有什么好处可以带来的神经网络电影、视频游戏和虚拟现实

日期:

2019-03-18 23:55:20

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<与发展技术的神经网络和学习机,并扩大其范围。 如果前面的神经网络都专门用于执行复杂的数学、医学、物理、生物、计算和预测,但现在这些技术是获得广泛普及,在更加"平常"环境领域的娱乐。 只做第一个在这个方向采取的步骤,它们能够表现出令人惊讶的,有时甚至是杰出的成果。 今天让我们来看看一些说明性例子。

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<进程的重视频是如此复杂和耗费时间,许多杰出的世界经典我们可能从来没有看到新的、现代的、明确的和多汁的画面。 然而,世界是充满智能风扇和爱好者都熟悉新技术,特别是技术的神经网络和学习机,借助它,就可以达到惊人的效果,甚至在家里。 例如,一个YouTube的用户Stefan瘤别CaptRobau决定以证明的某些功能的神经网络处理视频的老sci-Fi系列。

<前,他的工作是Remako国防部第8212;"HD-重拍的"经典的和非常受欢迎日本RPG的最终幻想VII称为。 对于这一点,他使用的AI-算法AI千兆像素,这是能够规模的图像的原始图像的4倍,移动它在HD决议没有任何重大变化的原始艺术设计。 因此,虽然你将要等待另一个十年时间在日本的开发商和出版商的计算机游戏史克将正式释放,重新制作,这可能是最好的部分之一的这个游戏剧,你可以尝试一个模特的胃自己通过下载

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<顺便说一下,最近的技术的神经网络的重旧的游戏,并给他们带来一个更加相关和现代化没有改变整体的原始概念已经成为一个真正的趋势之间的各种游戏模组的。 例如,不久前,我们告诉你关于ESRGAN技术(增强的超级的决议生成的敌对网络),其已实施的技术,扩大图像与2至8倍增加的质量。 算法"喂"原始图像的分辨率低,那么它不仅增加司机的决议的最新的,但也增加了图像质量,Podrezova逼真的细节和作出的纹"更自然的"。

<他们>的比较优质的纹理:在离开了原来的纹理从游戏晨风,以正确处理由的神经网络

<他们>字符从厄运(左边的第8212;它的权利和8212;)

<他们>背景处理在游戏中的居民邪恶的3

<阅读更多,看到的实例可以遵循。

<无论如何,在两者之间的修复"第七决赛"Stefan瘤决定做另一个项目使用同一技术的学习机,但对于处理框架经典的科幻系列的90-当中。 作为个体用于实验,胃选择":深空九."

<扩展了"生活形象"的一个电视系列复杂性非常不同的扩展在预ofrendering图像最终幻想七,提交人指出,所以最终结果看起来好多了源材料在分辨率较低,但这张照片是仍然远远不理想,你可以梦想曾经因为市场上出现的第一Blu-ray员。 偶尔会出现在屏幕上一个小小的"文物的"。 但是,再说一次,总体而言,它看起来比值得的。 而且,在一般情况下,看看自己.

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<于此项目的胃还使用了算法AI千兆像素,这是训练的编辑图像的基础上真正的照片。 提交人指出,新的图像中得到的1080p和4k,但因为我目前有没有电视或监督与当地4K决议,充分评估4K选择,他不能。

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<对不起看的节目中全是不可能的。 处理的所有材料来源将需要很长的时间,所以胃为了演示只有使用这个框架的不同系列。 据他说,他开始这个项目的一个原因–以显示它的确是可能的。 根据他的整个团队工作的专业人员的一个主要电视公司和其中有一个更合适的和强有力的这样的计算机设备将能够应付这项工作要好得多。

<使用神经网络简化处理的古老的图像,从视频游戏和电影不是唯一的领域,这些技术能够显示自己的才能。 在现代世界,那里越来越受欢迎的全景摄像机,能够产生一个360度的角度,和耳机的虚拟现实中,开发商开始积极探索潜在的全景摄影。

<最近的一个发展在这个方向的神经网络能够声音的全静态的图像。 作者是该领域的专家的学习机从麻省理工学院、哥伦比亚大学和乔治梅森大学。

<这种算法定指定类型的环境和对象的照片和后来选择和排列听从使用数据库中根据空间计算的距离其来源在这一形象。 由于这个全景图像中出现的现实和三维立体声音,允许一个完全新的方式来评估所呈现的画面。

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<根据开发的这个神经网络技术可以找到感兴趣的开发商之间的虚拟现实的内容(电影和游戏)。 后者在这种情况下,没有把所有的声音,一个全景图像手,神经网络将能够单枪匹马地做到这一点。

<订阅我们的。 还有你可以找到的材料没有公布在网站上。

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