GTA 5: el destacable mod fotorrealista creado con inteligencia artificial
Científicos de Intel Labs usaron inteligencia artificial para hacer que el juego lanzado en 2013 se vea como la vida real.
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El último 10 de mayo, el canal de YouTube Intel ISL subió un video en el que muestra el éxito de su proyecto Enhancing Photorealism Enhancement (Mejorando la mejora fotorrealista). En este se muestra cómo es que aplicando ciertas técnicas basadas en la inteligencia artificial, han hecho que el popular videojuego Grand Theft Auto se vea literalmente como en la vida real.
A diferencia de los miles de mods que buscan darle un toque realista al juego, esta vez los científicos de Intel Labs han llevado la apuesta al siguiente nivel realizando una serie de procedimientos interesantes y que valen la pena revisar.
El portal MeriStation explica que lo que ha hecho el equipo de trabajadores es “aplicar a la imagen del juego un postprocesado que se adapta en tiempo real usando una red neuronal”. De esta manera, el código de dicho elemento analiza la imagen del juego y aplica los efectos de luz y texturas renderizados de las diversas superficies que se encuentran en la ciudad ficticia de Los Santos.
Las figuras encargadas de esta gran hazaña no solo para el mundo tecnológico, sino para la comunidad de videojugadores, son Stephan Richter, Hassan Abu AlHaija y Vladlen Koltun.
El trío de trabajadores de Intel Labs usó como base varios videos proporcionados por Cityscapes Dataset. Eso les permitió agregar a su red una variedad de materiales extraídos de las calles de Alemania en la vida real. Así es como la inteligencia artificial aprendió cómo tenía que lucir el concreto de las pistas y veredas a determinadas horas del día, al igual que los reflejos de los autos al cruzarse, entre otros detalles.
Visto en términos más sencillos, esto es como si se le hubiese aplicado un filtro a una foto, pero a gran escala y basado en grabaciones de video que emparejan la imagen del videojuego con el material real, lo que le da un efecto de realismo impresionante.
El grupo de científicos explicó lo siguiente: “Las imágenes se mejoran mediante una red que aprovecha las representaciones intermedias producidas por las vías de renderización tradicional. La red se entrena a través de objetivos que proporcionan una supervisión sólida a niveles de percepción múltiples. Analizamos las distribuciones de la escena en bases de datos usadas de manera común y descubrimos que difieren de maneras importantes”.
Aquí debajo te dejamos un fragmento del video publicado por Intel ISL.
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