GameGAN – 一種生成式模型,能夠通過訓(xùn)練,理解游戲規(guī)則和鍵盤動作,學(xué)習(xí)如何在視覺上模擬特定游戲。代理按下一個(gè)按鍵,GameGAN 就能借助精巧設(shè)計(jì)的生成式對抗網(wǎng)絡(luò),“渲染”接下來的屏幕內(nèi)容。
如果您看到左上圖的那一位,可能會認(rèn)為她在玩巖谷徹的《吃豆人》游戲,但事實(shí)并非如此!她實(shí)際上正在玩的是由 GAN 生成的 新版本《吃豆人》。本文中,我們將介紹 GameGAN,它能夠通過對 很多游戲回合的觀察,學(xué)習(xí)如何復(fù)制游戲。此外,我們的模型能夠 分解背景與動態(tài)對象,讓我們能夠調(diào)換下行中間及右側(cè)圖像中所示 的組件,以創(chuàng)建新游戲。
對于任何機(jī)器人系統(tǒng),模擬都是關(guān)鍵的一環(huán)。為正確地進(jìn)行模擬,我們需要編寫復(fù)雜的環(huán)境規(guī)則,如:動態(tài)代理的行為,以及每個(gè)代理的行為會如何影響其他代理的行為。
在《基于 GameGAN 的動態(tài)環(huán)境模擬》白皮書中,我們旨在通過簡單地觀察代理與環(huán)境的交互,以學(xué)習(xí)得到一個(gè)模擬器。
這個(gè)方法具備超越當(dāng)前方法的關(guān)鍵優(yōu)勢:設(shè)計(jì)一個(gè)記憶模塊,以構(gòu)建環(huán)境的內(nèi)部映射,讓代理能夠返回到早前訪問過的位置,且具有高度的視覺一致性。此外,GameGAN 能夠分解圖像中的靜態(tài)和動態(tài)組建,使模型的行為更易于理解,且與需要對動態(tài)元素進(jìn)行顯式推理的下游任務(wù)相關(guān)。這使得許多有趣的應(yīng)用程序成為了可能。
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原文標(biāo)題:白皮書下載 | 基于 GameGAN 的動態(tài)環(huán)境模擬
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