Простой алгоритм для ИИ улучшает графику в старых играх

Сегодня помощь искусственного интеллекта стала настолько обыденной, что ею даже никого не удивишь. Почти любой современный смартфон уже оснащается чипом для работы с нейронными сетями, который активно задействован при работе с камерой, да и вообще в обеспечении эффективной работы системы. Основной особенностью ИИ как «интеллекта» является обучаемость. И чем больше вы его обучили в необходимой вам сфере, тем лучше он будет справляться с поставленной задачей. Так, множество энтузиастов, которые хотели испробовать метод по улучшению графики на очень старых играх были поражены его возможностями.

За основу взят самый примитивный способ интерполяции, который уже активно применяется десятилетиями в тех же камерах смартфонов. Когда фактически сенсор может запечатлеть лишь 6 Мп, а за счет интерполяции они превращаются в 12 Мп на выходе. Качество от этого не сильно улучшается, но вот в рекламных целях это очень заметно действует.

Современный же метод, в котором используется искусственный интеллект, все так же прост, но за одним исключением – ИИ проверяет устраивает ли итоговый результат или нет. И если нет, то процесс начинается заново с подстановкой других пикселей. За основу для анализа берутся миллионы загруженных изображений, где наглядно показывается какой результат должен быть при подобной интерполяции.

Как и любой процесс работы с ИИ, этот, занимает очень много времени. Ему нужно «скормить» множество примеров, где видно, как изображение выглядело в низком разрешении и как оно же стало выглядеть в высоком. Чем больше таких образцов, тем качественней будет результат. Эта методика получила название ИИ-апскейлинг. И она уже применяется даже на уровне крупных разработчиков – именно поэтому мы можем наблюдать лавину улучшений в графике для старых игр, таких как Doom, GTA: Vice City, Half Life 2, Mass Effect 2.

Несмотря на кропотливый труд по обучению ИИ, время, затраченное на него несравнимо меньше, чем потребовалось бы человеку и даже целой команде самостоятельно проделывать ту же работу. И если в случае с ИИ, обновлением графики может заниматься несколько человек, лишь обучая и контролируя выполненную работу, то в случае с людьми должна трудиться большая группа и значительно больше времени, что однозначно будет накладней.

Конечно, таким образом можно «воскрешать» не всю графику – все зависит от сложности анимации и других факторов. Также немаловажным является выбор методики апскейлинга, применяемой к тому или иному типу изображений. Однако, после того, как ИИ уже обучен понимать, что он правильно увеличил разрешение изображения, то процесс становится быстрее и продуктивней, за счет чего может расширяться поле для деятельности. Так что в скором времени можно ждать волны новых модов, патчей и версий игр, так горячо любимых и улучшенных визуально.