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如何利用AI算法让老游戏旧貌换新颜

归档日期:06-07       文本归类:多分辨率分析      文章编辑:爱尚语录

  《魂斗罗》等经典FC游戏是许多80、90后的回忆。但随着科技的不断发展、社会的不断进步,人们已经不满足于低像素的游戏。本文便介绍了如何利用AI算法让老游戏旧貌换新颜。

  跟AI换脸采用的生成对抗网络(GAN)类似,升级老游戏采用的是人工智能增强技术(AI upscaling)部分涉及了GAN。通俗地讲,当你喂养低分辨率图像给AI算法模型时,它会生成一个大致相同但画面像素更高的版本。

  尽管超分辨率算法存在已久,不过使用AI后,极大地提高了生成的速度和质量。

  “这就像巫术一样,”来自挪威的学生丹尼尔特丽利说道,“它看起来跟我刚从游戏开发商贝赛斯达下载的高分辨率游戏包一样。”他使用AI更新了《上古卷轴 3:晨风》,这是2002年推出的一款经典RPG游戏。

  在“美国贴吧”Reddit以及游戏聊天工具Discord上,相当多的网友聚在一起分享如何更好地使用这些AI工具和小技巧。

  大多数网友认为,使用AI升级老游戏的过程像极了修复旧家具或者艺术品。这是熟练工匠的活,需要具备一定的人工智能知识,更需要耐心。要知道并非任意一款游戏都适合升级,使用AI算法后并非都能产生类似结果。

  在完成数百小时训练工作得出结果前,游戏模组制作者必须为工作挑选合适的工具。不得不承认的是,相较于之前动辄几周的训练时间,庞大的工作团队,采用人工智能增强技术后,效率得到了大幅提升。

  网友们拿《毁灭战士》、《半条命2》、《银河战士2》,甚至是2010年才推出的《质量效应2》等游戏做实验。结果发现,需要额外的辅助技术来呈现新的视觉效果。由于这些升级绕过了游戏开发商,是网友个人行为,很难想到可以直接应用。

  一名叫hidfan的网友透露,他采用AI增强技术升级《毁灭战士》时,至少花了200个小时来调整算法,最后还是自己手动清理的图像。

  通常情况下,AI升级算法往往会引入噪音。hidfan说,这就意味着仍然需要进行大量的手动编辑,不管是游戏主角还是敌人怪物。据悉,清理一个怪物需要5到15个小时,这取决于动画的复杂程度。

  究竟AI升级游戏的过程是如何运作的呢?Topaz Labs CTO艾伯特杨告诉The Verge,首先需要采用生成对抗网络(GAN)算法,在数百万张低、高分辨率图像上进行训练。经过数百万张图像训练后,AI开始了解、区分高分辨率图像和低分辨率图像。

  该算法的一部分尝试将低分辨率图像转换成高分辨率图像。另一部分则是将其工作与训练的数据进行比较,看是否能发现差异并拒绝导出。这个反馈循环是GAN随着时间推移而改进的方式。

  使用AI升级图像是一项相对简单的任务,但它表明了机器学习的核心优势。虽说传统算法依靠人定义的规则,但机器学习技术是通过从数据中学习来创建自己的规则。升级老游戏的AI算法规则通过比较简单。

  比方说,如果要将50x50像素的图像放大到其它尺寸的两倍,传统算法只需要在现有图像之间插入新像素,根据相邻像素的平均值选择新颜色。举个例子,如果一侧有红色像素,另一侧有蓝色像素,中间的像素就会出现紫色。

  艾伯特杨说,这种方法很容易编码和执行,不过它是一种通用的方法,可以产生混合结果。

  相较而言,机器学习创建的算法更加动态。一些公司提供的千兆像素升级就不只是看相邻的像素,而是查看整个图像。这使它能更好地重建庞大的建筑物,修复边缘轮廓。

  倘若,重现播放记忆中的老游戏,大家的真实感受会是如何?The Verge进行了实验,答案是喜忧参半。大家会有疑问,游戏本身看起来很奇怪丑陋和原始,这真是我儿时日夜颠倒的游戏画面吗?

  幸运的是,这些老旧的游戏眼下正是AI算法升级的目标。现在,通过升级游戏,大家可以再次重温经典游戏了。

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