तंत्रिका नेटवर्क के लिए सक्षम है "पुनर्जीवित" पुराने खेल है । परिणाम आश्चर्यजनक है
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लोकप्रियता में बढ़ रहा gamers के बीच हो जाता है ESRGAN प्रौद्योगिकी (उन्नत सुपर संकल्प उत्पादक Adversarial नेटवर्क) । उत्तरार्द्ध है एक तंत्रिका नेटवर्क है, जो लागू प्रौद्योगिकियों स्केलिंग के लिए छवियों के साथ एक 2-8 गुना गुणवत्ता में वृद्धि. यह कैसे काम करता है? एल्गोरिथ्म "फेड" मूल छवि के कम संकल्प के साथ, तो यह न केवल बढ़ जाती है देशी संकल्प के नवीनतम है, लेकिन यह भी गुणवत्ता में सुधार की छवियों, जोड़ने के यथार्थवादी विवरण और बनावट बना रही है, छवियों में अधिक "प्राकृतिक". में कई गुजरता के एल्गोरिथ्म आम तौर पर एक छवि बनाता है के साथ भी अधिक से अधिक सटीकता और यथार्थवाद.
के साथ ESRGAN उपयोगकर्ताओं को काफी बेहतर बनावट के लिए इस तरह के खेल के रूप में बंदर द्वीप, Morrowind, Metroid, मिस्ट, योद्धा कोई पछतावा नहीं, अंतिम काल्पनिक 7, कयामत, निवासी ईविल 2 और 3 बनाए रखते हुए, अपने समग्र शैली. सिर्फ कुछ दिनों के पहले के साथ बाहर आया था एक संशोधन के साथ उच्च संकल्प बनावट के लिए एक पंथ क्लासिक मैक्स पायने. के साथ ESRGAN नेटवर्क में सुधार हुआ था, बनावट और लागू मैनुअल संपादन. कुल में बदल दिया गया था एक कुछ हजार बनावट, के बारे में 95 प्रतिशत है ।
परिणाम इस तरह दिखता है:
आप पा सकते हैं के कई उदाहरण बनावट प्रसंस्करण तंत्रिका नेटवर्क का उपयोग ESRGAN नीचे:
बन गया
बन गया
बन गया
करने के लिए इच्छुक प्रौद्योगिकी बाहर की कोशिश अपने आप को, आप का उपयोग कर सकते हैं (अत्यधिक वांछनीय अंग्रेजी का ज्ञान). स्रोत कोड है ESRGAN .
की राय में नियमित रूप से मंचों, इस प्रौद्योगिकी के भविष्य के खेल के विकास. डेवलपर्स के बीच एक नई बात नहीं है अभ्यास के उत्पादन के तथाकथित HD के संस्करणों के पुराने खेल है । कुछ मामलों में हम बात कर रहे हैं के बारे में एक पूरा redrawing के नए बनावट, दूसरों — डेवलपर्स और 171;कचरा», परिवर्तित करने के संकल्प के मौजूदा बनावट है । लेकिन किसी भी मामले में, प्रसंस्करण के लिए मूल बनावट और अनुमतियों की एक बहुत लेता है समय.
प्रौद्योगिकियों के इस तरह के ESRGAN सक्षम करने के लिए काफी गति इन प्रक्रियाओं के प्रदर्शन से प्रसंस्करण के लिए प्रासंगिक डेटा और परिणाम बस कुछ ही सेकंड में उन्हें बनाता है, जो बहुत ही आकर्षक का एक व्यावहारिक बिंदु से देखने के लिए. इस, जाहिर है, सहमत Nvidia. ग्राफिक्स समाधान हाल ही में दिलचस्पी बन गया है, विभिन्न कृत्रिम बुद्धि प्रौद्योगिकियों. उदाहरण के लिए, नवीनतम घटनाओं में से एक है कंपनी के GameWorks प्रौद्योगिकी: माल & बनावट का उपयोग कर, मशीन सीखने और CUDA प्रौद्योगिकी के लिए उनके ग्राफिक्स कार्ड है । यदि आप चाहते हैं का मूल्यांकन करने के लिए इस प्रौद्योगिकी (अब वहाँ है एक बीटा परीक्षण), आप पहली बार रजिस्टर करने की जरूरत पर कंपनी की वेबसाइट . इससे पहले हम यह भी बताया कि कंपनी के प्रशिक्षित किया गया है, इसे बनाया है एक तंत्रिका नेटवर्क , जिससे स्थानांतरण करने के लिए इस कार्य GPU.
अधिक जानकारी के लिए, देखें विवरण के प्रौद्योगिकी ESRGAN . पर चर्चा करने के लिए संभावित प्रौद्योगिकी के हम नही हमारा .
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