Grand Theft Auto semble photoréaliste avec l’apprentissage automatique

Aussi puissants que soient devenus les consoles de jeux vidéo, même les jeux vidéo les plus époustouflants sur le plan graphique ne ressemblent pas à des séquences réalistes et réelles, ce qui est sans doute le but ultime. Mais chercheurs d’Intel Labs peut avoir trouvé un raccourci en appliquant techniques d’apprentissage automatique pour les images rendues d’une console qui passe du beau au photoréaliste.

Au cours des dernières décennies, les capacités graphiques des consoles de salon ont avancé à pas de géant. Suite puissance de traitement en les machines permettent non seulement pour rendre plus de détails dans les modèles 3D qui composent une scène, mais aussi pour recréer plus précisément le comportement de la lumière afin que les reflets, les reflets et ombres se comportent et ressemblent de plus en plus à ce qu’ils font dans le monde réel.

Mais le matériel n’est pas tout à fait au point où les jeux vidéo semblent aussi photoréalistes que les effets visuels générés par ordinateur que les superproductions hollywoodiennes utilisent pour épater le public. Une console peut rendre 60 images de vidéo à une résolution 4K chaque seconde, mais une seule image d’un film mettant en vedette un ordinateur complexeles effets générés peuvent prendre des heures ou même des jours pour rendre avec des résultats photo-réalistes. Le streaming de jeu est une solution, où de puissants ordinateurs éloignés rendent un jeu en temps réel, puis envoient des images finalisées sur Internet à l’écran d’un joueur, mais cette nouvelle recherche est encore plus intelligente que cela.

Nous avons déjà vu le machine learning utilisé pour transférer le style artistique unique du travail d’un peintre célèbre à une autre image, et même à une vidéo en mouvement, et ce n’est pas tout à fait différent de ce qui se passe dans cette recherche. Mais au lieu de former un réseau de neurones sur des chefs-d’œuvre célèbres, les chercheurs d’Intel Labs se sont appuyés sur le Ensemble de données Cityscapes, une collection d’images du centre urbain d’une ville allemande capturées par la caméra intégrée d’une voiture, pour s’entraîner.

Lorsqu’un style artistique différent est appliqué aux images à l’aide de techniques d’apprentissage automatique, les résultats sont souvent instables dans le temps, ce qui signifie que, image par image, des artefacts étranges sautent, apparaissent et réapparaissent, ce qui diminue la réalité des résultats. Avec cette nouvelle approche, les effets rendus ne présentent aucun de ces artefacts révélateurs, car en plus du traitement du métrage rendu par Grand Theft Auto V’s moteur de jeu, le réseau neuronal utilise également d’autres données de rendu auxquelles le moteur du jeu a accès, comme la profondeur des objets dans une scène, et des informations sur la manière dont l’éclairage est traité et rendu.

C’est une simplification grossière—Vous pouvez en lire plus explication détaillée de la recherche ici– mais les résultats sont remarquablement photoréalistes. le la surface de la route est lissé, fait ressortir l’aspect des véhicules plus prononcée, et les collines environnantes dans plusieurs clips semblent plus luxuriant et vivant avec la végétation. Ce qui est encore plus impressionnant, c’est que les chercheurs pensent, avec le bon matériel et une optimisation supplémentaire, les séquences de jeu pourraient être améliorées par leur réseau convolutif à des «taux interactifs» – une autre façon de dire en réel-time — lorsqu’il est intégré dans le moteur de rendu d’un jeu vidéo.

Donc, au lieu d’avoir besoin d’une PS6 de 2000 $ pour que les jeux ressemblent à ceci, tout ce qui peut être nécessaire est une mise à jour logicielle.

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