Google Research, en colaboración con la Universidad de Tel Aviv, dio a conocer GameNGen, el primer motor de juegos impulsado íntegramente por redes neuronales capaz de simular de manera fotorrealista y en tiempo real el clásico videojuego DOOM a más de 20 fotogramas por segundo en un único chip TPU. Rompiendo la barrera de la acumulación de errores que tradicionalmente afectaba a los modelos autoregresivos, GameNGen combina un agente de aprendizaje por refuerzo que juega autónomamente para generar datos de entrenamiento con un modelo de difusión condicionado por acciones y secuencias históricas aumentadas con ruido, permitiendo que observadores humanos confundan los clips del modelo neural con el juego nativo ejecutado en código C original.
Capítulo 01
La noticia en una frase
Google Research presenta GameNGen, el primer motor neuronal capaz de simular DOOM a más de 20 FPS en un único TPU mediante modelos de difusión interactivos condicionados por acciones.
En experimentos de evaluación ciega con evaluadores humanos expertos en videojuegos clásicos, los participantes apenas lograron distinguir las sesiones simuladas por GameNGen de la emulación de DOOM original, alcanzando un PSNR de 29,4 dB y una similitud perceptual LPIPS de 0,11.
Capítulo 02
