この技術を応用すれば、あるジャンルのクオリティが飛躍しそうです
David Garcia氏が開発した、非常に荒い解像度の写真を深層学習(ディープラーニング)を用いて高画質化するプログラムがGitHubで公開されている。
「srez」と名付けられたこのプログラムは、16×16ドットの低画質を縦横4倍の64×64ドットに引き伸ばす。その際に、深層学習で得られたパター ンを参照し、非常に高画質に仕上げる。上記の写真は、一番左が16×16ドットのもの、その右が通常のバイキュービック法で64×64ドットに引き伸ばし たもの、その右がsrezで出力されたもの、一番右が元の写真となる。
結果は一目瞭然でかなりオリジナルに近い品質が得られている。ただ し、参照したデータセットが正面を向いた高画質な顔で構成されているため、顔が正面を向いていないもの、手が写っているもの、眼鏡をかけた顔などについて はまだ改善の余地があり、画質が低かったり歪んだりしている。この結果はGeForce GTX 1080を使って3時間かけて出力したという。
画像は、左から「オリジナル・ドット」「普通に拡大」「今回のプログラム」「オリジナル・写真」
眼鏡や斜めの顔は、まだまだこれからという技術ですが、正面はかなりの再現度。
コレはそのままではゲームへの使い道はほとんど無い感じですが、応用すれば「サッカーなどのスポーツゲーム」での選手モデルのクオリティが飛躍しそうです。
ああ、選手の正面写真を元に、ポリゴンモデルに
変換して出力する感じですね
変換して出力する感じですね
ただ、小さいドット絵でも出力が大変なのに
3D変換となると、膨大な時間が必要じゃありませんか？
3D変換となると、膨大な時間が必要じゃありませんか？
現在もこれからも容量の問題もあって、汎用選手モデルの出力自体は、「ダークソウル」のようなキャラエディット的に「既製パターン」から作り上げる形だから、モデル出力の場合もそのいくつかのパターンから骨格を選ばせるとすれば、現実的な速度で計算可能だと思う。
特に「FIFA」の場合は、膨大な選手の数が収録されているので、手作業じゃどうしても限界があるけれど、自動化となれば骨格の調整パターンを今の100倍以上に増やしても問題ないだろうしね。
正面からの写真に関しては登録の際に用意されているし。
それでも手作業で細かい微調整は必要になるだろうけど、EAに頑張ってもらいたいな～。
エレクトロニック・アーツ
2016-09-29
エレクトロニック・アーツ
2016-09-29
コメント
コメント一覧 (2)
それが実現したら、ものすごくお絵かきが楽になりそうでよだれが出ます（笑）
【コメント：注意事項】
誹謗/中傷するような物や煽り立てるようなコメント度を超えて他者が不快に思うようなコメントは削除する場合があります。
他の閲覧者の事を考え、皆で気持ちよく利用出来るようお願いいたします。