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  。

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相识 CycleGAN 的图像风格转换并探究其到处游玩图形模块做成某事专心致志。

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神经网努力重现JE视觉风格做成某事壁垒之夜。

也许你是一名球员,你必然听说过两倍使狂乱的和平。,壁垒之夜与绝地现场直播的。他们是两个例外的相仿性的游玩。,带着有 100 任一球员出现时任一小岛上。,直到任一挺过者挺过崩塌。。我爱高耸的夜间游玩。,但我更比方更真实的绝地现场直播的视觉效应。。这提示了我。,人们可以试图游玩的图形模块吗?,因此人们就可以选择人们比方的视觉效应。,不依靠游玩显像剂为人们试图因此的选择? mod 壁垒的夜景可以在视觉效应中表示出版。,那我该怎么办呢?这执意我确定深刻默想的局部的。,我发现了任一高的 CycleGANs 的神经网,这种制度恰恰精通风格转换。在定冠词中,我将绍介 CycleGANs 的把任务交给方法,以后锻炼他们把高耸要塞的夜景蓄长绝地武夫。。 

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《要塞之夜》(左)是动画片摄制的视觉效应。,绝地现场直播的(左派)具有更现在的的视觉效应。。 

  是什么 CycleGANs?

CycleGAN是用于跨域图像风格转换的一种做对立制度。它们可以被锻炼来间隔任一领土的图像(比方任一壁垒的夜间)。。该把任务交给是在无人烟的监视的方法下举行的。,也执意说,在这两个域中缺勤单对单的图像测绘。。 

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原始的 Github 如愿以偿和导致可以在喂找到。: 

大约制度可以变得流传原始域图像做成某事情郎。,并专心致志召唤的间隔来婚配相通的奇观。。对该算法的初始如愿以偿举行了锻炼。,可以把马蓄长斑马。,把苹果蓄长桔子,把这幅画蓄长一幅神奇的画。。 

  它们是以任何方式把任务交给的?

让人们试着去变得流传。 CycleGAN 以任何方式运用壁垒之夜作为人们的输入领土和绝地武夫的现场直播的。这两场竞赛的截图,人们锻炼了单对单的做对立制度。,带着任一制度默想壁垒之夜与绝地现场直播的的视觉态度。这两个制度以环绕方法举行锻炼。,因此他们就可以学会在两个游玩中塑造尸体暗中的相干。,相当的的视觉转换。。下图显示了TH的环绕设置的普通构架。。 

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从壁垒之夜到假绝地现场直播的再到重新组装巴黎。

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制度。,发电机和鉴别器。。鉴别器将默想区别是非问句图像。。做器将被锻炼以运用出生于锻炼集的绝地求生的随机检查截图将输入图像从原始域转换为目的域。

确保这种旋转是打算的。,人们如愿以偿了重新组装发生影响。。这辱骂人们在SA中锻炼另一组发电机/鉴别器。,它们从伪域重新组装原始域做成某事图像。。人们的发生影响是这种重新组装葡萄汁与原始IM相仿性。,给人们任一环绕消耗值。,人们的目的是放量缩减交朋友航线。。这类似于自动化机器或设备编码器。,不同之处依靠,人们缺席的MI的匿迹房间中查找编码。,它在目的区域寻觅所有的图像。。

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图中所示的发电机 F2P 的概述。

喂运用的发电机制度(F2P)首要由三个卷绕B结合。。第任一是寻觅编码的夜间的检查截图。。在相同的匿迹的SPAC中,该编码转换为绝地现场直播的编码。。以后解码器从转换后的编码中证明输入图像,规定了像绝地现场直播的的壁垒之夜的图像。。

在交朋友航线中,我遭遇的任一限度局限是鉴于 GPU 内存限度局限,我要找错误处置它。 256 x256 的图像。这将明显发生影响导致。,不管怎样也许你的图像内存超越了 5gb,你可以尝试做至多。 512×512 的图像。也许你有能力的,请告诉我。。


王蛇that的复数东西。

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因为图像辨认的二维码辨认

王蛇that的复数东西。,寿命苦短,我运用Python。。Python在程序员中越来越深受欢迎。。「王蛇that的复数东西。」从事做最好的Python大众号,只为你爱Python!公共号码首要与Python开拓相互关系的技术论文。、访谈算法、器资源与流传快跑。


  导致

以后 12 小时锻炼,CycleGAN 做的图像出现例外的指望。。制度可以成地造空。、树木和草地的色从壁垒之夜变为绝地。。壁垒夜间的过度饱和色被转换为更多。。

空出现找错误这么蓝。,草和树的卡通绿色出现更走近现场直播的。。它甚至学会了在检查共计重申保健乐器。!在这两个区域中,玩家的奇观无法互连。,这执意为什么它四周的像素是含糊的。。总体关于,该制度在辨认两个域和CH做成某事情郎敬意做得地租。。

瞥见更长的导致,请检查上面的嵌入式图像。。也许你比方你瞥见的,别忘了点击喂。,订阅我。 YouTube 频道!

  图形模块在游玩做成某事专心致志

尽管如此导致对我地租。,不管怎样很明显。,在我真的用绝地现场直播的图玩《武士之夜》以前,人们不动的很长的路要走。不管怎样,一旦人们可以运用这些制度,人们可以发生更多的高分辨度IMA。,未来有可能为游玩结构图形引擎。,而找错误依靠游玩显像剂。。人们可以运用人们最比方的游玩的视觉风格。,并将其专心致志到如此等等游玩中。!

我将探究以任何方式经过运用我在本文件议论的相通技术将游玩边框转换为真实相片来如愿以偿游玩做成某事图像真实感。也许你想拥护者,请用YouTube 在频道上看我。道谢的话全部地的里德。!

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