Translations:Diffusion Models Are Real-Time Game Engines/83/es

Los modelos de difusión lograron resultados de estado del arte en la generación de texto a imagen (Saharia et al., 2022; Rombach et al., 2022; Ramesh et al., 2022; Podell et al., 2023), una línea de trabajo que también se ha aplicado a tareas de generación de texto a video (Ho et al., 2022; Blattmann et al., 2023b; a; Gupta et al., 2023; Girdhar et al., 2023; Bar-Tal et al., 2024). A pesar de los impresionantes avances en realismo, adherencia al texto y coherencia temporal, los modelos de difusión de video siguen siendo demasiado lentos para las aplicaciones en tiempo real. Nuestro trabajo amplía esta línea de trabajo y la adapta para la generación en tiempo real condicionada de forma autorregresiva en un historial de observaciones y acciones pasadas.