نقلا عن قلب الجهاز

سوف أصدقاء الدجاج قليلا لا يعرف، حاليا سخونة لعبة في العالم من الدجاج اثنين إلى عدد من "بقاء جدي" و "ليلة القلعة" أ. الأول هو أسلوب واقعي، وهو على غرار الرسوم المتحركة. هناك "قلعة الليل" بعد سقوط اللاعبين في حالة حب مع "جدي" أسلوب واقعي، وهذا الاسلوب نزوة ينبغي أن تنطبق على "ليلة القلعة" في ......

وتهدف هذه المقالة لمعرفة كيفية ترحيل CycleGAN لأسلوب واستكشاف تطبيقه في نموذج رسومات اللعبة.

إذا كنت لاعبة، لا بد انك سمعت من اليوم سخونة اثنين "الدجاج" لعبة "ليلة القلعة" (Fortnite) و "جدي البقاء على قيد الحياة." هاتين المباراتين متشابهة جدا، وسقط جميع اللاعبين 100 على الجزيرة، ومن ثم القضاء عليها حتى آخر رجل "الدجاج". الكتاب يفضلون "القلعة الليل" اسلوب اللعبة من قبل، ولكن الآن أنا أفضل "جدي البقاء على قيد الحياة"، وصورة واقعية. حتى انه لا يسعه إلا أن نبدأ في التفكير، هل من الممكن لخلق وضع الرسومات، دعونا اختيار النمط البصري المفضلة لديك دون الحاجة إلى الاعتماد على المطورين لتزويدنا صورة الاختيار؟ إذا كان هناك وضع الرسومات يمكن أن يكون "جدي البقاء على قيد الحياة"، مما يجعل النمط إلى "ليلة القلعة" ذلك؟ من الكتاب قرر استخدام هذا النموذج لاستكشاف عمق التعلم، ومن ثم وجدت الشبكة العصبية تسمى CycleGAN من. شبكة جيدة جدا في الهجرة نمط الصورة. في هذه المقالة، يصف المؤلف مبادئ CycleGAN، ومن ثم تدريبهم ليكون "قلعة الليل" بصريا "جدي البقاء على قيد الحياة."

ما CycleGAN ذلك؟

أسلوب CycleGAN هو الصور عبر المجال ولدت ضد شبكة للهجرة، وصورة يمكن أن يتم ترحيل من مجال إلى آخر، مثل من "قلعة الليل" إلى "جدي البقاء على قيد الحياة،" الهجرات. المهمة، والعلاقة بين تنفيذ طريقة غير خاضعة للرقابة أن الصور من الحقلين ليست رسم الخرائط واحد.

يمكن أن يكون موضع تقدير الشبكة أن الكائنات في مجال الصورة الأصلية، وظهور نفس الصورة، وتحول الكائن المجال الوجهة وفقا لذلك. بعد خوارزمية الشبكة لتحقيق من خلال التدريب ويمكن تحويلها الخيول للحمار وحشي، والتفاح إلى البرتقال والصور إلى لوحات جميلة وهلم جرا.

كيفية تحقيقه؟

لدينا تحليل بسيط لكيفية استخدام CycleGAN في "قلعة الليل" و "جدي البقاء على قيد الحياة" في الهجرة أسلوب التوالي كمدخل والهدف المجالات.

أولا، وحصلنا على الكثير من الصور من مباراتين على أنها مجموعة البيانات عن طريق لقطات الشاشة، على التوالي.

ثانيا، ندرب زوج واحد من GAN، لتعلم "القلعة الليل" النمط، دراسة أخرى "جدي من أجل البقاء"، والاسلوب. الشبكتين في حين المتداولة من خلال التدريب، بحيث لاعبين اثنين تعلم العلاقة بين الكائنات نفسها، لتحويل الصورة السليم.

وفيما يلي الهيكل الأساسي للCycleGAN:

بدأنا عملية التدريب برمتها من "قلعة من الليل" من الصورة الأصلية. ويضم شبكة التدريب واثنين من العمق، هو مولد، هو الممي. سوف الممي مع مرور الوقت يتعلم التمييز بين "ريال Fortnite" و "وهمية Fortnite". سوف مولد استخدام "البقاء على قيد الحياة سيئة" قطة تؤخذ عشوائيا من مجموعة بيانات التدريب لتدريب لمعرفة كيفية الهجرة إلى الصورة الأصلية المجال صورة الحقل الهدف.

للتأكد من أن هذه الهجرة هي ذات مغزى، قمنا بتدريب بينما مجموعة أخرى من المولدات، والممي (أي الممي مولد P2F وP)، ودورها هو إعادة بناء الحقل الأصلي من الصورة الزائفة المجال. وعلاوة على ذلك، لدينا عملية التدريب عن طريق التقليل من الخسائر في الدورة الدموية (فقدان دورة)، وإعادة صورة مشابهة للصورة الأصلية. هذه العملية مشابهة لالترميز التلقائي، نحن لسنا مجرد خطوة وسيطة في البحث عن الفضاء المحتملين الترميز، ولكن للعثور على الصورة بأكملها في المجال الهدف.

كما المستخدمة هنا، مولد الشبكة (على F2P) من قبل التفاف من ثلاث وحدات رئيسية هي: الوحدة الأولى للعثور على رمز "قلعة الليل" قطة الشاشة في مساحة كامنة أقل الأبعاد، ثم، ثانيا الترميز وحدة يمثل تحويلها "البقاء على قيد الحياة سيئة" في الفضاء المحتملين نفس الترميز، وفي الوحدة الثالثة، فك شيدت وفقا تحويل الشفرة الناتج صورة، لذلك الحصول على "البقاء على قيد الحياة سيئة" نسخة "ليلة القلعة" صورة.

في عملية التدريب، وذلك بسبب قيود الذاكرة GPU، يمكننا أن نتعامل الا مع حجم الصورة من 256x256، والتي تؤثر على النتيجة النهائية. إذا كان لديك أكثر من 8GB من ذاكرة الفيديو، يمكنك محاولة لتوليد حجم الصورة من 512x512.

نتيجة

بعد 12 ساعة من التدريب، CycleGAN تبدو الصورة الناتجة اعدة جدا. الشبكة يمكن تحويل بنجاح اللون "قلعة ليلة" في السماء والأشجار والعشب بأنه "جدي البقاء على قيد الحياة" في الاسلوب. يتم تحويل "حصن الليل" في الألوان الإفراط في المبالغة في "جدي البقاء على قيد الحياة،" الألوان أصدق الكريمة.

السماء لا تبدو زرقاء ذلك، يبدو العشب والأشجار على غرار الرسوم المتحركة أقرب إلى "جدي البقاء على قيد الحياة" و. حتى انها تعلمت متر الصحة في أسفل بعبارة "جدي البقاء على قيد الحياة" في الأسلحة النارية والذخيرة في مؤشر! ! مدهش لا ترتبط اثنين من المجالات لظهور اللاعب، وهذا هو السبب بكسل حوله غامض بعض الشيء. وعموما، تحدد شبكة الهدف وتحويل ظهورها في كل المجالات أحسنت.

وضع الرسومات التطبيق في اللعبة

على الرغم من أن النتائج تبدو جيدة، ولكن لتحقيق حقا "البقاء للجدي" على غرار صورة "قلعة ليلة"، لا يزال هناك طريق طويل لنقطعه. مرة واحدة ونحن قادرون على توليد الصور عالية الدقة في الوقت الحقيقي باستخدام هذه الشبكات لبناء هذا المحرك الرسومات المستقبل لوضع اللعبة دون الحاجة إلى الاعتماد على المطورين لم يكن مستحيلا.

يمكن أن نضع الخاص على غرار لعبة المفضلة لتطبيقها على أي لعبة أخرى!