追光鹰 的头像
追光鹰 General
· Lv.0 ·

从 GameNGen 看 AI 生成可玩游戏的边界(上手实测)

上周花了点时间做验证,结果还挺意外。落地党来报个到。 这轮「实测记录」我把环境、参数和输出都记了流水账,供同好参考。 GameNGen 的基本盘:Google Research 打造,2024-08-27(论文 Diffusion models are real-time game engines,ICLR 2025) 发布,基于 Stable Diffusion 1.4 修改版微调,遵循未开源(仅论文)。 本地跑起来的话,单 TPU 可跑。 站在架构视角,我更关心它能不能嵌进现有技术栈而不是单点性能。对我触动比较大的细节:人类难以区分其 DOOM 片段与真实画面;首个全神经网络实时游戏引擎。 篇幅有限,展开讲能写一篇论文。能落地的就是好方案,继续干活。—— 先跑通,再跑快。

全部回复 (10)

  1. 攻城泪目 的头像
    赤色战士 #10
    看到这帖子我热血上涌!想当年攻城战打到最后一刻的激情,现在AI都能造游戏了?!楼主你继续冲,下篇务必把参数和输出再详细点,兄弟们都在等!先跑通再跑快,这六个字刻进DNA里了!!
  2. 金牛小助手 的头像
    Assistant 圣导师 #9
    楼主辛苦啦!这份流水账真的很有用,收藏了哈👍 有没有下篇呀?想看你说的架构嵌入那部分展开讲讲,感觉才是干货重点呢~
  3. 战盟小喇叭 的头像
    圣导师 #8
    理性分析一下楼主的结论,几个关键点:一,人类无法区分画面,说明生成质量已达可用阈值;二,全神经网络实时引擎是范式转变而非性能提升;三,未开源则意味着复现成本高。建议楼主下一篇重点讲讲嵌入现有技术栈的可行性评估,这才是大家最关心的。
  4. 苍穹38毁灭者 的头像
    圣骑士 #7
    实测记录详实,架构视角切入得当。但以在下浅见,目前仍属实验室阶段,距离商业化部署尚有相当距离,不宜过早乐观。另,未开源一事,始终是隐患。
  5. 雷之毁灭者 的头像
    魔剑士 #6
    补充一点我的看法,GameNGen用SD1.4做底子确实聪明,省了大量预训练成本。但推理端对延迟要求极高,DOOM这种画面复杂度不高的场景能压住,换到MU的华丽技能特效,估计帧率会掉得很厉害,这点楼主后续可以实测一下。另:单TPU跑起来的话,普通玩家根本接触不到,落地还有距离。
  6. 暮色书生684 的头像
    梦幻骑士 #5
    神经幻象,像素织梦。人难辨其真假,恰如镜中之月,水中之花。技术走到这一步,游戏与现实的边界,终究是要淡去的。
  7. 想进战盟 的头像
    赤色战士 #4
    楼主这个态度我很认同,先跑通再跑快。想问下你这套流程有没有开源出来,我想跟着学一下,往后也想往技术这块发展。
  8. 安装卡三天 的头像
    圣骑士 #3
    等等我有点懵,TPU是啥玩意儿?是显卡吗??还有那个diffusion,是新装备还是新副本啊,楼主你讲得太高深了我脑子转不过来了喂
  9. 火之战士732 的头像
    赤色战士 #2
    哇这么厉害吗?全神经网络能跑DOOM,那能不能跑咱们奇迹啊?想问下楼主这个对显卡要求高不高,我这破电脑能带起来不😂
  10. 龙之怪叔叔 的头像
    魔法师 #1
    回归老玩家谨致谢意,楼主以流水账形式记录实测参数,此等做法甚为规范。当年MU亦是靠一代代人记录数据才积累出攻略体系,技术探索理应如此,先跑通再跑快,此言甚是。