冯雷网(公共地址):冯雷网:本文是为冯雷字幕组写作的技术录像博客。,原头条新闻  Turning Fortnite into PUBG with Deep Learning (CycleGAN) ,作者为 钦坦 Trivedi  。

解释者 | 壮族西安       整顿 |  MY   

逮捕 CycleGAN 的图像风格转换并探究其到处游玩图形模块切中要害涂。

由你定义吃鸡风格!CycleGAN,你的自定义风格转换大师

神经网进攻重现JE视觉风格切中要害壁垒之夜。

养护你是一名球员,你必然听说过两遍狂热的的和平。,壁垒之夜与绝地在生活中得到享受。他们是两个高度地确认的游玩。,采用有 100 一点钟球员出如今一点钟小岛上。,直到一点钟艰难度过者艰难度过下。。我爱城镇的夜间游玩。,但我更疼爱更真实的绝地在生活中得到享受视觉效应。。这提示了我。,人们可能的选择可认为游玩开价图形模块,以致人们可以选择疼爱的视觉效应,而摒弃求助于游玩开发人员为人们开价该选择?养护一点钟 mod 可以在绝地求生的视觉效应中摆脱壁垒之夜的帧,那该怎么办?这执意我确定探究吃水得知可能的选择有所帮忙的空隙,而且我碰撞了一种名为 CycleGANs 的神经网,这种建立职责相干恰恰健风格转换。在定冠词中,我将引见 CycleGANs 的职责方法,而且锻炼它们将壁垒之夜视觉转换为绝地求生。 

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壁垒之夜(左)是卡通的视觉效应,而绝地求生(右)有更实体的视觉效应。 

是什么 CycleGANs?

CycleGAN是用于跨域图像风格转换的一种排列对立建立职责相干。可以锻炼它们将一点钟域的图像(如壁垒之夜)转换为另一点钟域(如绝地求生)。该职责是在怯懦的监视的方法下停止的。,也执意说,在这两个域中心不在意的焉单对单的图像熭。。 

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原始的 Github 造成和比分可以在这时找到。。 

这时建立职责相干可以逮捕原始域图像切中要害男朋友。,并涂叫来的交替工作来婚配势均力敌的的外景。。对该算法的初始造成停止了锻炼。,可以把马变为斑马。,把苹果变为桔子,把这幅画变为一幅神奇的画。。 

它们是健康状况如何职责的?

让人们试着去逮捕。 CycleGAN 健康状况如何运用壁垒之夜作为人们的出口域名和绝地武夫的在生活中得到享受。这两场竞赛的截图,人们锻炼了单对单的排列对立建立职责相干。,采用一点钟建立职责相干得知壁垒之夜与绝地在生活中得到享受的视觉方法。这两个建立职责相干以回路方法停止锻炼。,这么他们就可以学会在两个游玩中整队不赞成私下的相干。,完完全全地的视觉转换。。下图显示了TH的回路设置的普通表达。。 

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从壁垒之夜到假绝地在生活中得到享受再到改造巴黎。

人们从壁垒之夜的原始图像开端锻炼。人们将锻炼两个吃水建立职责相干。,发电机和鉴别器。。鉴别器将得知区别是非问句图像。。排列器将被锻炼以运用因为锻炼集的绝地求生的随机屏风截图将出口图像从原始域转换为目的域。

确保这种修改是中间的。,人们造成了改造养护。。这意味人们在SA中锻炼另一组发电机/鉴别器。,它们从伪域改造原始域切中要害图像。。人们的养护是这种改造得与原始IM确认。,给人们一点钟回路输掉值。,人们的目的是放量增加培养审核。。这类似于天然发生的编码器。,不同之处信赖,人们不在意的MI的隐蔽无用的东西中查找密码。,它在目的区域找寻专门图像。。

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图中所示的发电机 F2P 的概述。

这时运用的发电机建立职责相干(F2P)次要由三个包围B结合。。第一点钟是找寻编码的夜间的屏风截图。。在同样的人隐蔽的SPAC中,该编码转换为绝地在生活中得到享受密码。。而且解码器从转换后的编码中排列出口图像,预约了像绝地在生活中得到享受的壁垒之夜的图像。。

在培养审核中,我碰撞的一点钟限度局限是鉴于 GPU 内存限度局限,我不过处置它。 256 x256 的图像。这将明显碰撞比分。,不过养护你的录像内存超越了 5gb,你可以尝试排列至多。 512×512 的图像。养护你能够,请告诉我。。

比分

用完 12 小时锻炼,CycleGAN 排列的图像发表高度地指望。。建立职责相干可以成地造上帝。、树木和草地的色从壁垒之夜变为绝地。。壁垒夜间的过度饱和色被转换为更多。。

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上帝发表责任这么蓝。,草和树的卡通绿色发表更毗连在生活中得到享受。。它甚至学会了在屏风祖先移位昌盛机关。!在这两个区域中,玩家的外景无法联系在一起。,这执意为什么它四周的像素是含糊的。。总体就,该建立职责相干在验明两个域和CH切中要害男朋友军事]野战的做得罚款。。

见更长的比分,请检查上面的嵌入式录像。。养护你疼爱你见的,别忘了点击这时。,订阅我。 YouTube 频道!

图形模块在游玩切中要害涂

尽管比分对我罚款。,不过很明显。,在我真的用绝地在生活中得到享受图玩《武士之夜》垄断,人们还要很长的路要走。不过,一旦人们可以运用这些建立职责相干,人们可以发生更多的高清晰度IMA。,未来有可能为游玩体系图形引擎。,而责任求助于游玩开发者。。人们可以运用人们最疼爱的游玩的视觉风格。,并将其涂到支持物游玩中。!

我将探究健康状况如何经过运用我在本贴纸议论的势均力敌的技术将游玩设计转换为真实相片来造成游玩切中要害图像真实感。养护你想顺风的,请用YouTube 在频道上看我。谢谢你每人的视力。!

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