Quali benefici possono portare нейросети per film, videogiochi e realtà virtuale

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2019-03-18 23:15:10

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Quali benefici possono portare нейросети per film, videogiochi e realtà virtuale Source:

Con lo sviluppo della tecnologia нейросетей e di apprendimento, si espande e il loro campo di applicazione. Se prima нейросети utilizzati esclusivamente per lo svolgimento di matematiche complesse, medici, fisici, biologici di calcolo e di previsione, ora queste tecnologie stanno guadagnando grande popolarità in più «atterrato» ambiente – nel campo dell'intrattenimento. Che fa solo i primi passi in questa direzione, sono già in grado di dimostrare sorprendenti e a volte anche ottimi risultati. Oggi vediamo alcuni esempi illustrativi.

Il Processo di ремастеринга video è talmente complessa e времязатратный che molti capolavori classici abbiamo, forse, non avrebbe visto con un nuovo, moderno, chiaro e succosa immagine. Tuttavia, il mondo è pieno di intelligenti i tifosi e gli appassionati che conoscono in nuove tecnologie, e in particolare le tecnologie нейросетей e di apprendimento, attraverso i quali è possibile ottenere risultati sorprendenti anche in casa. Ad esempio, un utente di YouTube Stefan Rumen con lo pseudonimo di CaptRobau ha deciso di mostrare alcune caratteristiche нейросетей nel trattamento video vecchia serie di fantascienza.

Precedente il suo lavoro è Remako Mod — «HD-remake di» classico e molto popolare RPG giapponese di Final Fantasy VII chiamato. Per questo ha usato IA-algoritmo di intelligenza artificiale del Gigapixel, con il quale è riuscito a scalare l'immagine immagine originale 4 volte, portando i suoi in HD-risoluzione senza alcun cambiamento significativo nell'originario art-design. Così, mentre si dovrà attendere un altro decennio, fino a quando il giapponese sviluppatore e publisher di videogiochi Square Enix rilascerà ufficialmente il remaster, forse una delle parti migliori di questa serie di giochi, può provare la mod Stefano Румена da solo, scaricando la sua .

A proposito, in un recente tecnologia нейросетей per ремастеринга vecchi giochi e portarli al più attuale e moderno mente senza un cambiamento totale del concetto originale è diventato un vero trend tra i vari мододелов. Per esempio, non molto tempo fa abbiamo parlato di tecnologia ESRGAN (Enhanced Super Resolution Generative Adversarial Networks), con cui vengono realizzati tecnologia zoom delle immagini con 2-8 uno zoom di qualità. L'algoritmo «alimentati» l'immagine originale con bassa risoluzione, dopo di che non solo aumenta la risoluzione originale di quest'ultimo, ma anche migliora la qualità dell'immagine, подрисовывая dettagli realistici e che fa texture «più naturali».

Confronto la qualità delle texture: a sinistra l'originale trama di gioco Morrowind, a destra trattato нейросетью

il Personaggio di Doom (a sinistra — è stato, a destra — è diventato)

il Trattamento di sfondo nel gioco Resident Evil 3

Leggere più in dettaglio e vedere gli esempi possono essere andando .

Sia Come sia, tra ремастерингом «Settimo Farei» Stefan Rumen ha deciso di fare un altro progetto – utilizzare la stessa tecnologia di apprendimento automatico, ma già per il trattamento di quadri classica serie di fantascienza degli anni ' 90. Come oggetto di sperimentazione Rumen scelto «: lo spazio profondo nove».

Zoom «immagine vivente» TV-di una serie di difficoltà è molto diverso da scala in anticipo отрендеренного immagine di Final Fantasy VII, osserva l'autore, quindi il risultato finale, anche se sembra notevolmente migliore di origine materiali a bassa risoluzione, ma questa immagine è ancora ben lungi dall'essere ideale, su cui si poteva sognare ancora con la comparsa sul mercato i primi Blu-ray-lettori. Tanto in tanto sullo schermo appaiono piccole «artefatti». Ma, ancora una volta, in generale sembra più che degno. E, in generale, guardate voi stessi.

Per questo progetto Rumen anche usato un algoritmo di intelligenza artificiale del Gigapixel, che è stato addestrato per la modifica delle immagini basata su immagini reali. L'autore osserva che la nuova immagine è stata ottenuta in formato 1080p e 4k, ma così come Румена no tv o monitor con risoluzione nativa 4K, di valutare adeguatamente 4K-opzione non può.

Purtroppo, di vedere la serie televisiva tutto in Full HD non è possibile. Il processo di elaborazione di tutto il materiale originale avrebbe preso molto tempo, quindi Rumen per la dimostrazione usato solo i singoli fotogrammi delle diverse serie. Secondo lui, ha iniziato questo progetto è solo un motivo per dimostrare che è davvero possibile. A suo parere, un team di professionisti che lavora in una grande società televisiva e avendo a disposizione più adatto e potente per questo tipo di lavoro attrezzature informatiche in grado di gestire questo compito molto meglio.

L'Uso di нейросетей per semplificare il lavoro di elaborazione vecchie immagini di videogiochi e film non sono gli unici settori dove tali tecnologie sono in grado di mostrare il loro talento. Nel mondo di oggi, dove sempre più popolare visite panoramiche della fotocamera, in grado di produrre con un angolo di 360 gradi, e anche un auricolare realtà virtuale, gli sviluppatori hanno cominciato a esplorare attivamente il potenziale di ripresa panoramica.

Uno dei più recenti sviluppi in questa direzione è la rete neurale è in grado di esprimere panoramiche staticheimmagine. I suoi autori sono esperti in materia di apprendimento dei Mit, Columbia università e la George Mason University.

Creata algoritmo determina il tipo di ambiente e gli oggetti in foto, e poi raccoglie e mette i suoni di quella del database in base spaziale con il calcolo della distanza a loro fonti in questa immagine. Grazie a questa immagine panoramica acquisisce e realistico suono surround, che permette in un modo completamente nuovo per votare il quadro presentato.

Secondo gli sviluppatori di questo нейросети, la tecnologia può trovare interesse tra gli sviluppatori VR contenuti (film e giochi). L'ultimo in questo caso non devono sovrapporre tutti i suoni immagine panoramica manualmente, rete neurale è in grado di fare tutto da soli.

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