1. Друзья, в это тяжёлое и непонятное для всех нас время мы просим вас воздержаться от любых упоминаний политики на форуме, - этим ситуации не поможешь, а только возникнут ненужные ссоры и обиды. Это касается также шуток и юмора на тему конфликта. Пусть войны будут только виртуальными, а политики решают разногласия дипломатическим путём. С уважением, администрация Old-Games.RU.

    Скрыть объявление
  2. Пожалуйста, внимательно прочитайте правила раздела.
  3. Если Вы видите это сообщение, значит, вы ещё не зарегистрировались на нашем форуме.

    Зарегистрируйтесь, если вы хотите принять участие в обсуждениях. Перед регистрацией примите к сведению:
    1. Не регистрируйтесь с никами типа asdfdadhgd, 354621 и тому подобными, не несущими смысловой нагрузки (ник должен быть читаемым!): такие пользователи будут сразу заблокированы!
    2. Не регистрируйте больше одной учётной записи. Если у вас возникли проблемы при регистрации, то вы можете воспользоваться формой обратной связи внизу страницы.
    3. Регистрируйтесь с реально существующими E-mail адресами, иначе вы не сможете завершить регистрацию.
    4. Обязательно ознакомьтесь с правилами поведения на нашем форуме, чтобы избежать дальнейших конфликтов и непонимания.
    С уважением, администрация форума Old-Games.RU
    Скрыть объявление

Пиксель-арт и нейросети

Тема в разделе "Новости сайта", создана пользователем Dimouse, 18 фев 2021.

  1. Dimouse King of Mice

    Dimouse

    Администратор Переводчик

    Регистрация:
    18 апр 2003
    Сообщения:
    35.172
    Ни для кого не секрет, что алгоритмы машинного обучения в последнее время развиваются весьма активно и всё чаще используются в различных аспектах науки и жизни. Многие любители игр слышали, что нейронные сети пытаются применять и для "подтягивания" картинки в старых играх с низким разрешением и даже видеофайлах. Началось всё с того, чтобы научить алгоритмы убирать дизеринг (шум), но на сегодняшний день существует уже несколько десятков моделей, натренированных на различных наборах данных. Давайте посмотрим наглядно, может ли бездумный компьютер сделать что-то полезное, или он способен разве что "размылить" изображения?

    В качестве материала для этого эксперимента мы возьмем замечательные иллюстрации к игре DragonStrike (1990, DOS) - первопроходческого симулятора полетов на драконе от легендарной Westwood Studios по мотивам книг DragonLance. Эти изображения появлялись во время брифингов между уровнями, а нарисовали их настоящие мастера пиксель-арта этой студии из Лас-Вегаса - Луис Касл, Джозеф Хьюитт, Морин Старкли и Рик Паркс. Да, тот самый Рик Паркс, который ответственен за графику в Legend of Kyrandia и у которого так здорово всегда получалось рисовать облака, в том числе и в той самой знаменитой заставке этой игры. Но вернемся к DragonStrike. Файлы с графикой в игре закодированы некоторыми видами сжатия, часть из которых мы смогли разобрать во время перевода этой игры (если вы еще с ним не ознакомились - рекомендуем). Так что перед вами не скриншоты, а именно раскодированные изображения всех брифингов к игре, за исключением одного. Он был запакован другим алгоритмом и мы объявляем конкурс - кто сможет раскодировать этот тип сжатия и извлечь картинку получит виртуальную медаль Бюро, а также почет и уважение (и, конечно, возможность присоединиться к нам для перевода других игр).

    За обработку огромное спасибо @Ogr 2. Был использован GUI n00mkrad/cupscale и модель bigface v3. С помощью данного инструмента каждый может легко поэкспериментировать с разными моделями и даже совмещать несколько из них. Правда, для этого очень желательно иметь видеокарту Nvidia. На картинках ниже приведено сравнение оригинальных изображений, увеличенных в 4 раза, и обработанных с помощью модели.

    Читать дальше

    BRIEFA.png [4x_BigFace_v3]_BRIEFA.jpg
    BRIEFB.png [4x_BigFace_v3]_BRIEFB.jpg
    BRIEFC.png [4x_BigFace_v3]_BRIEFC.jpg
    BRIEFD.png [4x_BigFace_v3]_BRIEFD.jpg
    BRIEFE.png [4x_BigFace_v3]_BRIEFE.jpg
    BRIEFF.png [4x_BigFace_v3]_BRIEFF.jpg
    BRIEFG.png [4x_BigFace_v3]_BRIEFG.jpg
    BRIEFH.png [4x_BigFace_v3]_BRIEFH.jpg
    BRIEFI.png [4x_BigFace_v3]_BRIEFI.jpg
    BRIEFJ.png [4x_BigFace_v3]_BRIEFJ.jpg
    BRIEFK.png [4x_BigFace_v3]_BRIEFK.jpg
    BRIEFL.png [4x_BigFace_v3]_BRIEFL.jpg
    BRIEFM.png [4x_BigFace_v3]_BRIEFM.jpg
    BRIEFN.png [4x_BigFace_v3]_BRIEFN.jpg
    BRIEFO.png [4x_BigFace_v3]_BRIEFO.jpg
    BRIEFP.png [4x_BigFace_v3]_BRIEFP.jpg
    BRIEFQ.png [4x_BigFace_v3]_BRIEFQ.jpg
    BRIEFR.png [4x_BigFace_v3]_BRIEFR.jpg
    BRIEFS.png [4x_BigFace_v3]_BRIEFS.jpg
    BRIEFU.png [4x_BigFace_v3]_BRIEFU.jpg

    Как можно видеть, данная модель пытается имитировать масляную живопись (что здесь вполне подходит), но не всегда успешно справляется с изображениями людей и морд монстров. Также есть проблемы и с увеличением совсем мелких изображений. При этом некоторые другие модели лучше справляются с этими аспектами, но проигрывают в других. Конечно, мы любим старые игры со всеми их ограничениями, но все-таки, согласитесь, приятно увидеть любимые рисунки в большом масштабе: детали воспринимаются совсем по-другому!

    Если же вам интересно обсудить увеличение изображений в играх с помощью нейронных сетей - приглашаем в специально созданную для этого тему на форуме.
     
    Последнее редактирование: 19 фев 2021
    drugon, OLD-NEW Player, AxXxB и 18 другим нравится это.
  2.  
  3. ВелоВояджер Well-bred red-neck, Второпроходец

    ВелоВояджер

    Редактор Переводчик

    Регистрация:
    19 фев 2017
    Сообщения:
    4.038
    @Dimouse, просто тут примерно так же получается, как лет 100 назад, когда появились качественные фотоаппараты. Тогда многие тоже думали, что фотография полностью заменит художников. Но до сих пор не заменила - фото не может реалистично передать игру света и тени, а также рассеянные и туманные места, облака и многое другое. Радуга получается бледной, звёзды выглядят не так, как для человеческого глаза. Если ты видел в Третьяковке оригиналы (репродукции этого не передают) картин Куинджи, который как никто детализированно умел передать игру света, особенно ночью, то ты понимаешь, что я имею в виду. Примерно так же и с пиксель-артом: нейросеть - не человек, и она не понимает, как изменить предметы, чтобы они выглядели не только более гладенько, но и оставались реалистичными. Это не значит, что нейросеть не может помочь - напротив: так же, как автоматический переводчик, который очень помогает при переводе "технических" и "канцелярско-торгово-юридических" текстов, нейросеть может помогать обработать те части изображений, что не требуют тщательного внимания к деталям. После обработки всё равно обязательно нужен художник, который сумеет понять, что нейросеть улучшила, а что испортила (например, кроны деревьев на той же 6-ой картинке выглядят щупальцами, а вместо воды появились какие-то льдины, хотя время действия точно не зимнее).
     
  4. dSidr

    dSidr

    Регистрация:
    21 май 2009
    Сообщения:
    1.073
    @ВелоВояджер, ну по-моему так и произошло, фотография полностью заменила лучших художников того времени)). Да так, что сейчас почти никто не помнит как их звали.
    Зато резко сместившиеся критерии оценки вытащили на вершину известности и прославили в веках всяких имперссионистов и прочий андеграунд.
    Что касается реализма, все-таки фото лучше передает реальность, просто реальность сама по себе выглядить очень серо.

    У меня есть гипотеза по поводу деталей. Основным элементом в изображении являются линии. В процессе снижения разрешения линии превращаются в набор пикселей, поэтому нейросеть, совершая обратное преобразование, и пытается найти как можно больше линий. Отсюда видимо получается такой своеобразный стиль.
     
    Dimouse нравится это.
  5. Strannik_

    Strannik_

    Регистрация:
    19 сен 2016
    Сообщения:
    879
    Ваша гипотеза не верна.

    Изначально нейросети абсолютно не имеют предпочтения к какой-либо форме изображения/отображения (правда, есть варианты, когда заготовка нейросети берется неравномерная).
    Нейросети "тренируют" правильными сочетаниями входных и выходных параметров. В случае с изображениями - набором изображений разного разрешения. Сильно упрощая, можно сказать, что в процессе "обучения" нейросеть разбивает получаемые изображения на множество мелких кусочков, выделяет подобные и "запоминает" в себе создавая внутренние связи. По завершении "обучения" состояние нейросети фиксируется. В фиксированном состоянии сеть берет исходное изображение, разбивает на кусочки, "подбирает в себе" подобные кусочки более высокого разрешения и из них составляет выходное изображения.
    Таким образом, нейросеть выдает результат в том виде, на который была "натренирована".

    В первом сообщении темы на исходных изображениях была использована нейросеть, тренированная на картинах. Соответственно и результат ее работы с подобием мазков краской.

    Пример работы нейросети, тренированной на фото людей: Пиксель-арт и нейросети
     
    Последнее редактирование: 8 мар 2021
    Dimouse нравится это.
  6. ВелоВояджер Well-bred red-neck, Второпроходец

    ВелоВояджер

    Редактор Переводчик

    Регистрация:
    19 фев 2017
    Сообщения:
    4.038
    Эка вы их принизили-то! Фамилии Васнецов, Крамской и Верещагин (так, для примера - их в десятки раз больше вспомнить можно) вам, наверное, ничего не говорят? А эти художники рисовали реалистично.
    Если вы не помните, как звали тех художников, то вы пока ничего не понимаете в искусстве. Учитесь, пока живы! Я не особенно в нём разбираюсь - и всё равно их знаю. И судя по толпам людей, которые ходят в картинные галереи (сам когда-то выстаивал целую очередь на одну выставку: в -10 мы целый час стояли, и никто не ушёл), очень многие любят и ценят тогдашних художников.
    Гхм. Вообще-то любое компьютерное изображение - "набор пикселей" (и фото, и видео). Какое бы высокое разрешение у него ни было - всё равно оно состоит из пикселей. Просто при высоком качестве они заметны только при увеличении.
    Пиксель-арт - он на то и пиксель-арт, что ему не снижали разрешение (т.е. это не фотография оцифрованная). Его изначально рисовали на компьютере, представьте себе. Линии на компьютере нарисовать как раз проще всего. А вот сделать изображение хоть и с крупными пикселями, но реалистичным - очень сложно. Если просто взять и снизить разрешение в фото очень сильно - получится непонятная мешанина. А компьютерным художникам того времени требовалось рисовать так, чтобы даже в таком разрешении картина осталалась красивой.
    Та нейросеть, с помощью которой редактировали пиксельные картины (очень даже красивые) из DragonStrike, стилизует изображение под "картину масляной краской", поэтому и появляются "завитки" - даже там, где их быть не должно.
     
  7. Ogr 2 лол

    Ogr 2

    Хелпер Переводчик

    Регистрация:
    25 мар 2008
    Сообщения:
    6.519
    Гхм. Не стоит забывать что зрение у человека тоже сильно фрагментировано, на глаз приходится лишь 1 миллион нервных волокон (аксонов), = один миллион пикселей.
     
    dSidr нравится это.
  8. ВелоВояджер Well-bred red-neck, Второпроходец

    ВелоВояджер

    Редактор Переводчик

    Регистрация:
    19 фев 2017
    Сообщения:
    4.038
    @Ogr 2, да, я знаю. Это не противоречит тому, что я написал - это был ответ dSidr'у, который считает "набором пикселей" только изображения с низким разрешением.
     
  9. dSidr

    dSidr

    Регистрация:
    21 май 2009
    Сообщения:
    1.073
    Не вижу, каким образом описанные вами основы работы нейросетей противоречат тому, что написал я.
    В процессе обучения сложных нейросетей во внутренних слоях образуются свои внутренние абстракции. Иногда они могут сильно напоминать те, которыми мыслит человек.
    Линии, прямые и не очень, это общее свойство любых изображений, и видимо в том числе тех, на которых обучалась данная сеть. И к слову на более качественных изображениях как правило эти линии на границах различных объектов четче.
    Если честно, я никаких мазков краской не увидел, зато увидел попытку нарисовать вместо волн волосы и вместо выпученных глаз сощуренные щелочки.
    Очень слабый аргумент.
    К тому же если бы меня попросили назвать художников столетней давности, то тоже "не особо разбираясь" я с большой вероятностью никого из этих и не вспомнил.
    Ну и общая тенденция живописи как раз примерно с тех времен по моим сугубо личным ощущениям идет в сторону от_реализма, что намекает.
    Тонко подмечено. Кстати внимательный читатель заметил, что я в своих рассуждениях исходил именно из этого. НО. Для обучения нейросети нужен "оригинал", которого никогда не существовало, верно?
    Тезис про набор пикселей в любом компьютерном изображении я не понял. При достаточном разрешении восстановить любые контуры и линии можно без проблем формализованными алгоритмами, нейросеть сумела увидеть даже очень тонкие места. В том числе там, где линий для человека, имеющего представление о свойствах изображенных предметов, не должно быть. Либо они должны иметь другую форму.
     
  10. ВелоВояджер Well-bred red-neck, Второпроходец

    ВелоВояджер

    Редактор Переводчик

    Регистрация:
    19 фев 2017
    Сообщения:
    4.038
    А я увидел вместо волн лёд, а вместо обычных европейских глаз драконьего наездника - какого-то корейца.
    Это говорит лишь о вашем невежестве, которое вы зачем-то распространяете на других.
    Не-а, не идёт. Абстракционизм был наиболее популярен лишь до середины ХХ века, а потом многие вернулись к реализму. Только не к фотографическому реализму (который на самом деле не особо реалистичен, т.к. ограничивается возможностями фотоаппаратов), а к реализму, приближенному к человеческому зрению.
    А на что "что намекает"? Вы не дописали.
    Я внимателен, но что-то не заметил, что вы исходили из этого.
    Для обучения нейросети в случае обработки изображений нужна КУЧА этих самых изображений. А что вы подразумеваете под "оригиналом"? Для изначально компьютерного изображения это будет файл этой картинки. Для обычной картины - эта картина.
    Пиксель - это сокращение от "элемент изображений" (pictures element). Означает он наименьшую часть любого электронного изображения - всё равно, какое у него разрешение. На экране при большом увеличении (а если разрешение маленькое, то и при небольшом) выглядит как цветной квадратик.
     
  11. dSidr

    dSidr

    Регистрация:
    21 май 2009
    Сообщения:
    1.073
    Собрался было отвечать развернуто, но когда дочитал до этого места, понял что аргументированная дискуссия бессмысленна.
    Напишу только про то что "я называю "оригиналом"" - это совершенно необходимый образец, который должен показать нейросети в процессе обучения, к чему она должна стремиться, на примере "был пиксельарт-стало это".
     
  12. ITF7

    ITF7

    Регистрация:
    18 авг 2017
    Сообщения:
    1.148
    Можно подсунуть аналогичную работу художников (Ларри Элмор тот же), под которую и должен стилизоваться результат, благо уж по Драконьему Копью таковых предостаточно. Более того, судя по всему - с него и рисовалось.

    dragonlance_-_larry_elmore.jpg

    Кстати, было бы забавно сравнить стилизации одной и той же картинки - но одну под Элмора, другую - под Валежо, к примеру.

    С точки зрения растровой графики.

    Но есть ещё и векторная, где как раз можно худо-бедно разбить изображение на хоть какие-то логические отрезки (кривые), и далее работать уже с ними. Здесь, вероятно МОЖНО при желании найти определенные закономерности - если, конечно, анализировать оные не маленькой головкой человека, а гигантским математическим аппаратом.

    А вообще рекомендую всем желающим ознакомиться с проектом "Толока" Яндекса. У меня такое чуйство, что яндексовцы пытаются тупо "натаскать" какие-то свои алгоритмы, ТУПО наняв им в учителя миллион китайцев школьников людей, согласных работать "за еду". По крайней мере, большинство заданий оттуда оставляют именно такое чувство. Видимо, это и есть наиболее реальный на данном этапе развития технологий путь - целая куча юзеров, которая смотрит конкретную картинку и оценивает - "получилось" в целом - или нет.
     
    Dimouse, ВелоВояджер и dSidr нравится это.
  13. dSidr

    dSidr

    Регистрация:
    21 май 2009
    Сообщения:
    1.073
    Вряд ли.
    То есть, наверное это теоретически возможно, только для анализа подобных параллелей потребовалась бы очень жирная нейросеть и нереальное количество обучающего материала.
    Ну и полученная нейросеть отличалась бы очень вольным трактованием исходной картинки, чего мы не видим.
     
  14. ВелоВояджер Well-bred red-neck, Второпроходец

    ВелоВояджер

    Редактор Переводчик

    Регистрация:
    19 фев 2017
    Сообщения:
    4.038
    :lol: Так вы ж несколько раз повторили "я не понял", потому я вам и разъяснил попонятнее. Получите-распишитесь))
     
  15. AxXxB неадекват

    AxXxB

    Хелпер Переводчик

    Регистрация:
    13 ноя 2006
    Сообщения:
    1.663
    А можно скриншотик этой картиночки? Вслепую получилось дойти только до такого)
     

    Вложения:

    • Screenshot_8.png
      Screenshot_8.png
      Размер файла:
      504,7 КБ
      Просмотров:
      117
    Grongy и Dimouse нравится это.
  16. Dimouse King of Mice

    Dimouse

    Администратор Переводчик

    Регистрация:
    18 апр 2003
    Сообщения:
    35.172
    @AxXxB , крут:) но уже, в принципе, не актуально (см. ниже).
    Если тебе интересно ковырять форматы сжатия графики, есть очень интересная задача, которую нам очень хотелось бы решить.




     
    AxXxB нравится это.
  17. Grongy зе мост бэдэсс мазафака он зе плэнет

    Grongy

    Хелпер Переводчик

    Регистрация:
    21 мар 2014
    Сообщения:
    3.729
    @AxXxB, у нас еще в Бюро завис перевод амижной игры из-за крайне хитрого сжатия графики, если посмотрите, буду премного благодарен. :hi:
     
    Dimouse и AxXxB нравится это.
  18. Dimouse King of Mice

    Dimouse

    Администратор Переводчик

    Регистрация:
    18 апр 2003
    Сообщения:
    35.172
    @Grongy, я как раз о ней:)
     
    Grongy нравится это.
  19. OLD-NEW Player

    OLD-NEW Player

    Регистрация:
    6 июл 2020
    Сообщения:
    1.048
    TM.jpg
     
    WERTA нравится это.
  20. ВелоВояджер Well-bred red-neck, Второпроходец

    ВелоВояджер

    Редактор Переводчик

    Регистрация:
    19 фев 2017
    Сообщения:
    4.038
    @OLD-NEW Player, да нет, картинки надо поменять местами. Тогда будет именно так, как видит старые игры человек с близорукостью, если без очков. Говорю как тот, кто так несколько раз пробовал делать - играть в крупнопиксельные игры на полном экране, но без очков :). Кстати, сейчас снял очки, и обе картинки выглядят одинаково сильно размыто :D. Так что для нас, очкариков, весь окружающий мир - "мыльное кинцо", если очки потерять.
    --- добавлено 30 июл 2021, предыдущее сообщение размещено: 30 июл 2021 ---
    Проблема с этими нейросетями, например, в том, что в пейзажах они убирают все острые грани и прямые поверхности. У меня от этого возникает впечатление, что горы так покрыты слизью или чем-то подобные. Всё гладко-закрученное.
     
    AxXxB, OLD-NEW Player, Morendil и ещё 1-му нравится это.
  21. MisterGrim Very old

    MisterGrim

    Legacy

    Регистрация:
    29 ноя 2007
    Сообщения:
    25.423
    На обработанной картинке строение по центру безнадёжно испохаблено.
     
    Grue13 нравится это.
  22. MisterGrim Very old

    MisterGrim

    Legacy

    Регистрация:
    29 ноя 2007
    Сообщения:
    25.423
    Собственно, наглядный пример того, что все эти нейросети к ИИ никакого отношения НЕ имеют вообще.
     
  1. На этом сайте используются файлы cookie, чтобы персонализировать содержимое, хранить Ваши предпочтения и держать Вас авторизованным в системе, если Вы зарегистрировались.
    Продолжая пользоваться данным сайтом, Вы соглашаетесь на использование нами Ваших файлов cookie.
    Скрыть объявление