GameNGen 的记忆问题为什么这么难（上手实测）

先叠个甲：以下都是个人实测，不代表官方说法。最近有不少朋友问起，正好一起聊聊。 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 是Google Research的作品，公开信息显示发布于2024-08-27（论文 Diffusion models are real-time game engines，ICLR 2025）。参数规模方面，基于 Stable Diffusion 1.4 修改版微调，许可协议是未开源（仅论文）。 显存这关，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。几个值得关注的点：动作嵌入单 token、噪声增强抗自回归漂移；首个全神经网络实时游戏引擎；两阶段：RL 智能体录轨迹 + 扩散模型微调。 希望对同样在选型的朋友有点帮助。有不同看法欢迎补充，一起进步。—— 欢迎评论区继续聊。 🚀 🔥 🎯 😅 😂 ⭐ 💡 👀 📌