User contributions for Felipefelixarias

06:3406:34, 7 September 2024 diff hist +715‎ N Translations:Diffusion Models Are Real-Time Game Engines/44/es ‎ Created page with "Dado que observamos degradación al utilizar un solo paso de muestreo, también experimentamos con la destilación de modelos de manera similar a (Yin et al., [https://arxiv.org/html/2408.14837v1#bib.bib39 2024]; Wang et al., [https://arxiv.org/html/2408.14837v1#bib.bib36 2023]) en el entorno de un solo paso. La destilación ayuda sustancialmente en este caso (permitiéndonos alcanzar los 50 FPS como se mencionó antes), pero aún conlleva cierto coste para la calidad de..." current
06:3406:34, 7 September 2024 diff hist +416‎ N Translations:Diffusion Models Are Real-Time Game Engines/43/es ‎ Created page with "El uso de solo 4 pasos de denoising resulta en un costo total de U-Net de 40 ms (y un costo total de inferencia de 50 ms, incluyendo el auto-codificador) o 20 fotogramas por segundo. Nuestra hipótesis es que el impacto insignificante en la calidad con pocos pasos en nuestro caso se debe a una combinación de: (1) un espacio de imágenes restringido, y (2) un fuerte condicionamiento por los fotogramas anteriores." current
06:3406:34, 7 September 2024 diff hist +1,082‎ N Translations:Diffusion Models Are Real-Time Game Engines/42/es ‎ Created page with "Durante la inferencia, necesitamos ejecutar tanto el denoizador U-Net (durante una serie de pasos) como el autocodificador. En nuestra configuración de hardware (un TPU-v5), tanto un único paso del denoizador como una evaluación del autocodificador tardan 10 ms. Si ejecutáramos nuestro modelo con un único paso del denoizador, la latencia total mínima posible en nuestra configuración sería de 20 ms por fotograma, o 50 fotogramas por segundo. Normalmente, los model..." current
06:3406:34, 7 September 2024 diff hist +48‎ N Translations:Diffusion Models Are Real-Time Game Engines/41/es ‎ Created page with "==== 3.3.2 Pasos de Muestreo del Denoizador ====" current
06:3306:33, 7 September 2024 diff hist +617‎ N Translations:Diffusion Models Are Real-Time Game Engines/40/es ‎ Created page with "También experimentamos con la generación de 4 muestras en paralelo y la combinación de los resultados, con la esperanza de evitar que se aceptaran predicciones extremas poco frecuentes y reducir la acumulación de errores. Probamos tanto promediar las muestras como elegir la muestra más cercana a la mediana. El promediado funcionó ligeramente peor que un solo fotograma, y elegir la más cercana a la mediana funcionó sólo marginalmente mejor. Dado que ambos aumenta..." current
06:3306:33, 7 September 2024 diff hist +544‎ N Translations:Diffusion Models Are Real-Time Game Engines/39/es ‎ Created page with "Utilizamos el muestreo DDIM (Song et al., [https://arxiv.org/html/2408.14837v1#bib.bib34 2022]). Empleamos la Guía Sin Clasificador (Ho & Salimans, [https://arxiv.org/html/2408.14837v1#bib.bib12 2022]) solo para la condición de observaciones pasadas <math>o_{< n}</math>. No encontramos guía para la condición de acciones pasadas <math>a_{< n}</math> que mejorara la calidad. La ponderación que utilizamos es relativamente pequeña (1.5), ya que ponderaciones mayores cr..." current
06:3306:33, 7 September 2024 diff hist +30‎ N Translations:Diffusion Models Are Real-Time Game Engines/38/es ‎ Created page with "==== 3.3.1 Configuración ====" current
06:3206:32, 7 September 2024 diff hist +1,162‎ N Translations:Diffusion Models Are Real-Time Game Engines/36/es ‎ Created page with "El autocodificador preentrenado de Stable Diffusion v1.4, que comprime parches de 8x8 píxeles en 4 canales latentes, produce artefactos significativos al predecir los fotogramas del juego, lo que afecta a los pequeños detalles y, en particular, a la barra inferior del HUD («heads-up display»). Para aprovechar el conocimiento preentrenado y mejorar al mismo tiempo la calidad de la imagen, entrenamos solo el decodificador del autocodificador latente utilizando una pér..." current
06:3206:32, 7 September 2024 diff hist +53‎ N Translations:Diffusion Models Are Real-Time Game Engines/35/es ‎ Created page with "==== 3.2.2 Ajuste Fino del Decodificador Latente ====" current
06:3206:32, 7 September 2024 diff hist +1,369‎ N Translations:Diffusion Models Are Real-Time Game Engines/33/es ‎ Created page with "El cambio de dominio entre el entrenamiento con el objetivo de forzado por el maestro y el muestreo autorregresivo lleva a la acumulación de errores y a una rápida degradación de la calidad de la muestra, como se demuestra en la figura [https://arxiv.org/html/2408.14837v1#S3.F4 4]. Para evitar esta divergencia debida a la aplicación autorregresiva del modelo, corrompemos los fotogramas de contexto añadiendo una cantidad variable de ruido gaussiano a los fotogramas c..." current
06:3206:32, 7 September 2024 diff hist +92‎ N Translations:Diffusion Models Are Real-Time Game Engines/32/es ‎ Created page with "==== 3.2.1 Mitigación de la Deriva Autorregresiva Utilizando la Augmentación de Ruido ====" current
06:3106:31, 7 September 2024 diff hist +216‎ N Translations:Diffusion Models Are Real-Time Game Engines/30/es ‎ Created page with "<math>\mathcal{L} = {{\mathbb{E}}_{t,\epsilon,T}\left\lbrack {\|{{v{(\epsilon,x_{0},t)}} - {v_{\theta^{\prime}}{(x_{t},t,{\{{\phi{(o_{i < n})}}\}},{\{{A_{emb}{(a_{i < n})}}\}})}}}\|}_{2}^{2} \right\rbrack}</math> (1)" current
06:3106:31, 7 September 2024 diff hist +192‎ N Translations:Diffusion Models Are Real-Time Game Engines/27/es ‎ Created page with "Ahora entrenamos un modelo generativo de difusión condicionado a las trayectorias del agente <math>\mathcal{T}_{agent}</math> (acciones y observaciones) recopiladas durante la etapa anterior." current
06:3106:31, 7 September 2024 diff hist +893‎ N Translations:Diffusion Models Are Real-Time Game Engines/24/es ‎ Created page with "Nuestro objetivo final es que los jugadores humanos interactúen con nuestra simulación. Para ello, la política <math>\pi</math> como en la sección [https://arxiv.org/html/2408.14837v1#S2 2] es la del ''juego humano''. Dado que no podemos tomar muestras de eso directamente a gran escala, comenzamos por aproximarlo enseñando a un agente automático a jugar. A diferencia de una configuración típica de RL que intenta maximizar la puntuación del juego, nuestro objetiv..." current
06:3106:31, 7 September 2024 diff hist +62‎ N Translations:Diffusion Models Are Real-Time Game Engines/23/es ‎ Created page with "=== 3.1 Recolección de Datos Mediante el Juego del Agente ===" current
06:3006:30, 7 September 2024 diff hist +165‎ N Translations:Diffusion Models Are Real-Time Game Engines/22/es ‎ Created page with "center|thumb|900x900px|Figura 3: Descripción general del método GameNGen. Los detalles de la predicción v se omiten por brevedad." current
06:3006:30, 7 September 2024 diff hist +735‎ N Translations:Diffusion Models Are Real-Time Game Engines/21/es ‎ Created page with "GameNGen (pronunciado «motor de juego») es un modelo generativo de difusión que aprende a simular el juego bajo los parámetros de la sección [https://arxiv.org/html/2408.14837v1#S2 2]. Para recopilar datos de entrenamiento para este modelo, utilizando el objetivo de forzamiento por el maestro, primero entrenamos un modelo separado para interactuar con el entorno. Los dos modelos (agente y generativo) se entrenan en secuencia. La totalidad del corpus de acciones y ob..." current
06:3006:30, 7 September 2024 diff hist +16‎ N Translations:Diffusion Models Are Real-Time Game Engines/20/es ‎ Created page with "== 3 GameNGen ==" current
06:3006:30, 7 September 2024 diff hist +273‎ N Translations:Diffusion Models Are Real-Time Game Engines/19/es ‎ Created page with "Siempre entrenamos nuestro modelo generativo con el objetivo de forzamiento por el maestro. Dada una función de distribución de simulación <math>q</math>, el entorno <math>\mathcal{E}</math> puede simularse mediante el muestreo de observaciones de manera autorregresiva." current
06:3006:30, 7 September 2024 diff hist +457‎ N Translations:Diffusion Models Are Real-Time Game Engines/17/es ‎ Created page with "Por ejemplo, en el caso del juego DOOM, <math>\mathcal{S}</math> es el contenido de la memoria dinámica del programa, <math>\mathcal{O}</math> son los píxeles renderizados de la pantalla, <math>V</math> es la lógica de renderizado del juego, <math>\mathcal{A}</math> es el conjunto de pulsaciones de teclas y movimientos del ratón, y <math>p</math> es la lógica del programa dada la entrada del jugador (incluyendo cualquier potencial no determinismo)." current
06:3006:30, 7 September 2024 diff hist +511‎ N Translations:Diffusion Models Are Real-Time Game Engines/16/es ‎ Created page with "Un ''Entorno Interactivo'' <math>\mathcal{E}</math> consiste en un espacio de estados latentes <math>\mathcal{S}</math>, un espacio de proyecciones parciales del espacio latente <math>\mathcal{O}</math>, una función de proyección parcial <math>V: \mathcal{S} \rightarrow \mathcal{O}</math>, un conjunto de acciones <math>\mathcal{A}</math>, y una función de probabilidad de transición <math>p \left( s \,|\, a, s^{\prime} \right)</math> tal que <math>s, s^{\prime} \in \m..." current
06:3006:30, 7 September 2024 diff hist +138‎ N Translations:Diffusion Models Are Real-Time Game Engines/14/es ‎ Created page with "center|thumb|800x800px|Figura 2: GameNGen comparado con simulaciones del estado del arte previas de DOOM." current
06:3006:30, 7 September 2024 diff hist +590‎ N Translations:Diffusion Models Are Real-Time Game Engines/13/es ‎ Created page with "GameNGen responde a una de las preguntas importantes en el camino hacia un nuevo paradigma para los motores de juegos, uno en el que los juegos se generen automáticamente, de forma similar a cómo se generan imágenes y videos mediante modelos neuronales en los últimos años. Quedan por resolver cuestiones clave, como cómo se entrenarían estos motores de juegos neuronales y cómo se crearían eficazmente los juegos en primer lugar, incluyendo la mejor manera de aprov..." current
06:2906:29, 7 September 2024 diff hist +105‎ N Translations:Diffusion Models Are Real-Time Game Engines/11/es ‎ Created page with "''¿Puede un modelo neuronal ejecutarse en tiempo real para simular un juego complejo con alta calidad?''" current
06:2906:29, 7 September 2024 diff hist +675‎ N Translations:Diffusion Models Are Real-Time Game Engines/10/es ‎ Created page with "Varios trabajos importantes (Ha & Schmidhuber, [https://arxiv.org/html/2408.14837v1#bib.bib10 2018]; Kim et al., [https://arxiv.org/html/2408.14837v1#bib.bib16 2020]; Bruce et al., [https://arxiv.org/html/2408.14837v1#bib.bib7 2024]) (véase la Sección [https://arxiv.org/html/2408.14837v1#S6 6]) simulan videojuegos interactivos con modelos neuronales. Sin embargo, la mayoría de estos enfoques están limitados en cuanto a la complejidad de los juegos simulados, la veloc..." current
06:2906:29, 7 September 2024 diff hist +21‎ N Translations:Diffusion Models Are Real-Time Game Engines/7/es ‎ Created page with "== 1 Introducción ==" current
06:2806:28, 7 September 2024 diff hist +229‎ N Translations:Diffusion Models Are Real-Time Game Engines/6/es ‎ Created page with "center|thumb|800x800px|Figura 1: Un jugador humano está jugando DOOM en '''GameNGen''' a 20 FPS. Visite [https://gamengen.github.io/ https://gamengen.github.io] para ver vídeos de demostración." current
06:2806:28, 7 September 2024 diff hist +986‎ N Translations:Diffusion Models Are Real-Time Game Engines/5/es ‎ Created page with "Presentamos ''GameNGen'', el primer motor de juegos impulsado completamente por un modelo neuronal que permite la interacción en tiempo real con un entorno complejo a lo largo de trayectorias prolongadas con alta calidad. GameNGen puede simular interactivamente el juego clásico DOOM a más de 20 fotogramas por segundo en una sola TPU. La predicción del siguiente fotograma alcanza un PSNR de 29,4, comparable a la compresión JPEG con pérdidas. Los evaluadores humanos..." current
06:2806:28, 7 September 2024 diff hist +21‎ N Translations:Diffusion Models Are Real-Time Game Engines/4/es ‎ Created page with "====== Resumen ======" current
06:2806:28, 7 September 2024 diff hist +89‎ N Translations:Diffusion Models Are Real-Time Game Engines/2/es ‎ Created page with "'''Enlace a ArXiv:''' [https://arxiv.org/abs/2408.14837 https://arxiv.org/abs/2408.14837]" current
04:5504:55, 7 September 2024 diff hist +423‎ Welcome/zh ‎ Created page with "'''<big>以下是我们的最新翻译：</big>'''"
04:5404:54, 7 September 2024 diff hist −87‎ Diffusion Models Are Real-Time Game Engines/es ‎ Created page with "* Blattmann et al. (2023b) Andreas Blattmann, Robin Rombach, Huan Ling, Tim Dockhorn, Seung Wook Kim, Sanja Fidler, and Karsten Kreis. Align your latents: High-resolution video synthesis with latent diffusion models, 2023b. URL: [https://arxiv.org/abs/2304.08818](https://arxiv.org/abs/2304.08818)."
04:5304:53, 7 September 2024 diff hist +108‎ N Translations:Welcome/15/zh ‎ Created page with "'''<big>Diffusion Models Are Real-Time Game Engines</big>'''"
04:5204:52, 7 September 2024 diff hist +82‎ Diffusion Models Are Real-Time Game Engines/es ‎ Created page with "* '''Dani Valevski''': Desarrolló gran parte del código base, afinó parámetros y detalles en todo el sistema, añadió el ajuste fino del autoencoder, el entrenamiento del agente y la destilación. * '''Yaniv Leviathan''': Propuso el proyecto, método y arquitectura, desarrolló la implementación inicial y contribuyó de manera clave a la implementación y redacción. * '''Moab Arar''': Lideró la estabilización autorregresiva con aumento de ruido, realizó muchas..."
04:4904:49, 7 September 2024 diff hist −39‎ Diffusion Models Are Real-Time Game Engines/es ‎ Created page with "* Menapace et al. (2021) Willi Menapace, Stéphane Lathuilière, Sergey Tulyakov, Aliaksandr Siarohin, and Elisa Ricci. Playable video generation, 2021. URL: [https://arxiv.org/abs/2101.12195](https://arxiv.org/abs/2101.12195)."
04:4804:48, 7 September 2024 diff hist −117‎ Diffusion Models Are Real-Time Game Engines/es ‎ Created page with "===== Simulación de Juegos y Modelos del Mundo ====="
04:4704:47, 7 September 2024 diff hist +48‎ Diffusion Models Are Real-Time Game Engines/es ‎ Created page with "center|thumb|800x800px|Auto-regressive evaluation of the simulation model: Sample #1. Top row: Context frames. Middle row: Ground truth frames. Bottom row: Model predictions."
04:4704:47, 7 September 2024 diff hist +37‎ Diffusion Models Are Real-Time Game Engines/es ‎ Created page with "* Ho et al. (2021) Jonathan Ho, Chitwan Saharia, William Chan, David J Fleet, Mohammad Norouzi, and Tim Salimans. Cascaded diffusion models for high fidelity image generation. ''arXiv preprint arXiv:2106.15282'', 2021."
04:4504:45, 7 September 2024 diff hist +12‎ Welcome ‎ Marked this version for translation
04:4404:44, 7 September 2024 diff hist +32‎ Diffusion Models Are Real-Time Game Engines/es ‎ Created page with "===== Simulación Neural 3D ====="
04:4404:44, 7 September 2024 diff hist +18‎ Welcome ‎No edit summary
04:4204:42, 7 September 2024 diff hist +121‎ Diffusion Models Are Real-Time Game Engines/es ‎ Created page with "=== 5.1 Calidad de la simulación ==="
04:4204:42, 7 September 2024 diff hist +92‎ Welcome ‎No edit summary
04:1004:10, 7 September 2024 diff hist +126‎ Diffusion Models Are Real-Time Game Engines/es ‎ Created page with "=== 4.2 Entrenamiento del Modelo Generativo ==="
04:0804:08, 7 September 2024 diff hist +50‎ N Translations:Welcome/14/zh ‎ Created page with "'''<big>以下是我们的最新翻译：</big>'''" current
04:0804:08, 7 September 2024 diff hist +260‎ N Translations:Welcome/13/zh ‎ Created page with "right|frameless '''<big>Marovi 是一个面向人工智能研究和资源的多语言平台。我们翻译最重要的人工智能研究论文，同时汇集了公开可用的最大多语言人工智能相关术语词汇表。</big>'''" current
04:0504:05, 7 September 2024 diff hist +25‎ Welcome ‎ Marked this version for translation
04:0404:04, 7 September 2024 diff hist −139‎ Diffusion Models Are Real-Time Game Engines/es ‎ Created page with "Los juegos de computadora son sistemas de software creados manualmente centrados en el siguiente ''bucle de juego'': (1) recopilar las entradas del usuario, (2) actualizar el estado del juego y (3) renderizarlo en píxeles en la pantalla. Este bucle de juego, que se ejecuta a altas velocidades de fotogramas, crea la ilusión de un mundo virtual interactivo para el jugador. Estos bucles de juego clásicamente se ejecutan en computadoras estándar, y aunque ha habido mucho..."
04:0404:04, 7 September 2024 diff hist −1‎ Welcome ‎No edit summary
04:0304:03, 7 September 2024 diff hist +5‎ Welcome ‎No edit summary Tag: Visual edit: Switched

7 September 2024