浅析 GameNGen 的训练数据与泛化（踩坑复盘·补充）

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。 这篇「避坑指南」都是踩过的坑，看完能少走弯路。 先摆事实：GameNGen（Google Research）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；授权方式为未开源（仅论文）。 本地跑起来的话，单 TPU 可跑。 从投资分析师的角度看，实用价值是第一考量。官方口径里有几条很关键：两阶段：RL 智能体录轨迹 + 扩散模型微调；人类难以区分其 DOOM 片段与真实画面。 下次有新进展再来更新。有不同看法欢迎补充，一起进步。—— 以上，欢迎拍砖。 👀 🙂