Искусственный интеллект позволяет значительно улучшить графику в старых играх

В ключе подъема ИИ было много попыток задействовать его в различных сферах. Но одно из самых неожиданных решений -  задействовать машинное обучение для улучшения графики классических игр. Используемая техника известна как «масштабирование ИИ». По сути, алгоритму передают изображение с низким разрешением, и, основываясь на данных обучения, оно выдает версию, которая выглядит так же, но в ней больше пикселей. Об этом сообщает Информатор Tech, ссылаясь на The Verge. Повышение масштаба, как общая методика, существует уже давно, но использование ИИ значительно улучшило скорость и качество результатов. «Это было похоже на колдовство», - говорит Даниэль Троли, учитель и ученик из Норвегии, которые использовали ИИ для обновления визуальных эффектов классической RPG 2002 года The Elder Scrolls III: Morrowind . «Похоже, я только что скачал пакет текстур в высоком разрешении от самих Bethesda». https://www.youtube.com/watch?time_continue=976&v=cgNkFzLObkY Троли является модератором в подразделе r/GameUpscale, где наряду со специализированными форумами и приложениями для чата, такими как Discord, фанаты делятся советами и рекомендациями о том, как лучше всего использовать эти инструменты AI (ИИ). Просматривая эти форумы, становится очевидно, что процесс моддинга во многом похож на восстановление старой мебели или произведений искусства. Это работа для квалифицированных мастеров, требующих терпения и знаний. Не каждая игра подходит для апскейлинга и не каждый алгоритм апскейлинга дает схожие результаты. Модераторы должны выбрать правильный инструмент для работы, прежде чем затратить сотни часов работы, чтобы отполировать окончательные результаты. Несмотря на объемы работ, это, все равно, намного быстрее, чем предыдущие методы. Это означает, что восстановление графики может быть сделано за несколько недель одним моддером, а не командой, которая должна работать годами. Как следствие, за последние шесть месяцев или около того произошел взрыв новой графики для старых игр. Диапазон названий впечатляет, включая Doom, Half-Life 2, Metroid Prime 2, Final Fantasy VII и Grand Theft Auto: Vice City. Даже более проекты, как - Mass Effect 2 2010 года получила увеличение разрешения от ИИ . Однако в каждом случае это несанкционированные обновления, а это означает, что для установки новых визуальных элементов требуется немного дополнительных знаний.

I cannot believe that results like this are possible with some dumb algorithm. It`s absurd pic.twitter.com/hxn2yk6tLo

— Linguica (@andrewrstine) 10 декабря 2018 г.

На самом деле создание этой ИИ-графики требует большой работы, объясняет моддер, который носит имя hidfan. Он сказала, что обновленние изображения в Doom отняло не менее 200 часов работы, чтобы настроить вывод алгоритма и очистить окончательные изображения вручную. В Doom, как и во многих других видеоиграх, большинство визуальных элементов хранятся в виде текстурных пакетов. Это изображения камней, металла, травы и т. д., которые наклеиваются на трехмерные карты игры, как обои на стены дома. Как и в случае с обоями, эти текстуры должны идеально совмещаться, иначе игроки могут определить, где кончается одно изображение и начинается другое. По словам hidfan, выход алгоритмов масштабирования ИИ имеет тенденцию оставлять много шумов, поэтому много ручного редактирования все еще необходимо. То же самое, когда дело доходит до игровых персонажей и врагов. Обработка только одного монстра занимает от 5 до 15 часов, в зависимости от сложности их анимации. Обновленная графика Doom, созданная hidfan То, что ИИ вовлечен в работу, не означает, что человеческий труд - нет. Об этом стоит помнить, просматривая обновления, моды или любой проект, в котором используется машинное обучение. Альберт Янг, технический директор Topaz Labs, стартапа, предлагающего популярную услугу апскейлинга, используемую многими моддерами, говорит, что технология работает довольно просто. Вы начинаете с того, что берете тип алгоритма, известного как генеративная состязательная сеть (GAN), и показываете ему миллионы пар изображений с низким и высоким разрешением. «После того, как он видел эти миллионы фотографий много раз, он начинает узнавать , чем низкое разрешение отличается от высокого», - говорит Янг. Одна часть алгоритма пытается воссоздать этот переход с низкого разрешения на высокое, в то время как другая часть сравнивает свою работу с данными обучения, проверяя, может ли она определить разницу. Этот цикл обратной связи показывает, как GAN улучшается с течением времени. Использование ИИ для масштабирования изображений - относительно простая задача, но она прекрасно иллюстрирует основное преимущество машинного обучения. В то время как традиционные алгоритмы основаны на правилах, определенных людьми, методы машинного обучения создают свои собственные правила, изучая данные. Сравнение традиционной техники масштабирования и расширенной версии AI В случае алгоритмов апскейлинга эти правила часто довольно просты. Например, если вы хотите увеличить изображение размером 50 x 50 пикселей, традиционный алгоритм просто вставляет новые пиксели между существующими, выбирая цвет новых пикселей на основе среднего значения его соседей. Чтобы привести очень упрощенный пример: если есть красный пиксель на одной стороне и синий пиксель на другой, новый пиксель в середине становится фиолетовым. Этот метод прост в кодировании и выполнении, но это универсальный подход, который дает смешанные результаты, говорит Янг. Алгоритмы, созданные машинным обучением, гораздо более динамичны по сравнению. Гигапиксельное масштабирование Topaz Labs не просто смотрит на соседние пиксели, он смотрит на целые разделы изображений одновременно. Это позволяет ему лучше воссоздавать более крупные структуры, такие как контуры зданий и мебели или края гоночной трассы в Mario Kart. «Это большее поле восприятия является основной причиной, по которой [алгоритмы масштабирования ИИ], работают намного лучше», - говорит Янг. https://www.youtube.com/watch?time_continue=353&v=39xrl9z2ZZs Однако обновление игровой графики - это больше, чем просто техническая задача. Речь идет еще и о спасении воспоминаний. Воспроизведение любимых видеоигр юности может быть удивительно горько-сладким опытом: воспоминания целы, но сами игры выглядят плохо. И иногда возникает вопрос о том, как это могло впечатлить. Моддер Стефан Румен, который использовал масштабирование ИИ для улучшения графики Final Fantasy VII , объясняет, что в этом виновата новая технология отображения, равно как и устаревшая графика. «Благодаря пиксельной/низкополигональной графике прошлых лет старые телевизионные мониторы помогли устранить многие недостатки», - говорит он. «Ваш разум закончил работу и заполнил пробелы [но], современные дисплеи показывают эти старые игры в их нефильтрованной грубости». Однако, чем больше графику улучшают посредством ИИ, тем проще улучшать ее в дальнейшем. https://www.youtube.com/watch?v=OaEgc46FNWE Раннее мы сообщали о том, что Украина и еще 11 стран планируют создать Европейскую федерацию киберспорта. Она пока не собирается присоединяться к Международной федерации киберспорта. Также видеоигры помогут сохранить хорошую память и логику в старости.