Google представила ИИ, генерирующий игру DOOM в 20 FPS

Doom запустили в... Stable Diffusion Google создали ИИ, который генерирует игры. А точнее, первый DOOM. Для начала они сделали нейросеть, которая училась играть в шутан, потом записали «летсплей», разбили его на 900 млн кадров, на которых обучили уже модель Stable Diffusion 1.4. Теперь SD умеет кадр за кадром предугадывать следующие действия игрока и генерировать «игру» в 20 FPS.

В нейронке можно играть в игры Гении смогли запустить Doom в Stable Diffusion. Сделано это было через Google, где они создали ИИ, который генерирует игры. Нейронку научили предугадывать следующие действия игрока с помощью «летсплея», разбив его на 900 млн кадров. Теперь Stable Diffusion 1.4 уверенно она генерирует игру в 20 FPS. 2 TechnoHub Media

Google научила нейронку генерировать DOOM на ходу Обычные видеоигры и движки скоро могут стать прошлым — гении из Google могут перевернуть всю игровую индустрию. Нейронка, обученная генерировать DOOM в реальном времени, уже демонстрирует топовые возможности. ИИ сначала учится играть в DOOM, записывая летсплей, а затем передаёт собранную инфу в Stable Diffusion. Нейронка буквально создаёт всю игру с нуля, реагируя на действия игрока в режиме реального времени. Жмёшь шаг влево — нейронка мгновенно рисует этот шаг, нажимаешь на кнопку мыши — нейронка создаёт выстрел и убивает врага. Эта технология открывает огромные перспективы: в будущем целые ААА-хиты могут генерироваться с нуля всего по паре кадров «геймплея» и простому описанию. Представьте себе безграничные миры, созданные по одному изображению. А как вам такое развитие игроиндустрии?

Быстроновости Произошла настоящая революция в разработке игр: классический DOOM запустили в Stable Diffusion. Это значит, что энтузиасты сделали нейросеть, которая сперва научилась играть в шутер, поняла его правила, потом проанализировала 900 миллионов кадров геймплея, а затем начала в настоящем времени формировать геймплей. Генерация ошеломляет своей скоростью — 20 FPS. Это очень много и как бы намекает, что вскоре девелопмент сильно изменится. Лол: в комьюнити Genshine Impact очередной скандал на фоне малой инклюзивности. Недавно в игру добавили девушку-рэпера. Она белая и это разозлило фанатов — те решили устроить забастовку и не вливать деньги в гачу на баннер нового персонажа. В это же время противоположный лагерь теперь более замотивирован кидать деньги в гачу назло. Самое смешное то, что борцы за социальную справедливость не видят, как распространяют расистский мессендж, мол, читать рэп может только чернокожий. CD Projekt Red готовят новые адаптации по Cyberpunk 2077. Это значит, что стоит ждать больше аниме, а вишенкой на торте является такой факт: поляки всё так же работают с Studio Trigger — авторами Cyberpunk: Edgerunners. Плюсом стало известно, сто сиквел Cyberpunk ближе к выходу в продакшн, чем ремейк первого The Witcher.

Исследователи представили игровой движок на основе ИИ: он генерирует бесконечный уровень DOOM и подстраивается под игрока. GameNGen — это первый в истории движок, работающий без строчки кода, полностью на основе нейронных моделей. Программисты из Google, DeepMind и Тель-Авивского университета сначала обучили ИИ играть в оригинальный DOOM: поощряли за убийство врагов, найденные аптечки и наказывали за ранения. Когда нейросеть запомнила “правила мира игры”, полученную базу данных стали применять к Stable Diffusion v1.4 — модели, которая умеет генерировать изображения на основе текста. В итоге GameNGen научился моделировать игровую сессию в режиме реального времени и подстраиваться под действия игрока. Причем, игровой уровень получается бесконечным; технически это больше похоже не на игровой движок, а на длинное видео, которое создается на ходу. Технология далеко не идеальна и сейчас имеет множество проблем: GameNGen созданный на основе игры 35-летней давности тратит очень много оперативной памяти, работает при 20 кадрах в секунду, поэтому анимации стрельбы в ней размыты, а если игрок создаст нестандартную ситуацию, появятся “артефакты”. Тем не менее, авторы исследования подчеркивают, что их метод может полностью изменить способ создания игр. При должном оборудовании и опыте технология позволит создавать видеоигры на основе нейросетей и даже “скрещивать” две разные игры.

Doom запустили в Stable Diffusion Сначала нейросеть обучали играть в шутер и записали геймплей, разбив его на 900 миллионов кадров. На основе этих данных обучили модель Stable Diffusion 1.4. Теперь SD способна зарисовывать действия игрока и генерировать игру кадр за кадром со скоростью 20 FPS. В будущем можно будет создавать целые игры по описанию и кадрам желаемого ‎геймплея. Нейросети изменят индустрию?

Google представил GameNGen - нейронная модель мира Существует традиция среди хакеров запускать игру DOOM на устройствах: термостаты, "умные" тостеры и даже банкоматы. Теперь DOOM удалось воссоздать полностью с помощью диффузионной модели, где каждый пиксель генерируется ИИ. Особенности и ограничения GameNGen: - Модель обучена на огромном количестве данных: 0,9 миллиарда кадров из игры DOOM. - Это приводит к экстремальному переобучению на одной конкретной игре. - GameNGen больше похожа на улучшенную версию NeRF Neural Radiance Fields , чем на модель генерации видео. - Она не может создавать новые игры или механики взаимодействия, ограничена воспроизведением существующего контента DOOM. Основная сложность заключается в создании датасета, а не в самой диффузионной модели.

Doom запустили на Stable Diffusion На недавней презентации исследователи из Google и Тель-Авивского университета представили новую модель GameNGen, которая использует технологии генерации изображений на базе Stable Diffusion для симуляции классической игры Doom в реальном времени. Эта нейронная сеть может генерировать более 20 кадров в секунду используя один тензорный процессор. По словам исследователей, в ходе тестов десять оценщиков-людей иногда не могли отличить короткие клипы 1,6 секунды и 3,2 секунды реальных кадров игры Doom от результатов, сгенерированных GameNGen, идентифицируя настоящие кадры игрового процесса в 58 или 60 процентах случаев. Исследователи предполагают, что с помощью этой технологии новые видеоигры можно будет создавать «посредством текстовых описаний или примеров изображений», а не программирования, и люди смогут преобразовать набор неподвижных изображений в новый игровой уровень или персонажа для существующей игры, не полагаясь на навыки кодирования. ================

#игры #ии Google представила игровой движок GameNGen на основе нейронной модели, который может воссоздать классическую Doom GameNGen может интерактивно симулировать геймплей Doom при 20 кадрах/с. При прогнозировании следующего кадра показатель пикового отношения сигнала к шуму достигает 29,4 сопоставим со сжатием JPEG с потерями Обучение GameNGen проходило в два этапа: на первом ИИ-агент играл в Doom сессии записывались , а на втором диффузионная модель обучалась для создания следующего кадра, обусловленного последовательностью предыдущих и вводными командами Другими словами, GameNGen не генерирует игру на ходу, а лишь воспроизводит то, что уже видел Вместо рендеринга нейронная модель создаёт последовательность кадров, которая изменяется в соответствии с действиями игрока Подписаться

Нейросеть научили играть в DOOM, она прошла его и разработала свою версию Учёные Google Research показали видеоигровой движок на базе искусственного интеллекта GameNGen, он воссоздаёт классический DOOM в реальном времени. Обучали нейросеть на самой игре, и результат получился уникальным — в отличие от оригинала, AI не создала всю игру целиком, а постепенно выдавала уровни по мере прохождения. Насладиться геймерскими 4К 60 FPS пока не получится — из-за ограниченной памяти можно получить не больше 20 кадров в секунду. Если запустить сгенерированный DOOM на одном процессоре, то получится около 3 секунд геймплея. — лучшее, что происходило с DOOM после портирования на умный холодильник