Нейросети способны «реанимировать» старенькые игры. Итог поразителен

Все огромную популярность посреди игроков в компьютерные игры приобретает разработка ESRGAN (Enhanced Super Resolution Generative Adversarial Networks). Крайняя представляет собой нейросеть, при помощи которой реализуются технологии масштабирования изображений с 2-8-кратным повышением свойства. Как это работает? Методу «скармливается» оригинальное изображение с низким разрешением, опосля чего же он не только лишь наращивает начальное разрешение крайнего, но к тому же увеличивает качество отображения, добавляя к нему близкие к реальности детали и делая текстуры рисунки «наиболее естественными». За несколько проходов метод, обычно, делает изображение с еще большей точностью и реалистичностью.

При помощи ESRGAN юзеры существенно улучшили текстуры к таковым играм как Monkey Island, Morrowind, Metroid, Myst, Crusader No Remorse, Final Fantasy 7, Doom, Resident Evil 2 и 3, при всем этом сохранив их общий стиль. Практически некоторое количество дней вспять вышла модификация с текстурами высочайшего разрешения для культовой классики Max Payne. С помощью ESRGAN сети были усовершенствованы текстуры, также применялось ручное редактирование. В общей трудности были изменены несколько тыщ текстур, приблизительно 95 процентов.

Для желающих опробовать технологию без помощи других, можно пользоваться данной для нас аннотацией (очень лучше познание британского). Начальный код ESRGAN находится тут.

По воззрению завсегдатаев направленных на определенную тематику форумов, данная разработка является будущим геймдева. Посреди разрабов не нова практика выпуска так именуемых HD-версий старенькых игр. В неких вариантах идет речь о полной перерисовке новейших текстур, в остальных — создатели мало «халтурят», перерабатывая разрешение уже имеющихся текстур. Но в любом случае, для переработки уникальных текстур и разрешений затрачивается огромное количество времени.

Технологии подобные ESRGAN способны значительно убыстрить эти процессы, выполняя обработку подходящих данных и выдавая готовый итог всего за несколько секунд, что и делает их весьма симпатичными с практической точки зрения. С сиим, судя по всему, согласна компания Nvidia. Разраб графических решений крайнее время увлекся разными технологиями искусственного ума. К примеру, одной из крайних разработок компании является разработка GameWorks: Materials & Textures, использующая машинное обучение (педагогический процесс, в результате которого учащиеся под руководством учителя овладевают знаниями, умениями и навыками) и технологию CUDA собственных графических карт. Если желаете оценить эту технологию (на данный момент идет бета-тест), то сначала нужно будет зарегистрироваться на веб-сайте компании — вот тут. Чуток ранее мы также докладывали о том, что компания научила сделанную ею нейронную сеть обрабатывать 3D-графику, тем перекладывая эту задачку с графического микропроцессора.