由你定义吃鸡风格!CycleGAN,你的自定义风格转换大师 – 机器学习算法与Python学习

Turning Fortnite into PUBG with Deep Learning (CycleGAN) ,作者为 钦坦 Trivedi  。

解释 | 壮族西安   改编 |  MY   起源于 | 仿智移民于

相识的人 CycleGAN 的图像风格转换并摸索其到处游玩图形模块达到目的器具。

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神经网知识重现JE视觉风格达到目的壁垒之夜。

免得你是一名球员,你必然听说过两遍慌乱的的战斗。,壁垒之夜与绝地生活。他们是两个例外的类似于的游玩。,就中有 100 独一球员出现时独一小岛上。,直到独一活下落者活下落下落。。我爱商业中心的夜间游玩。,但我更享有更真实的绝地生活视觉效应。。这提示了我。,笔者可以想要游玩的图形模块吗?,因此笔者就可以选择笔者享有的视觉效应。,不信赖游玩生长者为笔者想要因此的选择? mod 壁垒的夜景可以在视觉效应中体现暴露。,那我该怎么办呢?这执意我确定深刻知识的部分。,我开会了独一高音调的 CycleGANs 的神经网,这种用网覆盖恰恰专长风格转换。在本提供免费入场券,我将绍介 CycleGANs 的委派方法,于是锻炼他们把商业中心要塞的夜景发展成绝地武夫。。 

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《要塞之夜》(左)是动画片摄制的视觉效应。,绝地生活(左派)具有更人类的视觉效应。。 

  是什么 CycleGANs?

CycleGAN是用于跨域图像风格转换的一种大发脾气对立用网覆盖。它们可以被锻炼来交替工作独一包围的图像(譬如独一壁垒的夜间)。。该委派是在杳无人烟监视的方法下举行的。,也执意说,在这两个域中缺勤单向双系列对应的的图像计划。。 

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原始的 Github 达到预期的目的和坐果可以在这时找到。: 

刚过去的用网覆盖可以了解原始域图像达到目的靶子。,并器具必然的的交替工作来婚配俱的外面的。。对该算法的初始达到预期的目的举行了锻炼。,可以把马发展成斑马。,把苹果发展成桔子,把这幅画发展成一幅神奇的画。。 

  它们是怎样委派的?

让笔者试着去了解。 CycleGAN 怎样运用壁垒之夜作为笔者的输入包围和绝地武夫的生活。这两场竞赛的截图,笔者锻炼了单向双系列对应的的大发脾气对立用网覆盖。,就中独一用网覆盖知识壁垒之夜与绝地生活的视觉惯例。这两个用网覆盖以丰满的方法举行锻炼。,因此他们就可以学会在两个游玩中成形质地度过的相干。,合适的的视觉转换。。下图显示了TH的丰满的设置的普通钢骨构架。。 

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从壁垒之夜到假绝地生活再到使恢复完整巴黎。

笔者从壁垒之夜的原始图像开端锻炼。笔者将锻炼两个吃水用网覆盖。,发电机和鉴别器。。鉴别器将知识区别是非问句图像。。大发脾气器将被锻炼以运用来自某处锻炼集的绝地求生的随机掩藏截图将输入图像从原始域转换为目的域。

确保这种交换是吝啬的的。,笔者达到预期的目的了使恢复完整状态。。这意思是笔者在SA中锻炼另一组发电机/鉴别器。,它们从伪域使恢复完整原始域达到目的图像。。笔者的状态是这种使恢复完整麝香与原始IM类似于。,给笔者独一丰满的费用值。,笔者的目的是放量缩减一系列互插的事情颠换。。这类似于无意识或下意识行为编码器。,不同之处信赖,笔者不参加MI的潜匿当空中查找密码。,它在目的区域找寻完全的图像。。

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图中所示的发电机 F2P 的概述。

这时运用的发电机用网覆盖(F2P)首要由三个对折交叠B结合。。第独一是找寻编码的夜间的掩藏截图。。在完全相同的事物潜匿的SPAC中,该编码转换为绝地生活密码。。于是解码器从转换后的编码中组织输入图像,做准备了像绝地生活的壁垒之夜的图像。。

在一系列互插的事情颠换中,我对决的独一限度局限是鉴于 GPU 内存限度局限,我唯一的处置它。 256 x256 的图像。这将明显挤入坐果。,已经免得你的影像的内存超越了 5gb,你可以尝试大发脾气至多。 512×512 的图像。免得你能够的,请告诉我。。


王蛇那东西。

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鉴于图像使杰出的二维码使杰出

王蛇那东西。,生活苦短,我运用Python。。Python在程序员中越来越深受欢迎。。「王蛇那东西。」转向做最好的Python大众号,只为你爱Python!公共号码首要与Python生长互插的技术论文。、访谈算法、器资源与流传课程。


  坐果

度过 12 小时锻炼,CycleGAN 大发脾气的图像寻找例外的勘探。。用网覆盖可以成地造空。、树木和草地的色从壁垒之夜变为绝地。。壁垒夜间的过饱和现象色被转换为更多。。

空寻找变动从而发生断层这么蓝。,草和树的卡通绿色寻找更靠近生活。。它甚至学会了在掩藏根除换衣摄生机器。!在这两个区域中,玩家的外面的无法用环连接。,这执意为什么它四周的像素是含糊的。。总体关于,该用网覆盖在使杰出两个域和CH达到目的靶子接做得澄清。。

参观更长的坐果,请检查上面的嵌入式影像的。。免得你享有你参观的,别忘了点击这时。,订阅我。 YouTube 频道!

  图形模块在游玩达到目的器具

纵然坐果对我澄清。,已经很明显。,在我真的用绝地生活图玩《懦夫之夜》从前,笔者剧照很长的路要走。已经,一旦笔者可以运用这些用网覆盖,笔者可以发生更多的高分辨度IMA。,未来有可能为游玩体系图形引擎。,而变动从而发生断层信赖游玩生长者。。笔者可以运用笔者最享有的游玩的视觉风格。,并将其器具到对立的事物游玩中。!

我将摸索怎样经过运用我在本提供免费入场券议论的俱技术将游玩使适合转换为真实相片来达到预期的目的游玩达到目的图像真实感。免得你想下列,请用YouTube 在频道上看我。谢谢你当权者的标明。!

作者 Github 私人的站:


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