一、山寨然后进行图像模拟创造，英伟已完 雷锋网雷锋网(公众号：雷锋网)雷锋网
NVIDIA多伦多研究实验室主任Sanja Fidler表示：“我们最终将训练出一个AI，达发豆人Kim、布游就能模仿驾驶规则或物理定律。戏创现吃学习环境规则。造器无码科技
该模型也能够学习简单和复杂的美复关键性游戏规则。刷新了ImageNet无监督表征学习的山寨纪录。后有“假新闻”，英伟达设计得GameGAN，
在具体的训练过程中，图像作为输入，
进一步，
对于测试实验，英伟达此项工作属全球首个。对于开发人员而言，多伦多大学(University of Toronto)学生Yuyu Zhou和麻省理工学院(MIT)教授Antonio Torralba共同创作，吃豆人无法穿过迷宫墙。允许智能体以高度的视觉一致性返回到以前访问过的位置。生成器和鉴别器相互对抗，并及时更新时间T的隐藏状态;内存模块负责整体地写入和读取;渲染引擎负责解码图像，GameGAN甚至可以生成从未有过的游戏关卡。为其带来了一种可能性 —— 在未来的某一天，能够在无需基础游戏引擎的情况下生成完整版的《吃豆人》游戏。创建模拟器是一个相当耗时的过程。
实验结果如上图所示：Action-LSTM生成得帧缺少豆豆等细节，例如DeepMind曾经改造了“史上最强”的BigGAN，使模型的行为更易于解释，模拟器中的AI可以在与现实世界中的目标进行交互之前，英伟达研究院创建的强大新AI模型GameGAN也让四十年前的《吃豆人》游戏再度重生。给定观察到得图像帧序列和智能体采取的相应操作，
对于硬件，而GameGAN可以生成一致性模拟。一旦吃豆人碰到鬼魂，其能够预测在现实世界中，World Model在保持时间一致性方面存在困难，
对于数据，也就是直接从图像和动作场景中学习，当玩家试玩GAN生成得游戏时，GameGAN是朝这一目标所迈出的第一步。
总的来说，效果类似于在真实动态环境中渲染。技术作恶论也以GAN为源头甚嚣尘上。
对于训练的细节，当吃豆人从一侧离开迷宫时，”
一个生成器(generator)和一个鉴别器(discriminator)，里面包含一个内存模块，英伟达的AI研究团队在50,000小时的“ 吃豆人”游戏中训练了四台计算机场，英伟达研究人员分别在《吃豆人》和VizDoom环境中对GameGAN等四种模型进行定量和定性的综合评估。不需要访问底层游戏逻辑或引擎。一边吃豆。当他吃到强化道具后，首个模仿计算机游戏引擎的神经网络模型
GameGAN是首个利用生成式对抗网络(GAN)模仿计算机游戏引擎的神经网络模型。
而GameGAN地出现，已完美复现《吃豆人》" width="728" height="387" />
前有“换脸术”，记忆、英伟达的研究员将其定义为2D图像生成问题，可以学习解开图像中的静态和动态分量。
二、
与现有工作不同的是，他会被传送到迷宫的另一侧。并将于6月份在会议上介绍。GameGAN经过5万个回合的游戏训练，以及及光在环境中如何表现等规则。神经网络训练将能取代此类任务中编写模拟器的工作。GameGAN会对游戏玩家的行为做出响应，例如，
而近日，移动能力;四个鬼魂的运动方式;吃豆人吃下大力丸会怎样;当鬼魂碰到吃豆人时，会发生什么。但事情总有两面性，每台计算机均配备了Quadro GV100工作站级GPU。英伟达发布“山寨”游戏创造器，GameGan会观察场景和玩家的键盘动作从而进行预测，以及作为敌人的幽灵和吃豆人本身等移动元素。相关研究论文被CVPR 2020收录，
GAN作为一种深度学习训练的“左右互博术”在造假界曾“声名鹊起”。直至生成能够以假乱真的内容。
论文地址：https://cdn.arstechnica.net/wp-content/uploads/2020/05/Nvidia_GameGAN_Research.pdf
GameGAN由Fidler、NVIDIA研究员Jonah Philion、
模拟器被广泛用于开发各种自主机器，例如转动方向盘或踩下油门等。有时会出现严重的不连续，从而实时生成新的游戏环境框架。英伟达团队在四天内为GameGAN提供了50,000集(共几百万帧)的《吃豆人》剧本。其背后主要的模型思想是GAN：即由两个相互对抗的神经网络组成，如此规模的数据集除了英伟达团队，
比如你在汽车上安装一个摄像头。和原版游戏一样，动态引擎将行为、开发人员必须编写有关如何与目标互动，
用神经网络支撑的GAN技术创造出逼真的游戏，吃豆人的游戏开发商万代南梦宫也出了一份力。
整个模型由三个主要模块组成，或是需要在人行道上运输食物或药品的物流机器人等。例如统一的迷宫形状、不仅仅适用于游戏
自主机器人通常也需要在模拟器中接受训练，该摄像头可以记录道路环境或驾驶员的行为，GameGAN还能够将图像中的静态和动态组件分开，豆子和强化道具，
在问题的整体考虑上，让新的算法去做图像分类，并和需要对动态元素进行显式推理的下游任务建立相关性。他需要一边四处移动，其中，包括：吃豆人的速度、渲染引擎和内存。
据悉，屏幕就会闪烁并结束游戏。