레딧 사용자 ready-eddy가 게임보이 컬러에서 85초에 걸쳐 확산 모델을 구동하는 데 성공했다고 밝혔다. 게임보이 컬러의 CPU는 곱셈을 지원하지 않기 때문에 모든 곱셈을 룩업 테이블로 대체해야 했다. 그럼에도 이는 실제 신경망으로, PC 연결이나 스트리밍 없이 핸드헬드 자체의 8MHz CPU에서 16단계 DDIM을 실행한다. A 버튼을 누르는 순간 순수한 노이즈에서 시작해 낙서(doodle)가 완성된다. 88만 개의 낙서로 학습했으며 실제 게임보이 ROM에는 학습된 108만 개의 가중치만 담겨 있다. 게임보이에서 확산 모델을 구동한 선례를 찾지 못해 최초라고 주장했으며, 더 이른 사례를 알고 있다면 보여달라고 덧붙였다.

모델은 784 → 512 → 512 → 784 구조의 MLP 디노이저로 파라미터 수는 108만 개다. 구글의 Quick, Draw! 데이터셋에서 8개 클래스, 클래스당 11만 장의 낙서, 28x28 해상도로 학습했다. 가중치는 Int8, 활성화는 4비트, 합산은 16비트로 처리했으며 classifier-free guidance를 가중치에 증류해 단계당 한 번의 순전파만 수행한다. 이미지 한 장에는 약 880만 회의 곱셈-누산이 필요하며, 2MB ROM의 거의 대부분은 가중치가 차지한다.

모델을 게임보이에 맞추는 과정이 핵심 난제였다. WRAM에 둔 24KB 크기의 곱 테이블이 모든 곱셈을 두 번의 룩업으로 변환해 곱셈-누산 하나를 18머신 사이클로 줄인다. 첫 번째 레이어는 16비트를 오버플로해 가중치 정밀도 일부를 희생했다. 학습은 ROM의 정확한 정수 연산을 그대로 재현하며, 에뮬레이터가 16단계마다 ROM과 파이썬 버전을 대조해 8개 카테고리 전부에서 비트 단위로 일치함을 확인했다.

17년 된 플래시 카트는 지우기를 시도할 때 자주 '죽어버리는' 골칫거리였다고 개발자는 털어놓으며, 오래된 하드웨어는 사람을 겸손하게 만든다고 말했다. 품질에 대해서는 '그래봐야 게임보이'라며 사과가 가끔 벌어지고 물고기가 가끔 흩어지지만, 1998년산 핸드헬드가 노이즈에서 그려내는 것이라며 만족한다고 밝혔다. 영상 속 음악은 AI가 아니라 본인이 직접 만든 것임을 강조했다. ROM을 체험하거나 기여하고 싶은 이들은 공개된 코드를 참고하라고 안내했다.