Модератори використовують AI для капітального ремонту старих ігор текстури, з чудовими результатами

Однією з обіцянок AI є його здатність покращувати попередньо існуючу візуальну деталь, а не вимагати кропіткого створення всієї нової роботи. Хоча було багато технічних демонстрацій на цю тему, включаючи прототипи, які фактично доставляють функцію "Покращення". Телевізійні шоу, як стверджують, вже існують десятиліттями, споживчі програми залишаються все менше і далі. Це може змінитись у найближчому майбутньому, завдяки можливості використання ІІ для поліпшення графіки в старих іграх.

Якщо ви коли-небудь любите моди комп'ютерних ігор, ви знаєте, що більшість модних проектів не приносять успіху, особливо великі. Величезна зміна фактури та оновлення проектів для класичних творів може чудеса - я відтворював Resident Evil 4 за допомогою пакету капітального ремонту HD, що робить гру вигляд набагато ближче до сучасної епохи, навіть якщо освітлення спрощене за сучасними стандартами . Але обсяг роботи, необхідної для оновлення гри в такому вигляді, є величезним. Це повинно бути зроблено ретельно та очевидно, щоб замінити більшість, якщо не всі, вмісту в грі, або ж результат - це спланована аварія для поїздок, яка нікому не задовольняє. HardOCP нещодавно опублікував пару оновлень, що показують, як моддери використовують AI для очищення двох популярних ігор - Doom 2 і Morrowind - і поліпшення величезні.

У випадку Doom 2 автор hidfan використовував інструменти текстури надвисокої роздільної здатності від GameWorks Nvidia і AI Gigapixel Labas Labas для створення високошвидкісного зображення, а потім зменшували їх масштабність, вручну видаляли артефакти AI та вручну налаштовували маски прозорості (за версією hidfan " AI не знають, що робити з подвійним Black & White ще. ")

Команда Morrowind використовує метод під назвою ESRGAN, що означає створення гнучких рекламних мереж із надмірно високою роздільною здатністю, спосіб додавання деталей до зображень спочатку з низькою роздільною здатністю. Команда пише:

Роблячи це кількома проходами з метою обдурити свою суперечливу частину, він, як правило, створює зображення з більшою точністю та реалізмом, ніж минулі методи. Я збільшив текстури в Морровині до чотирьох разів з ванільною роздільною здатністю, використовуючи ESRGAN. Нижче ви можете порівняти результати різних моделей з оригіналом (HR).

Наразі такі інструменти, очевидно, існують у дитинстві, але тут є реальний довгостроковий потенціал. Якщо AI може збільшити роздільну здатність і покращувати деталі текстур, це може дозволити грати в ігри, в яких вихідні активи більше не доступні, не старанно створюючи нові, оновлені ресурси з нуля. Якщо цей підхід може бути поширений на відео, результати можуть бути величезними. Любителі телевізійних програм, таких як Star Trek: Deep Space 9 та Babylon 5 (включаючи автора), поскаржились, що немає бажання ремастерингу цих серій через непривабливі проблеми, пов'язані з правами, і необхідність відтворити CGI сцен з нуля в останньому та витрати і витрати на це в першому. Все, що переміщує циферблат з точки зору створення AI більш доступним для користувачів, щоб експериментувати таким чином, є просуванням у нашій книзі.

Функція зображення з мод Enhanced Textures Morrowinn.

Читати далі

Медіасервери Plex використовуються для посилення DDoS-атак

Дослідники стверджують, що належним чином використаний сервер Plex може збільшити розмір DDoS-пакетів майже в п’ять разів, роблячи ці атаки набагато більшими. Зараз користувачі Plex не можуть багато з цим зробити.

Графічні процесори, що використовуються для видобутку криптографічних даних, можуть втратити продукти

Чи буде майнінг на графічному процесорі довгостроково знижувати його продуктивність? Виникли деякі докази, які свідчать про те, що це можливо, але існують проблеми з набором даних, які виключають твердий висновок.

IBM створює перший 2nm процесор у світі, використовуючи Nanošheets

IBM побудував перші 2nm вафлі в напівпровіднику, за кілька років до того, як очікується, що вузол потрапить у комерційні обсяги.

Вчені використовують лазери, щоб побачити всередині замкнутої кімнати

Технологія так званого не-видовища (або NLOS) є все більш поширеною областю вивчення у віці самостійних автомобілів, що призведе до того, що надзвичайно користь, щоб побачити, що навколо вигину. Тепер команда з лабораторії обчислювального зображення Стенфордської обчислювальної обчислюваної лабораторії взяла ідею на крок далі, шпигуючи на об'єкти всередині замкненої кімнати. Все, що їм потрібно, - це лазер і комірка.