DIAMOND

DIAMOND（DIffusion As a Model Of eNvironment Dreams）是一款基于扩散模型的强化学习代理，专为模拟复杂环境而设计。该模型通过生成高质量的视觉内容，为代理提供了丰富的学习与决策环境。在Atari游戏及3D环境中，如CS:GO，DIAMOND展现了卓越的性能，能够捕捉并处理复杂的视觉信息。相较于传统基于离散潜在变量的方法，DIAMOND在保持视觉信息完整性方面表现更为出色。 DIAMOND的核心优势在于其强大的环境模拟能力，支持从2D到3D环境的全面覆盖，并通过实时交互让用户直接参与代理的学习过程。此外，DIAMOND在Atari 100k基准测试中取得了优异成绩，平均人类归一化得分为1.46，证明了其在强化学习领域的领先性。 技术上，DIAMOND采用扩散模型来预测下一帧画面，逐步去除噪声以生成清晰图像。同时，它利用连续潜在变量捕捉更多视觉细节，结合环境响应模拟实现对复杂动态的精准建模。为了提升运行效率，DIAMOND优化了去噪步骤，确保模型的稳定性和高效性。 DIAMOND的开源资源包括项目官网（[https://diamond-wm.github.io/](https://diamond-wm.github.io/)）、GitHub仓库（[https://github.com/eloialonso/diamond/tree/csgo](https://github.com/eloialonso/diamond/tree/csgo)）以及arXiv论文（[https://arxiv.org/pdf/2405.12399](https://arxiv.org/pdf/2405.12399)）。