GameNGen
Keine Schätzung
Keine Hardwareanforderungen für dieses Modell
Die Gewichte für dieses Modell wurden nicht veröffentlicht, daher kann es nicht heruntergeladen oder auf Ihrer eigenen Hardware in beliebiger Größe betrieben werden. Es ist nur über seinen Anbieter erreichbar, und keine Grafikkarte ändert das..
Aufgezeichnet
Volle Spezifikation
Alles, was in unserer Datenbank für dieses Modell aufgezeichnet ist. Der Großteil beschreibt, wie es trainiert wurde, anstatt wie es läuft — nützlicher Kontext zur Beurteilung, wie viel Arbeit darin steckt und wie es sich mit Modellen vergleicht, die in einem anderen Maßstab erstellt wurden..
Ursprung
Wer hat dieses Modell gebaut, wo und wann es veröffentlicht wurde.
- Organisation
- Google Research,Google DeepMind,Tel Aviv University
- Organisationsart
- Industry,Industry,Academia
- Land
- United States of America, Israel
- Veröffentlicht
- 22 August 2024
- Autoren
- Dani Valevski, Yaniv Leviathan, Moab Arar, Shlomi Fruchter
Was es tut
Die Problemfelder, für die das Modell entwickelt wurde. Ein Modell kann mehrere davon tragen.
- Domain
- Games
- Aufgabe
- Doom
- Basis-Modell
- Stable Diffusion (LDM-KL-8-G)
Größe
Wie groß das Modell ist und wie viele Daten damit trainiert wurden. Parameter sind die Zahl, die entscheidet, ob es auf einer bestimmten GPU-Karte passt.
- Trainingsdaten
- 458,802,000,000 tokens
" We use a batch size of 128 " (for the main training) "Unless noted otherwise, all results in the paperare after 700,000 training steps. <..> We use a batch size of 2,048 for optimizing the latent decoder, other training parameters are identical to those of the denoiser. <..> Overall we generate 900M frames for training. All image frames (during training, inference, and conditioning) are at a resolution of 320x240 padded to 320x256."
Der Trainingslauf
Was es physisch gekostet hat, um zu trainieren: welche Chips, wie viele, wie lange und was das aus der Wand gezogen hat.
- Trainingshardware
- Google TPU v5e
- Verwendete Chips
- 128
- Stromverbrauch
- 56.8 kW
Verfügbarkeit
Ob Sie das Modell beziehen und es auf Ihrer eigenen Hardware ausführen können, bestimmt, ob eine der Grafikkarten-Zahlen auf dieser Seite zutrifft.
- Gewichte
- Closed — provider access only
- Modellzugang
- Unreleased
- Training-Code
- Unreleased
Wie es klassifiziert ist
Labels, die das Quell-Datenset anwendet, wenn bemerkenswerte Modelle verfolgt werden, und wie zuversichtlich es in den Eintrag ist.
- Aufzeichnungsgenauigkeit
- Unknown
Quellen
Woher dieser Datensatz stammt und wann er zuletzt überprüft wurde.
- Referenz
- Diffusion Models Are Real-Time Game Engines
- Zuletzt aktualisiert
- 28 November 2025
Was die Zahlen bedeuten
Über dieses Modell
GameNGen wurde veröffentlicht von Google Research,Google DeepMind,Tel Aviv University, im Land aufgezeichnet als United States of America, während August 2024. Die veröffentlichende Organisation ist als industry,Industry,Academia.
Es funktioniert im Bereich von Games, und wird als die Aufgabe von aufgezeichnet doom.
Anstatt von Grund auf neu trainiert zu werden, ist es abgeleitet von Stable Diffusion (LDM-KL-8-G). Das ist der übliche Weg, wie ein spezialisiertes Modell hergestellt wird.
Dies ist ein geschlossenes Modell: die trainierten Werte blieben bei demjenigen, der sie erzeugt hat, und es gibt keine lokale Version zum Ausführen.
Training und Herkunft
Es wurde auf einem Korpus von etwa 458,802,000,000 Text-Tokens
Antworten
GameNGen — Häufige Fragen
GameNGen— Welche GPU benötige ich, um es auszuführen?
Dieses ist ein geschlossenes Modell — seine Gewichte wurden nie veröffentlicht, sodass es zu keinem Preis heruntergeladen oder auf Ihrer eigenen Hardware ausgeführt werden kann. Es ist nur über seinen Anbieter erreichbar.
GameNGen— Ist es Open-Source?
Nein. Seine Gewichte wurden nicht veröffentlicht, daher existiert es nur als ein Dienst, der von seinem Eigentümer kontrolliert wird.
GameNGen— Wie viele Parameter hat es?
Es wurden keine Parameteranzahlen veröffentlicht, weshalb keine Speicher- oder Geschwindigkeitsangaben auf dieser Seite erscheinen.
GameNGen— Wer hat es erstellt?
Es wurde veröffentlicht von Google Research,Google DeepMind,Tel Aviv University, basiert auf United States of America, eine als kategorisierte Organisation industry,Industry,Academia.
GameNGen— Wann wurde es veröffentlicht?
Es wurde veröffentlicht in August 2024. Die Fähigkeit pro Parameter hat sich erheblich verbessert, sodass ein neueres Modell derselben Größe oft die bessere Nutzung derselben Hardware darstellt.
GameNGen— Wofür wird es verwendet?
Es funktioniert im Bereich von Games, und wird als Bewältigung der Aufgabe von doom. Dies sind die Bereiche, um die es entworfen wurde; sie beschreiben die Absicht und nicht eine harte Grenze.
Die andere Richtung
Von der anderen Seite aus betrachten?
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