GameNGen
Aucune estimation
Aucune exigence matérielle pour ce modèle
Les poids de ce modèle n'ont pas été publiés, donc il ne peut pas être téléchargé ou exécuté sur votre propre matériel à aucune taille. Il n'est accessible que par l'intermédiaire de son fournisseur, et aucun changement de carte graphique ne modifie cela..
Enregistrement
Spécifications complètes
Tout est enregistré pour ce modèle. La plupart décrit comment il a été entraîné plutôt que comment il fonctionne — un contexte utile pour juger combien de travail a été investi, et comment il se compare avec des modèles construits à une échelle différente..
Origine
Qui a construit ce modèle, où, et quand il a été publié.
- Organisation
- Google Research,Google DeepMind,Tel Aviv University
- Type d'organisation
- Industry,Industry,Academia
- Pays
- United States of America, Israel
- Publié
- 22 August 2024
- Auteurs
- Dani Valevski, Yaniv Leviathan, Moab Arar, Shlomi Fruchter
Ce qu'il fait
Les domaines problématiques pour lesquels le modèle a été conçu. Un modèle peut contenir plusieurs de chacun.
- Domaine
- Games
- Tâche
- Doom
- Modèle de base
- Stable Diffusion (LDM-KL-8-G)
Taille
Quelle est la taille du modèle et combien de données il a été formé. Les paramètres sont le chiffre qui décide s'il convient à une carte graphique donnée.
- Données d'entraînement
- 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."
L'exécution de formation
Ce qu'il a physiquement fallu pour entraîner : quels chips, combien, pendant combien de temps, et ce que cela a tiré du secteur.
- Matériel d'entraînement
- Google TPU v5e
- Chips utilisés
- 128
- Consommation d'énergie
- 56.8 kW
Disponibilité
Que vous puissiez obtenir le modèle et l'exécuter sur votre propre matériel, ce qui détermine si l'un des chiffres de la carte graphique sur cette page s'applique.
- Poids
- Closed — provider access only
- Accès au modèle
- Unreleased
- Code d'entraînement
- Unreleased
Comment il est classé
Étiquettes que le ensemble de données source applique lors du suivi de modèles notables, et à quel point il est confiant dans l'entrée.
- Confiance d'enregistrement
- Unknown
Sources
D'où vient cet enregistrement et quand a-t-il été vérifié pour la dernière fois.
- Référence
- Diffusion Models Are Real-Time Game Engines
- Dernière mise à jour
- 28 November 2025
Ce que les chiffres signifient
À propos de ce modèle
GameNGen a été publié par Google Research,Google DeepMind,Tel Aviv University, dans le pays enregistré comme United States of America, durant August 2024. L'organisation de publication est catégorisée comme industry,Industry,Academia.
Il fonctionne dans le domaine de Games, et est enregistré comme exécutant la tâche de doom.
Plutôt que d'être entraîné depuis le début, il est dérivé de Stable Diffusion (LDM-KL-8-G). C'est la façon habituelle de produire un modèle spécialisé.
C'est un modèle fermé : les valeurs entraînées sont restées avec ceux qui les ont produites, et il n'y a pas de version locale à exécuter.
Entraînement et provenance
Il a été entraîné sur un corpus d'environ 458,802,000,000 jetons de texte
Réponses
GameNGen — questions courantes
GameNGen— Quelle GPU ai-je besoin pour l'exécuter ?
Aucun. C'est un modèle fermé - ses poids n'ont jamais été publiés, il ne peut donc pas être téléchargé ou exécuté sur votre propre matériel à aucun prix. Il n'est accessible que par son fournisseur.
GameNGen— est-ce que c'est open source ?
Non. Ses poids n'ont pas été publiés, donc il n'existe que sous forme de service contrôlé par son propriétaire.
GameNGen— combien de paramètres cela a-t-il ?
Aucun nombre de paramètres n'a été publié pour cela, c'est pourquoi aucun chiffre de mémoire ou de vitesse n'apparaît sur cette page.
GameNGen— qui l'a créé ?
Il a été publié par Google Research,Google DeepMind,Tel Aviv University, basé sur United States of America, une organisation catégorisée comme industry,Industry,Academia.
GameNGen— quand a-t-il été publié ?
Il a été publié dans August 2024. La capacité par paramètre s'est considérablement améliorée depuis, donc un modèle plus récent de la même taille est souvent le meilleur usage du même matériel.
GameNGen— à quoi ça sert ?
Il fonctionne dans le domaine de Games, et est enregistré comme gérant la tâche de doom. Ce sont les domaines autour desquels il a été conçu ; ils décrivent l'intention plutôt qu'une limite stricte.
L'autre direction
Regardez-le de l'autre côté ?
Cette page commence par le modèle. Si vous possédez déjà une carte et souhaitez savoir tout ce qu'elle exécutera., commencez par le matériel à la place.