Nvidia AI может отображать полную городскую среду в Unreal Engine 4
За последние годы интерес к искусственным нейронным сетям резко возрос, так как компании, такие как Google и Facebook, вложили значительные средства в машины, которые могут мыслить как люди. Сегодня ИИ может распознавать объекты на фотографиях или создавать реалистичную компьютерную речь, но Nvidia успешно построила нейронную сеть, которая может создать целый виртуальный мир с помощью игрового движка. Исследователи предполагают, что этот «гибридный» подход может однажды сделать ИИ-сгенерированные игры реальностью.
Система, построенная инженерами Nvidia, использует многие из тех же частей, что и другие эксперименты с ИИ, но они устроены несколько иначе. Целью проекта было создание простого симулятора вождения, но без использования каких-либо людей для разработки среды.
Как и все нейронные сети, системе нужны учебные данные. К счастью, работа над самоходными автомобилями обеспечила множество тренировочных кадров транспортного средства, движущегося по улицам города. Команда использовала сеть сегментирования для распознавания различных категорий объектов, таких как деревья, автомобили, небо, здания и т. Д. Сегментированные данные - это то, что Nvidia подала в свою модель, которая использовала генеративную состязательную сеть для повышения точности конечного результата. По сути, одна сеть создавала визуализированные сцены, а вторая сеть пропускала или отказывала их. Со временем сеть настроена только для создания правдоподобных данных.
Nvidia подключила свой ИИ к Unreal Engine 4, который поддерживает такие игры, как PUBG, Fortnite и Octopath Traveler, и многое другое. Однако команда не предоставила полную среду в UE4. Скорее, ИИ получил только базовую топологию городской среды. ИИ заполнил мир зданиями, дорогами, транспортными средствами и текстурами, основанными на том, что он узнал из данных обучения.
Полученные кадры выглядят практически реальными, и Nvidia даже не нуждалась в каких-либо массивных серверных фермах для запуска ИИ, создающего этот виртуальный мир. Для этого требовался только один графический процессор, хотя, по общему признанию, это была чудовищно мощная графическая карта - 3000 Titan V. AI создала 25 кадров в секунду, чего достаточно, чтобы сделать имитацию гладкой и воспроизводимой. Тем не менее, ИИ изменит цвета и текстуры в каждом кадре, потому что нет ничего странного в этом отношении для машины без какой-либо памяти; каждый кадр - это новое событие без подключения к предыдущему. Чтобы исправить это, инженеры Nvidia создали рудиментарную краткосрочную память для ИИ, чтобы помочь ей оставаться последовательной.
Хотя эта технология увлекательна, дизайнеры предупреждают, что может быть несколько десятилетий до того, как игры на самом деле используют миры, созданные AI. Они сравнивают этот проект с трассировкой лучей для создания более реалистичного освещения. Есть демонстрационные трассировки, которые возвращаются на многие годы, но Nvidia только запустила графические процессоры с поддержкой трассировки лучей несколько недель назад.
Читать далее
Ford Unreas Helling 2022 F-150 молния полноразмерный электрический пикап
FORD представила ноль-выбросы F-150 молнии, первый полностью электрический пикап Darborn и первый полноразмерный пикап, бегущий на батареях, чтобы достичь рынка США.
Samsung выпускает Unreal 30TB SSD, способный удерживать все, что у вас есть
Samsung анонсировала новый SSD-накопитель на 30 ТБ, предназначенный для предприятий и частных лиц, которым требуется огромное количество хранилищ и может позволить себе заплатить за это.
Unreal Engine 4 помогает жизни - это атмосфера Moody At Strange 2
Так же, как бесспорный король эпизодических игр рушится, Dontnod и Square Enix вернулись с совершенно новым сезоном любимой фанатами Life is Strange. В этом раунде Макс Колфилд ушел в сторону телекинетического подростка Шона Диаса.
Unreal Engine добавляет поддержку DX12 Raytracing
Если вы разработчик игры, которая хочет интегрировать трассировку лучей в вашу будущую игру, вам нужен движок, способный в первую очередь обрабатывать трассировку лучей. Теперь это наконец здесь.