从 GameNGen 看 AI 生成可玩游戏的边界（踩坑复盘·2）

很多同学习惯问『能不能用』，我更想问『值不值得用』。今天没啥事，来唠唠这个。 这篇「避坑指南」都是踩过的坑，看完能少走弯路。 查了下公开资料：GameNGen 出自Google Research，2024-08-27（论文 Diffusion models are real-time game engines，ICLR 2025） 与大家见面，基于 Stable Diffusion 1.4 修改版微调，使用未开源（仅论文）授权。 本地跑起来的话，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：人类难以区分其 DOOM 片段与真实画面；动作嵌入单 token、噪声增强抗自回归漂移。 就先聊到这，有问题评论区接着讨论。先唠到这，评论区接着聊。—— 持续折腾，持续交付。 ✨ 💡 📌 😅 ⭐ 😂 🎯 🚀 🔥 👀