Facebook’taki bir grup yapay zeka araştırmacısı tarafından bu haftanın başında yayınlanan makalede anlatılan teknik, gerçek hayattaki görüntülerden denetim edilebilen karakterleri makine öğrenmesi dayanağıyla ortaya çıkarıyor.
Epeyce açık bir isim verilen teknik, “Vid2Game”, iki yapay zeka ağından gücünü alıyor. Bir tanesi, Pose2Pose, verilen bir pozu denetim sinyallerine nazaran şekillendiriyor. Bu sinyaller bir joystick ya da oyun kolundan alınabiliyor. Öbür yapay zeka Pose2Frame ise birinci ağın akabinde yüksek çözünürlüklü çıktı kareleri veriyor ve arkaplanı da dinamik bir halde denetim edebiliyor.
Makalenin kapanışında anlatıldığı üzere bu teknik sayesinde oyunlarda çok daha gerçekçi ve şahsileştirilmiş karakterler görmemiz mümkün hâle gelecek.
Araştırmanın tamamına buradaki Cornell University temasından ulaşabilirsiniz. Araştırmacı takım Oran Gafni, Lior Wolf ve Yaniv Taigman’dan oluşuyor. Alttaki görüntüden sistemin örnek çalışmasını da izleyebilirsiniz.
İş oyun türk Maç ABD Gün Türkiye dolar Asi Ülke Takım İşlem Gol Mi̇lyon Vaka Rus Bitcoin eğitim Artışla Karar Sezon oyuncu Başkan ukrayna Bakan rusya Para Dünya kadın Bi̇n Proje çin Futbol Fi̇yat hasta Parti̇ Li̇g Artış Fenerbahçe İstanbul Galatasaray Hi̇sse kripto para Hava yatırım Vadeli Ceza Spor Petrol Baş İlk Alan sağlık çocuk Yaş Çalışma Erdoğan Bölüm seçim kar altın şirket iran Ürün İl avrupa Fai̇z İhracat Tek Beledi̇ye Bi̇z insan yangın Trump Pi̇yasa Zaman öğrenci Uygulama İçi̇n Yeni̇ saldırı Teknoloji Poli̇s dizi Süre Enflasyon Tür okul üretim Lira. İle Karşı Veri Destek Başkanı Film Mi̇lyar Yapı araç Bölge
Daha fazla gösterilecek yazı bulunamadı!
Tekrar deneyiniz.