の神経ネットワークができる"復活"古いゲームです。 その結果、驚

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2019-01-04 17:50:14

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の神経ネットワークができる Source:

以上の人気が高まってきている間のユーザーがESRGAN技術の強化に超解像生成敵対ネットワーク)です。 後者は神経ネットワークにおいて実施される技術のためのスケール画像2-8倍以上増加します。 どのような仕組みになっているのか? アルゴリズム"fed"の原本画像と低分解能で高めるだけでなく、ネイティブの解決、最新のものの質向上の画像を現実的な内容やテクスチャ、画像"自然"です。 複数のパスのアルゴリズムを作成し、通常の画像とともに、これからもより精度感あふれます。

にESRGANユーザーの大幅な改良質感ゲームなどの猿島Morrowindは、Metroidは、Mystには、クルセイダーな反省し、ファイナルファンタジー"と7では、ドゥームは、"バイオハザード2、3、全体のスタイルです。 ほんの数日前にリニューアルした改造を高分解能質感のためのカルトクラシックペイン最大です。 とESRGANネットワークが向上した食感、マニュアルを編集します。 合計で置き換えられた数千感の約95%です。

結果のようになります。

すでに数例の風合加工ニューラルネットワークを用いたESRGAN。

となった

となった

となった

いう、技術分自身にてご利用いただけます(非常に望ましいものであるとの知識を英語)。 ソースコードをESRGANます。

の意見常連のフォーラムでは、この技術は、今後のゲームを開発します。 中の開発者ではない新しい実践の生産いわゆるHDバージョンの高いゲームです。 場合によって話をしているのを完全再描画の新しいテクスチャー、その他—開発者«ゴミ»に変換するの解決には、既存の質感ます。 いずれの場合は、処理するには、独自の質感、アクセス権と時間を要します。

技術ESRGAN大幅に高速化これらの工程を行うことにより処理関連するデータを与えるという結果をわずか数秒の限り避けて頂き、少なくとも非常に魅力的な実践現場からの眺望です。 このように、意Nvidiaます。 グラフィックソうになったのは、最近のことで様々な人工知能技術です。 例えば、最近の動向は当社のGameWorks技術資料&テクスチャー、機械学習を用いた、CUDA技術をグラフィック-カードです。 したい場合は評価この技術がクローズドβ版テスター)は、最初に登録する必要があり、当社のウェブサイトです。 先にも当社の訓練はありませんでしたニューラルネットワークを移すこのタスクに用いています。

さらに詳しく解説を参照してください技術のESRGANます。 議論の可能性技術をベースに招く。

以上

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