Shkencëtarët e Google Research kanë publikuar së fundmi një artikull që prezanton GameNGen, një motor lojërash i bazuar në AI që gjeneron lojëra origjinale të Doom duke përdorur një rrjet nervor. GameNGen përdor Stable Diffusion, një teknologji e avancuar e zhvilluar nga shkencëtarët Dani Valevski, Yaniv Leviathan, Moab Arar dhe Shlomi Fruchter. Ky motor i bazuar në AI shfrytëzon kornizat e mëparshme dhe hyrjen aktuale të lojtarit për të prodhuar korniza të reja që shfaqin një besnikëri vizuale dhe koherencë të jashtëzakonshme. Një nga arritjet e jashtëzakonshme të GameNGen është aftësia e tij për të gjeneruar një motor lojërash të plotë me logjikë të qëndrueshme. Lojtarët mund të përjetojnë lojën e Doom me veçori si kthimi, lëvizja anësore, qitja e armëve dhe dëmtimi i saktë nga armiqtë dhe rreziqet e ambientit. Ndërsa lojtarët eksplorojnë lojën, nivelet ndërtohen në kohë reale, dhe loja edhe ndjek municioni për pistoletat e tyre. E habitshme, loja e gjeneruar është aq autentike sa shpesh është e vështirë të dallosh nga loja e vërtetë e Doom në klipe të shkurtra. Loja ekzekutohet me një brez të qetë prej 20 kornizash për sekondë (FPS). Për të trajnuar GameNGen saktësisht në modelimin e niveleve të veta të Doom, ekipi në Google trajnoi një agjent AI për të luajtur Doom në vështirësi të ndryshme dhe për të simuluar nivele të ndryshme të aftësive të lojtarëve.

Agjenti shpërblehej për veprime si mbledhja e fuqive dhe përfundimi i niveleve, ndërsa dëmtimi i marrë ose vdekja rezultuan në ndëshkim. Ky proces trajnimi ofroi qindra orë të dhënash vizuale trajnimi për modelin GameNGen për t'u referuar dhe rikrijuar. Një inovacion kyç në këtë studim qëndron në mënyrën se si shkencëtarët ruajtën koherencën midis kornizave për periudha të gjata duke përdorur Stable Diffusion. Stable Diffusion është një model AI gjenerues i përdorur gjerësisht që gjeneron imazhe bazuar në nxitje imazhesh ose texti. Megjithatë, shpesh vuan nga mungesa e vazhdimësisë midis kornizave të njëpasnjëshme dhe një rënie në cilësinë vizuale me kalimin e kohës, siç tregohet në filmin e shkurtër Anime Rock Paper Scissors të Corridor. Për të adresuar këto sfida, Google Research përmirësoi Stable Diffusion duke trajnuar korniza të reja duke përdorur një sekuencë më të gjatë hyrjesh përdoruesi dhe korniza paraprake, ndërsa gjithashtu futi zhurmë Gaussian për të korruptuar kornizat e kontekstit. Përveç kësaj, një rrjet nervor i përveçëm por i integruar vazhdimisht korrigjon dhe riparon kornizat e kontekstit, duke rezultuar në imazhe me nivele të larta stabiliteti dhe koherence vizuale për periudha të gjata. Edhe pse shembujt aktualë të GameNGen nuk janë të përsosur, ka raste sporadike të artefakteve vizuale si masa të turbullta, njolla dhe elemente që ndriçojnë. Armiqtë e vdekur mund të transformohen në masa të turbullta, dhe karakteri në HUD i Doomguy ngre dhe ul vetullat vazhdimisht si The Rock në Monday Night Raw. Për më tepër, nivelet e gjeneruara mund të shfaqin mospërputhje, siç tregohet në videon e ngulitur në YouTube, ku Doomguy papritmas ndalon marrjen e dëmtimit në 4% dhe struktura e nivelit ndryshon plotësisht pas një rrotullimi prej 360 gradësh brenda një grope me helm.