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Name	Current message text
^h English (en)	In this work, we demonstrate that the answer is yes. Specifically, we show that a complex video game, the iconic game DOOM, can be run on a neural network (an augmented version of the open Stable Diffusion v1.4 (Rombach et al., [https://arxiv.org/html/2408.14837v1#bib.bib26 2022])), in real-time, while achieving a visual quality comparable to that of the original game. While not an exact simulation, the neural model is able to perform complex game state updates, such as tallying health and ammo, attacking enemies, damaging objects, opening doors, and persisting the game state over long trajectories.
^h Spanish (es)	En este trabajo, demostramos que la respuesta es afirmativa. En concreto, mostramos que un videojuego complejo, el emblemático juego DOOM, puede ejecutarse en una red neuronal (una versión aumentada de la Stable Diffusion v1.4 abierta (Rombach et al., [https://arxiv.org/html/2408.14837v1#bib.bib26 2022])), en tiempo real, logrando una calidad visual comparable a la del juego original. Aunque no es una simulación exacta, el modelo neuronal es capaz de realizar actualizaciones complejas del estado del juego, como contabilizar la salud y la munición, atacar enemigos, dañar objetos, abrir puertas y mantener el estado del juego a lo largo de trayectorias largas.
^h Chinese (zh)	在这项工作中，我们证明答案是肯定的。具体来说，我们展示了一款复杂的视频游戏——标志性游戏《DOOM》，可以在神经网络（开放式 Stable Diffusion v1.4 的增强版（Rombach 等人，[https://arxiv.org/html/2408.14837v1#bib.bib26 2022]））上实时运行，同时获得与原始游戏相当的视觉质量。尽管这不是精确仿真，该神经模型能够执行复杂的游戏状态更新，例如统计生命值和弹药、攻击敌人、破坏物体、开门，以及在长轨迹上持续保持游戏状态。