Grand Theft Auto V semble presque photoréaliste grâce à l’apprentissage automatique

Alors que nous avons vu de nombreux exemples d’IA améliorant l’apparence des jeux au cours des deux dernières années, Je n’ai jamais rien vu de tel que cette approche qui puisse prendre Grand Theft Auto V Et à travers le pouvoir de la magie, ça donne l’air si putain réel.

Il s’agit d’un projet de Stephan R. Richter, Hassan Abu AlHaija et Vladlen Koltun de l’Université Cornell, aboutissant à un article intitulé Amélioration de l’amélioration du photoréalisme. Le document et la vidéo qui l’accompagne sont assez riches en détails techniques, voici donc le résumé de base de ce qu’ils font:

Nous présentons une approche pour améliorer le réalisme des images synthétiques. Les images sont améliorées par un réseau convolutif qui exploite les représentations intermédiaires produites par les pipelines de rendu conventionnels. Le réseau est formé via un nouvel objectif contradictoire, qui fournit une supervision forte à plusieurs niveaux de perception. Nous analysons les distributions de mise en page des scènes dans les ensembles de données couramment utilisés et constatons qu’elles diffèrent de manière importante. Nous émettons l’hypothèse que c’est l’une des causes des artefacts puissants qui peuvent être observés dans les résultats de nombreuses méthodes antérieures. Pour y remédier, nous proposons une nouvelle stratégie d’échantillonnage des patchs d’image pendant la formation. Nous introduisons également de multiples améliorations architecturales dans les modules de réseau profond utilisés pour l’amélioration du photoréalisme. Nous confirmons les avantages de nos contributions dans des expériences contrôlées et signalons des gains substantiels de stabilité et de réalisme par rapport aux méthodes récentes de traduction d’image à image et à une variété d’autres bases de référence.

En bref: les machines ne peuvent fonctionner qu’avec ce qu’on leur dit, donc en améliorant la qualité de ce qui leur est donné et la façon dont elles sont nourries, les résultats peuvent être considérablement améliorés. Comme ça:

Si vous voulez vraiment vous y plonger, encore plus que dans la vidéo ci-dessus, vous pouvez lire l’intégralité du document ici.

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