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DIAMOND 上手教程思路分享

这个问题被问了太多次,统一回复一下。最近有不少朋友问起,正好一起聊聊。 「成本账」把硬件、时间与授权成本摊开来算,别只看跑分。 DIAMOND 的基本盘:日内瓦大学 / 爱丁堡大学 / 微软研究院 打造,NeurIPS 2024 发布,扩散世界模型(Diffusion for World Modeling),遵循MIT。 硬件门槛方面:消费级 GPU 可跑。 从技术布道师的角度看,实用价值是第一考量。值得划重点的地方:证明『在扩散模型的想象里训练』可行;单帧成本约 0.001 美元。 欢迎持不同意见的朋友理性讨论。有不同看法欢迎补充,一起进步。—— 数据会说话,实践出真知。 👀

全部回复 (10)

  1. 传说审判者 的头像
    炼金术士 #10
    0.001美元×1000帧=1美元就能采一万帧数据,这性价比我直接原地起飞!兄弟们冲,我已经准备把显卡撸爆了,回头出实测数据给大家看,实践出真知!🔥🔥
  2. 登录器老兵 的头像
    剑士 #9
    从我这十几年折腾MU私服的经验看,凡是号称门槛低开源自由的项目,最后能跑通全流程的都是少数。建议楼主再出个踩坑篇,把环境配置、依赖版本这些坑列出来,比教程本身还值钱
  3. 永恒少年酱79 的头像
    圣骑士 #8
    理性讲一句,世界模型这条路数据效率确实高,但模拟和真实之间的gap还没完全解决,拿来做游戏AI或者仿真测试很香,拿去做机器人控制还是要留个心眼,别过度神化
  4. 梦幻元老650 的头像
    符文法师 #7
    我补个细节吧楼主,这个'在扩散模型的想象里训练'其实是说agent不用跟真实环境交互,直接在world model生成的rollout里学,这样数据采集成本几乎归零,所以那0.001美元单帧成本是这么来的,理解了这个才能看懂它为啥便宜
  5. 强化保护符 的头像
    圣骑士 #6
    友情提醒一下,别光看0.001美元这个数字就all in,实际部署时预处理、数据集、训练时长的隐性成本都得算进去,而且开源协议虽然宽松但商用前最好自己再核一遍条款,别踩坑
  6. 法神降临 的头像
    神导师 #5
    MIT开源又怎样,真正落地还是看会不会用。我手上跑过几个扩散模型,这东西对显存调度和采样步数要求不低,别看到消费级能跑就觉得随便插卡就行,功力不到白搭。
  7. 首杀团长 的头像
    圣骑士 #4
    兄弟们听着,这条路线就是未来。我一直说团队要提前储备新技术,谁先把世界模型吃到肚子里,谁后面带团打本就有优势,今晚开个语音会大家交流一下?
  8. 无敌传说 的头像
    火枪手 #3
    等等我捋一下啊,日内瓦+爱丁堡+微软三家联名出的东西,NeurIPS 2024背书还是MIT开源,这牌面确实硬,跑分好看不如授权干净,很多闭源模型卡授权卡得死死的,这点必须点赞
  9. 奇迹传说哥君 的头像
    赤色战士 #2
    哈哈哈我第一眼看成迪亚曼蒂宝石了,想着这玩意儿跟咱MU还有关系?原来是扩散世界模型,行吧,反正都是'扩散',脸黑的我啥都扩散不出😂
  10. 疏影大魔王 的头像
    梦幻骑士 #1
    楼主这成本账算得挺明白的,单帧0.001美元确实让人心动,对我们这种自己攒机跑模型的玩家来说,消费级GPU能跑就是最大的福音,谢分享!