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00:18, 9 September 2024 Felipefelixarias talk contribs created page Translations:Diffusion Models Are Real-Time Game Engines/11/zh (Created page with "一个实时运行的神经模型是否能够以高质量模拟复杂的游戏？")
00:18, 9 September 2024 Felipefelixarias talk contribs created page Translations:Diffusion Models Are Real-Time Game Engines/10/zh (Created page with "有几项重要研究（Ha & Schmidhuber，[https://arxiv.org/html/2408.14837v1#bib.bib10 2018]；Kim 等人，[https://arxiv.org/html/2408.14837v1#bib.bib16 2020]；Bruce 等人，[https://arxiv.org/html/2408.14837v1#bib.bib7 2024]）（见第[https://arxiv.org/html/2408.14837v1#S6 6]节）使用神经模型来模拟交互式视频游戏。然而，这些方法大多在模拟游戏的复杂性、仿真速度、长时间的稳定性或视觉质量等方面存在局限性...")
00:18, 9 September 2024 Felipefelixarias talk contribs created page Translations:Diffusion Models Are Real-Time Game Engines/9/zh (Created page with "近年来，生成模型在根据文本或图像等多模态输入生成图像和视频方面取得了重大进展。在这一浪潮的前沿，扩散模型成为非语言媒体生成的事实标准，如 Dall-E（Ramesh 等人，[https://arxiv.org/html/2408.14837v1#bib.bib25 2022]）、Stable Diffusion（Rombach 等人，[https://arxiv.org/html/2408.14837v1#bib.bib26 2022]）和 Sora（Brooks 等人，[https://arxiv.org/html/2408.14837v1#bib.bib6 2024]）。乍一看，...")
00:18, 9 September 2024 Felipefelixarias talk contribs created page Translations:Diffusion Models Are Real-Time Game Engines/8/zh (Created page with "计算机游戏是围绕以下“游戏循环”手动制作的软件系统：(1) 收集用户输入，(2) 更新游戏状态，(3) 将其渲染为屏幕像素。这个游戏循环以很高的帧率运行，为玩家营造出一个交互式虚拟世界的假象。这种游戏循环通常在标准计算机上运行，尽管也有许多在定制硬件上运行游戏的惊人尝试（例如，标志性游戏《毁灭战士》曾在烤面包机、微波炉、跑步机、照...")
00:18, 9 September 2024 Felipefelixarias talk contribs created page Translations:Diffusion Models Are Real-Time Game Engines/7/zh (Created page with "== 1 介绍 ==")
00:18, 9 September 2024 Felipefelixarias talk contribs created page Translations:Diffusion Models Are Real-Time Game Engines/6/zh (Created page with "center|thumb|800x800px|图 1：一名玩家正在 '''GameNGen''' 上以 20 FPS 的速度游玩 DOOM。请参见 [https://gamengen.github.io/ https://gamengen.github.io] 获取演示视频。")
00:18, 9 September 2024 Felipefelixarias talk contribs created page Translations:Diffusion Models Are Real-Time Game Engines/5/zh (Created page with "我们介绍了''GameNGen''，这是第一个完全由神经模型驱动的游戏引擎，能够在长轨迹上与复杂环境进行高质量的实时交互。GameNGen 可以在单个 TPU 上以每秒超过 20 帧的速度交互模拟经典游戏 DOOM。下一帧预测的 PSNR 为 29.4，与有损 JPEG 压缩相当。在区分游戏短片和模拟片段方面，人类评分员的表现仅略好于随机概率。GameNGen 的训练分为两个阶段：(1) 一个强化学...")
00:18, 9 September 2024 Felipefelixarias talk contribs created page Translations:Diffusion Models Are Real-Time Game Engines/4/zh (Created page with "====== 摘要 ======")
00:04, 9 September 2024 Felipefelixarias talk contribs created page Diffusion Models Are Real-Time Game Engines/zh (Created page with "'''项目网站：''' [https://gamengen.github.io/ https://gamengen.github.io]")
00:04, 9 September 2024 Felipefelixarias talk contribs created page Translations:Diffusion Models Are Real-Time Game Engines/3/zh (Created page with "'''项目网站：''' [https://gamengen.github.io/ https://gamengen.github.io]")
00:03, 9 September 2024 Felipefelixarias talk contribs created page Translations:Diffusion Models Are Real-Time Game Engines/2/zh (Created page with "'''ArXiv链接：''' [https://arxiv.org/abs/2408.14837 https://arxiv.org/abs/2408.14837]")
00:03, 9 September 2024 Felipefelixarias talk contribs created page Translations:Diffusion Models Are Real-Time Game Engines/1/zh (Created page with "'''作者：''' Dani Valevski（谷歌研究）、Yaniv Leviathan（谷歌研究）、Moab Arar（特拉维夫大学）、Shlomi Fruchter（谷歌 DeepMind）")
02:16, 8 September 2024 Felipefelixarias talk contribs marked Diffusion Models Are Real-Time Game Engines for translation
02:07, 8 September 2024 Felipefelixarias talk contribs marked Diffusion Models Are Real-Time Game Engines for translation
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18:25, 7 September 2024 Felipefelixarias talk contribs marked Welcome for translation
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06:44, 7 September 2024 Felipefelixarias talk contribs created page File:FelipeFelixArias2024.jpg
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06:34, 7 September 2024 Felipefelixarias talk contribs created page Translations:Diffusion Models Are Real-Time Game Engines/45/es (Created page with "Observamos que es sencillo aumentar aún más la tasa de generación de imágenes de manera sustancial al paralelizar la generación de varios fotogramas en hardware adicional, similar a la técnica clásica de Nvidia SLI Alternate Frame Rendering (AFR). Al igual que con AFR, la tasa real de simulación no aumentaría ni se reduciría el retardo de entrada.")
06:34, 7 September 2024 Felipefelixarias talk contribs created page Translations:Diffusion Models Are Real-Time Game Engines/44/es (Created page with "Dado que observamos degradación al utilizar un solo paso de muestreo, también experimentamos con la destilación de modelos de manera similar a (Yin et al., [https://arxiv.org/html/2408.14837v1#bib.bib39 2024]; Wang et al., [https://arxiv.org/html/2408.14837v1#bib.bib36 2023]) en el entorno de un solo paso. La destilación ayuda sustancialmente en este caso (permitiéndonos alcanzar los 50 FPS como se mencionó antes), pero aún conlleva cierto coste para la calidad de...")
06:34, 7 September 2024 Felipefelixarias talk contribs created page Translations:Diffusion Models Are Real-Time Game Engines/43/es (Created page with "El uso de solo 4 pasos de denoising resulta en un costo total de U-Net de 40 ms (y un costo total de inferencia de 50 ms, incluyendo el auto-codificador) o 20 fotogramas por segundo. Nuestra hipótesis es que el impacto insignificante en la calidad con pocos pasos en nuestro caso se debe a una combinación de: (1) un espacio de imágenes restringido, y (2) un fuerte condicionamiento por los fotogramas anteriores.")
06:34, 7 September 2024 Felipefelixarias talk contribs created page Translations:Diffusion Models Are Real-Time Game Engines/42/es (Created page with "Durante la inferencia, necesitamos ejecutar tanto el denoizador U-Net (durante una serie de pasos) como el autocodificador. En nuestra configuración de hardware (un TPU-v5), tanto un único paso del denoizador como una evaluación del autocodificador tardan 10 ms. Si ejecutáramos nuestro modelo con un único paso del denoizador, la latencia total mínima posible en nuestra configuración sería de 20 ms por fotograma, o 50 fotogramas por segundo. Normalmente, los model...")
06:34, 7 September 2024 Felipefelixarias talk contribs created page Translations:Diffusion Models Are Real-Time Game Engines/41/es (Created page with "==== 3.3.2 Pasos de Muestreo del Denoizador ====")
06:33, 7 September 2024 Felipefelixarias talk contribs created page Translations:Diffusion Models Are Real-Time Game Engines/40/es (Created page with "También experimentamos con la generación de 4 muestras en paralelo y la combinación de los resultados, con la esperanza de evitar que se aceptaran predicciones extremas poco frecuentes y reducir la acumulación de errores. Probamos tanto promediar las muestras como elegir la muestra más cercana a la mediana. El promediado funcionó ligeramente peor que un solo fotograma, y elegir la más cercana a la mediana funcionó sólo marginalmente mejor. Dado que ambos aumenta...")
06:33, 7 September 2024 Felipefelixarias talk contribs created page Translations:Diffusion Models Are Real-Time Game Engines/39/es (Created page with "Utilizamos el muestreo DDIM (Song et al., [https://arxiv.org/html/2408.14837v1#bib.bib34 2022]). Empleamos la Guía Sin Clasificador (Ho & Salimans, [https://arxiv.org/html/2408.14837v1#bib.bib12 2022]) solo para la condición de observaciones pasadas <math>o_{< n}</math>. No encontramos guía para la condición de acciones pasadas <math>a_{< n}</math> que mejorara la calidad. La ponderación que utilizamos es relativamente pequeña (1.5), ya que ponderaciones mayores cr...")
06:33, 7 September 2024 Felipefelixarias talk contribs created page Translations:Diffusion Models Are Real-Time Game Engines/38/es (Created page with "==== 3.3.1 Configuración ====")
06:32, 7 September 2024 Felipefelixarias talk contribs created page Translations:Diffusion Models Are Real-Time Game Engines/36/es (Created page with "El autocodificador preentrenado de Stable Diffusion v1.4, que comprime parches de 8x8 píxeles en 4 canales latentes, produce artefactos significativos al predecir los fotogramas del juego, lo que afecta a los pequeños detalles y, en particular, a la barra inferior del HUD («heads-up display»). Para aprovechar el conocimiento preentrenado y mejorar al mismo tiempo la calidad de la imagen, entrenamos solo el decodificador del autocodificador latente utilizando una pér...")
06:32, 7 September 2024 Felipefelixarias talk contribs created page Translations:Diffusion Models Are Real-Time Game Engines/35/es (Created page with "==== 3.2.2 Ajuste Fino del Decodificador Latente ====")
06:32, 7 September 2024 Felipefelixarias talk contribs created page Translations:Diffusion Models Are Real-Time Game Engines/33/es (Created page with "El cambio de dominio entre el entrenamiento con el objetivo de forzado por el maestro y el muestreo autorregresivo lleva a la acumulación de errores y a una rápida degradación de la calidad de la muestra, como se demuestra en la figura [https://arxiv.org/html/2408.14837v1#S3.F4 4]. Para evitar esta divergencia debida a la aplicación autorregresiva del modelo, corrompemos los fotogramas de contexto añadiendo una cantidad variable de ruido gaussiano a los fotogramas c...")
06:32, 7 September 2024 Felipefelixarias talk contribs created page Translations:Diffusion Models Are Real-Time Game Engines/32/es (Created page with "==== 3.2.1 Mitigación de la Deriva Autorregresiva Utilizando la Augmentación de Ruido ====")
06:31, 7 September 2024 Felipefelixarias talk contribs created page Translations:Diffusion Models Are Real-Time Game Engines/30/es (Created page with "<math>\mathcal{L} = {{\mathbb{E}}_{t,\epsilon,T}\left\lbrack {\|{{v{(\epsilon,x_{0},t)}} - {v_{\theta^{\prime}}{(x_{t},t,{\{{\phi{(o_{i < n})}}\}},{\{{A_{emb}{(a_{i < n})}}\}})}}}\|}_{2}^{2} \right\rbrack}</math> (1)")
06:31, 7 September 2024 Felipefelixarias talk contribs created page Translations:Diffusion Models Are Real-Time Game Engines/27/es (Created page with "Ahora entrenamos un modelo generativo de difusión condicionado a las trayectorias del agente <math>\mathcal{T}_{agent}</math> (acciones y observaciones) recopiladas durante la etapa anterior.")
06:31, 7 September 2024 Felipefelixarias talk contribs created page Translations:Diffusion Models Are Real-Time Game Engines/24/es (Created page with "Nuestro objetivo final es que los jugadores humanos interactúen con nuestra simulación. Para ello, la política <math>\pi</math> como en la sección [https://arxiv.org/html/2408.14837v1#S2 2] es la del ''juego humano''. Dado que no podemos tomar muestras de eso directamente a gran escala, comenzamos por aproximarlo enseñando a un agente automático a jugar. A diferencia de una configuración típica de RL que intenta maximizar la puntuación del juego, nuestro objetiv...")
06:31, 7 September 2024 Felipefelixarias talk contribs created page Translations:Diffusion Models Are Real-Time Game Engines/23/es (Created page with "=== 3.1 Recolección de Datos Mediante el Juego del Agente ===")
06:30, 7 September 2024 Felipefelixarias talk contribs created page Translations:Diffusion Models Are Real-Time Game Engines/22/es (Created page with "center|thumb|900x900px|Figura 3: Descripción general del método GameNGen. Los detalles de la predicción v se omiten por brevedad.")
06:30, 7 September 2024 Felipefelixarias talk contribs created page Translations:Diffusion Models Are Real-Time Game Engines/21/es (Created page with "GameNGen (pronunciado «motor de juego») es un modelo generativo de difusión que aprende a simular el juego bajo los parámetros de la sección [https://arxiv.org/html/2408.14837v1#S2 2]. Para recopilar datos de entrenamiento para este modelo, utilizando el objetivo de forzamiento por el maestro, primero entrenamos un modelo separado para interactuar con el entorno. Los dos modelos (agente y generativo) se entrenan en secuencia. La totalidad del corpus de acciones y ob...")
06:30, 7 September 2024 Felipefelixarias talk contribs created page Translations:Diffusion Models Are Real-Time Game Engines/20/es (Created page with "== 3 GameNGen ==")
06:30, 7 September 2024 Felipefelixarias talk contribs created page Translations:Diffusion Models Are Real-Time Game Engines/19/es (Created page with "Siempre entrenamos nuestro modelo generativo con el objetivo de forzamiento por el maestro. Dada una función de distribución de simulación <math>q</math>, el entorno <math>\mathcal{E}</math> puede simularse mediante el muestreo de observaciones de manera autorregresiva.")
06:30, 7 September 2024 Felipefelixarias talk contribs created page Translations:Diffusion Models Are Real-Time Game Engines/17/es (Created page with "Por ejemplo, en el caso del juego DOOM, <math>\mathcal{S}</math> es el contenido de la memoria dinámica del programa, <math>\mathcal{O}</math> son los píxeles renderizados de la pantalla, <math>V</math> es la lógica de renderizado del juego, <math>\mathcal{A}</math> es el conjunto de pulsaciones de teclas y movimientos del ratón, y <math>p</math> es la lógica del programa dada la entrada del jugador (incluyendo cualquier potencial no determinismo).")
06:30, 7 September 2024 Felipefelixarias talk contribs created page Translations:Diffusion Models Are Real-Time Game Engines/16/es (Created page with "Un ''Entorno Interactivo'' <math>\mathcal{E}</math> consiste en un espacio de estados latentes <math>\mathcal{S}</math>, un espacio de proyecciones parciales del espacio latente <math>\mathcal{O}</math>, una función de proyección parcial <math>V: \mathcal{S} \rightarrow \mathcal{O}</math>, un conjunto de acciones <math>\mathcal{A}</math>, y una función de probabilidad de transición <math>p \left( s \,|\, a, s^{\prime} \right)</math> tal que <math>s, s^{\prime} \in \m...")
06:30, 7 September 2024 Felipefelixarias talk contribs created page Translations:Diffusion Models Are Real-Time Game Engines/14/es (Created page with "center|thumb|800x800px|Figura 2: GameNGen comparado con simulaciones del estado del arte previas de DOOM.")
06:30, 7 September 2024 Felipefelixarias talk contribs created page Translations:Diffusion Models Are Real-Time Game Engines/13/es (Created page with "GameNGen responde a una de las preguntas importantes en el camino hacia un nuevo paradigma para los motores de juegos, uno en el que los juegos se generen automáticamente, de forma similar a cómo se generan imágenes y videos mediante modelos neuronales en los últimos años. Quedan por resolver cuestiones clave, como cómo se entrenarían estos motores de juegos neuronales y cómo se crearían eficazmente los juegos en primer lugar, incluyendo la mejor manera de aprov...")
06:29, 7 September 2024 Felipefelixarias talk contribs created page Translations:Diffusion Models Are Real-Time Game Engines/11/es (Created page with "''¿Puede un modelo neuronal ejecutarse en tiempo real para simular un juego complejo con alta calidad?''")
06:29, 7 September 2024 Felipefelixarias talk contribs created page Translations:Diffusion Models Are Real-Time Game Engines/10/es (Created page with "Varios trabajos importantes (Ha & Schmidhuber, [https://arxiv.org/html/2408.14837v1#bib.bib10 2018]; Kim et al., [https://arxiv.org/html/2408.14837v1#bib.bib16 2020]; Bruce et al., [https://arxiv.org/html/2408.14837v1#bib.bib7 2024]) (véase la Sección [https://arxiv.org/html/2408.14837v1#S6 6]) simulan videojuegos interactivos con modelos neuronales. Sin embargo, la mayoría de estos enfoques están limitados en cuanto a la complejidad de los juegos simulados, la veloc...")
06:29, 7 September 2024 Felipefelixarias talk contribs created page Translations:Diffusion Models Are Real-Time Game Engines/7/es (Created page with "== 1 Introducción ==")
06:28, 7 September 2024 Felipefelixarias talk contribs created page Translations:Diffusion Models Are Real-Time Game Engines/6/es (Created page with "center|thumb|800x800px|Figura 1: Un jugador humano está jugando DOOM en '''GameNGen''' a 20 FPS. Visite [https://gamengen.github.io/ https://gamengen.github.io] para ver vídeos de demostración.")
06:28, 7 September 2024 Felipefelixarias talk contribs created page Translations:Diffusion Models Are Real-Time Game Engines/5/es (Created page with "Presentamos ''GameNGen'', el primer motor de juegos impulsado completamente por un modelo neuronal que permite la interacción en tiempo real con un entorno complejo a lo largo de trayectorias prolongadas con alta calidad. GameNGen puede simular interactivamente el juego clásico DOOM a más de 20 fotogramas por segundo en una sola TPU. La predicción del siguiente fotograma alcanza un PSNR de 29,4, comparable a la compresión JPEG con pérdidas. Los evaluadores humanos...")
06:28, 7 September 2024 Felipefelixarias talk contribs created page Translations:Diffusion Models Are Real-Time Game Engines/4/es (Created page with "====== Resumen ======")