GameNGen 的记忆问题为什么这么难（踩坑复盘）

闲话少叙，直接上干货。最近有不少朋友问起，正好一起聊聊。 这篇「避坑指南」都是踩过的坑，看完能少走弯路。 按官方与社区交叉核对的信息：GameNGen（Google Research，2024-08-27（论文 Diffusion models are real-time game engines，ICLR 2025））基于 Stable Diffusion 1.4 修改版微调，版权口径是未开源（仅论文）。 实操层面，单 TPU 可跑。 哪怕做设计，我也关心生成质量能不能直接进视觉稿流程。值得划重点的地方：首个全神经网络实时游戏引擎；无传统游戏逻辑/物理/渲染管线。 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。—— 工具为人服务，不是相反。 🔥 💡 🎯 🚀 😅 ✨ 😂 📌 ⭐ 👀