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基于GameGAN的动态环境模拟

NVIDIA英伟达 来源:英伟达NVIDIA中国 2020-07-08 15:26 次阅读

GameGAN – 一种生成式模型,能够通过训练,理解游戏规则和键盘动作,学习如何在视觉上interwetten与威廉的赔率体系 特定游戏。代理按下一个按键,GameGAN 就能借助精巧设计的生成式对抗网络,“渲染”接下来的屏幕内容。

如果您看到左上图的那一位,可能会认为她在玩岩谷彻的《吃豆人》游戏,但事实并非如此!她实际上正在玩的是由 GAN 生成的 新版本《吃豆人》。本文中,我们将介绍 GameGAN,它能够通过对 很多游戏回合的观察,学习如何复制游戏。此外,我们的模型能够 分解背景与动态对象,让我们能够调换下行中间及右侧图像中所示 的组件,以创建新游戏。

对于任何机器人系统,模拟都是关键的一环。为正确地进行模拟,我们需要编写复杂的环境规则,如:动态代理的行为,以及每个代理的行为会如何影响其他代理的行为。

在《基于 GameGAN 的动态环境模拟》白皮书中,我们旨在通过简单地观察代理与环境的交互,以学习得到一个模拟器。

这个方法具备超越当前方法的关键优势:设计一个记忆模块,以构建环境的内部映射,让代理能够返回到早前访问过的位置,且具有高度的视觉一致性。此外,GameGAN 能够分解图像中的静态和动态组建,使模型的行为更易于理解,且与需要对动态元素进行显式推理的下游任务相关。这使得许多有趣的应用程序成为了可能。

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原文标题:白皮书下载 | 基于 GameGAN 的动态环境模拟

文章出处:【微信号:NVIDIA_China,微信公众号:NVIDIA英伟达】欢迎添加关注!文章转载请注明出处。

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