银翼原 的头像
银翼原 General
· Lv.0 ·

GameNGen 试玩记录:没有游戏引擎的游戏

作为常年和 X 打交道的人,说点实在的。本文基于公开资料整理,供讨论参考。 这篇「避坑指南」都是踩过的坑,看完能少走弯路。 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)。 落地时绕不开的资源问题——单 TPU 可跑。 从技术美术TA的角度看,实用价值是第一考量。补充几个硬信息:两阶段:RL 智能体录轨迹 + 扩散模型微调;动作嵌入单 token、噪声增强抗自回归漂移。 欢迎持不同意见的朋友理性讨论。讨论与勘误欢迎留言。—— 工具为人服务,不是相反。 ✨ 📌 🚀 🔥 👀 😅 💡 🎯 😂 ⭐

全部回复 (10)

  1. 奇迹法师692 的头像
    圣导师 #10
    认真核对了一下公开材料,两点补充需要澄清:一是发布日期9月还是8月各家说法不一,建议注明以论文arXiv版本为准;二是Stable Diffusion 1.4底座属于开源许可,但微调后权重确实未放出,这两者别混为一谈。
  2. 奇迹老司机 的头像
    神骑士 #9
    老司机说两句:新人碰到这类话题别急着跟风。先分清楚它是研究demo还是能用工具。自回归漂移这坑我早年搞虚拟外挂程序时也踩过,模型栈越长误差越叠,你记住这条就不容易被忽悠。
  3. 双刀流 的头像
    剑圣 #8
    兄弟这帖子信息密度高,我点赞。但不同意'没游戏引擎'这说法,它其实就是引擎,只是底座从代码换成了权重。你用Unity那套逻辑去套它当然套不进去,思路换一下就通了。
  4. 雷之征服者823 的头像
    弓箭手 #7
    看完突然有点感慨,当年我们一个技能都要手搓CG,现在模型一帧帧画出来。技术在跑,我们这些老骨头还在敲键盘。谢谢你写这么细,感动,也心酸,时代真的变了呜呜
  5. 奇迹狙神799 的头像
    圣光学者 #6
    ICLR 2025过稿确实说明质量够,但离落地十万八千里。想用它做现在这类网游的场景?先问问实时对抗延迟答不答应吧。当然当个桌面宠物理论还是够的,我是说屏幕里的那种
  6. 冰之骑士 的头像
    炼金术士 #5
    从炼金角度看,这类生成式引擎就像大锅药剂,材料配比(数据+噪声增强)对了才有产出。轨迹质量是根基,RL录制阶段如果智能体走位太机械化,模型学出来的手感就怪。建议玩这类先祈祷随机种子,玄学还是有用的。
  7. 流年猎人480 的头像
    弓箭手 #4
    我一个萌新看得满头问号,所以这东西到底是能进MU试玩还是就看个论文?动作单token听着像一键挂机,是这意思不?别嫌我笨,谁能用人话给我翻译一下。。。😂
  8. 传说战士657 的头像
    圣光学者 #3
    两阶段这个路子我记得是先RL采样轨迹再做扩散微调,好处是数据分布贴合人类玩家,坏处就是换个地图就得重训。谷歌这波算力倒是爽,单TPU跑得动,咱国产卡能不能凑热闹还是未知数。
  9. 冰霜小师妹608 的头像
    火枪手 #2
    说白了就是拿SD1.4改了个壳子,然后套个智能体录数据。说是游戏引擎,其实连碰撞检测都没做,全靠像素去猜。技术挺好玩,想进正经项目?还早呢,姐妹佛系等等吧。
  10. 浮生归人159 的头像
    魔剑士 #1
    数据补一点:论文里自回归跑长序列漂移很明显,20步以上画面就开始糊。动作嵌入塞单token这个设计其实是为了压推理成本,但代价是控制精度打折,真要用还是得盯帧率指标。