【科技新闻入口】【python派期货跟单软件】 【Quicklib首页】 【mdshare.cn行情数据中心】 【开户中国】 【酷操盘手】【量化界】【python派社区】【python资源导航】 你好,做量化的朋友,请加群点击链接加入群:【CTP_API开发技术核心群】【python量化交易回测系统】 【Python派量化交流】【酷操盘手期货量化跟单】

NVIDIA一篇研究论文探讨了AI生成画面与传统游戏引擎结合的方法


  • administrators

    虽然NVIDIA所使用的算法和构架思路前人早已提供,比如pix2pix、GAN(对抗生成式神经网络),不过NVIDIA在此实现的新突破,则是借助这些现有的东西,用它们制作了一个能跑起来的游戏demo,尽管这个驾驶模拟demo很简陋,而且跑的成本有些高(NVIDIA用了块Titan V),从无到有这一过程总有它的特殊意义在。
    一番深度学习后:NVIDIA AI首次写出虚幻4赛车游戏DemoNVIDIA的DLSS深度学习采样技术是目前显卡界最强的防狗牙技术,但AI的强大当然不会止于此。NVIDIA昨天发布的一篇研究论文探讨了AI生成画面与传统游戏引擎结合的方法,他们也为此制作了一个混合图形系统原型。

    为实现该demo,NVIDIA首先喂给GAN模型一堆从自动驾驶中获得的开源数据组,让AI学习辨识画面中的内容如天空,车辆,树木道路以及建筑等等,随后交由其自己根据学习数据生成这些物体的新状态;接下来是准备虚拟环境,用虚幻4引擎以传统方式构建出车辆所处环境的基本拓扑;最后,GAN模型会把构成画面的各种元素实时生成出来传递给虚幻4引擎,更新画面的模型信息。
    NVIDIA强调称该技术仍处于实验室的早期阶段,没个十年二十年恐怕不会出现在我们最终能玩到的游戏内。但是这类AI玩法我们其实已经在“根据人脸塑造自己的3D角色形象”,还有深度伪图等实例中见过了,也许它所要花的时间,会比我们想象中的要短。

    在demo成型的初期,GAN模型的表现非常不稳定,在25fps的帧率条件下它所传递的物体颜色和贴图信息几乎每帧都会改变,画面相当瞎眼;在为模型加入短时记忆之后,通过对比两帧画面,整套系统会自行判断画面内物体的运动,让整体动画看起来更具关联性,更像是连续行进中的游戏画面。

    《酷操盘手期货跟单软件》
    《开户中国期货低佣金开户》
    《mdshare财经数据接口包》
    《某python量化交易框架性能评测》

    《量化行业的神狗模式》
    python量化交易
    《Quicklib程序化交易框架www.quicklib.cn》
    http://www.mdshare.cn/comm/topic/2750/
    《期货跟单软件视频教学4集》

    《量化界社区http://www.lhjie.net》


 

社区手机APP介绍
社区APP通过 手机扫描二维码下载 社区 APP(Android)点击下载 download
沪ICP备17025576号-1