследователи из Университета Фудань разработали SocioVerse, инновационную модель мира, использующую агентов на основе больших языковых моделей (LLM) для симуляции социальных динамик. Эта модель…

  • Токен-Шаффл: Революция в генерации высококачественных изображений с помощью трансформеров

    Введение в Token-Shuffle Meta AI представила инновационный метод, известный как Token-Shuffle, который повышает эффективность генерации изображений в авторегрессионных (AR) моделях. Этот подход решает вычислительные задачи, связанные с созданием изображений высокого разрешения, что может…