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English(EN) I trained a playable diffusion world model of Pokémon Red, plus a game agent harness on the same System 1/2 split as Krafton's PUBG Ally. Can this be ICLR-workshop worthy? [P]

开发者训练可玩的 Pokémon Red 扩散世界模型

一位开发者创建了一个可玩的 Pokémon Red 扩散世界模型,能够根据按钮按下和过去的视觉效果生成游戏帧。该模型在 RTX 4090 上训练,还包含了一个 System 1/System 2 代理,类似于 Krafton 为 PUBG Ally 所采用的方法,用于在游戏中导航和互动。该项目包括一个上采样器和着色器,以增强扩散模型的低分辨率、灰度输出,并已成功演示了赢得游戏中第一个徽章的能力。 AI

影响 展示了扩散模型和代理架构在交互式环境中的新颖应用。

排序理由 该项目描述了一个涉及为游戏世界训练扩散模型和代理的新颖研究项目,有潜力提交研讨会。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]

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开发者训练可玩的 Pokémon Red 扩散世界模型

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该项目描述了一个涉及为游戏世界训练扩散模型和代理的新颖研究项目,有潜力提交研讨会。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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报道来源 [1]

  1. r/MachineLearning TIER_1 English(EN) · /u/priyanshu123sah ·

    我训练了一个可玩的 Pokémon Red 扩散世界模型,以及一个基于与 Krafton 的 PUBG Ally 相同 System 1/2 分割的游戏代理。这能达到 ICLR 研讨会的水平吗?[P]

    <table> <tr><td> <a href="https://www.reddit.com/r/MachineLearning/comments/1xqt0pk/i_trained_a_playable_diffusion_world_model_of/"> <img alt="I trained a playable diffusion world model of Pokémon Red, plus a game agent harness on the same System 1/2 split as Krafton's PUBG Ally.…