如何利用AI算法让老游戏旧貌换新颜
《魂斗罗》等经典fc游戏是许多80、90后的回忆。但随着科技的不断发展、社会的不断进步，人们已经不满足于低像素的游戏。本文便介绍了如何利用ai算法让老游戏旧貌换新颜。
ai可让明星换脸，也能让老游戏升级，摇身一变成“新游戏”。
跟ai换脸采用的生成对抗网络（gan）类似，升级老游戏采用的是人工智能增强技术（ai upscaling）部分涉及了gan。通俗地讲，当你喂养低分辨率图像给ai算法模型时，它会生成一个大致相同但画面像素更高的版本。
尽管超分辨率算法存在已久，不过使用ai后，极大地提高了生成的速度和质量。
巫术，这就像巫术一样
“这就像巫术一样，”来自挪威的学生丹尼尔·特丽利说道，“它看起来跟我刚从游戏开发商贝赛斯达下载的高分辨率游戏包一样。”他使用ai更新了《上古卷轴 3：晨风》，这是2002年推出的一款经典rpg游戏。
《上古卷轴 3：晨风》
在“美国贴吧”reddit以及游戏聊天工具discord上，相当多的网友聚在一起分享如何更好地使用这些ai工具和小技巧。
大多数网友认为，使用ai升级老游戏的过程像极了修复旧家具或者艺术品。这是熟练工匠的活，需要具备一定的人工智能知识，更需要耐心。要知道并非任意一款游戏都适合升级，使用ai算法后并非都能产生类似结果。
在完成数百小时训练工作得出结果前，游戏模组制作者必须为工作挑选合适的工具。不得不承认的是，相较于之前动辄几周的训练时间，庞大的工作团队，采用人工智能增强技术后，效率得到了大幅提升。
网友们拿《毁灭战士》、《半条命2》、《银河战士2》，甚至是2010年才推出的《质量效应2》等游戏做实验。结果发现，需要额外的辅助技术来呈现新的视觉效果。由于这些升级绕过了游戏开发商，是网友个人行为，很难想到可以直接应用。
一名叫hidfan的网友透露，他采用ai增强技术升级《毁灭战士》时，至少花了200个小时来调整算法，最后还是自己手动清理的图像。
通常情况下，ai升级算法往往会引入噪音。hidfan说，这就意味着仍然需要进行大量的手动编辑，不管是游戏主角还是敌人怪物。据悉，清理一个怪物需要5到15个小时，这取决于动画的复杂程度。
ai如何改造升级老游戏
究竟ai升级游戏的过程是如何运作的呢？topaz labs cto艾伯特·杨告诉the verge，首先需要采用生成对抗网络（gan）算法，在数百万张低、高分辨率图像上进行训练。经过数百万张图像训练后，ai开始了解、区分高分辨率图像和低分辨率图像。
该算法的一部分尝试将低分辨率图像转换成高分辨率图像。另一部分则是将其工作与训练的数据进行比较，看是否能发现差异并拒绝导出。这个反馈循环是gan随着时间推移而改进的方式。
使用ai升级图像是一项相对简单的任务，但它表明了机器学习的核心优势。虽说传统算法依靠人定义的规则，但机器学习技术是通过从数据中学习来创建自己的规则。升级老游戏的ai算法规则通过比较简单。
比方说，如果要将50x50像素的图像放大到其它尺寸的两倍，传统算法只需要在现有图像之间插入新像素，根据相邻像素的平均值选择新颜色。举个例子，如果一侧有红色像素，另一侧有蓝色像素，中间的像素就会出现紫色。
艾伯特·杨说，这种方法很容易编码和执行，不过它是一种通用的方法，可以产生混合结果。
传统升级技术与ai增强版技术的比较
相较而言，机器学习创建的算法更加动态。一些公司提供的千兆像素升级就不只是看相邻的像素，而是查看整个图像。这使它能更好地重建庞大的建筑物，修复边缘轮廓。
大家记忆中的老游戏或许相当完美，旧的电视显示器也掩盖了像素的不完美。
倘若，重现播放记忆中的老游戏，大家的真实感受会是如何？the verge进行了实验，答案是喜忧参半。大家会有疑问，游戏本身看起来很奇怪丑陋和原始，这真是我儿时日夜颠倒的游戏画面吗？
幸运的是，这些老旧的游戏眼下正是ai算法升级的目标。现在，通过升级游戏，大家可以再次重温经典游戏了。
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尽管超分辨率算法存在已久，不过使用ai后，极大地提高了生成的速度和质量。
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在“美国贴吧”reddit以及游戏聊天工具discord上，相当多的网友聚在一起分享如何更好地使用这些ai工具和小技巧。
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在完成数百小时训练工作得出结果前，游戏模组制作者必须为工作挑选合适的工具。不得不承认的是，相较于之前动辄几周的训练时间，庞大的工作团队，采用人工智能增强技术后，效率得到了大幅提升。
网友们拿《毁灭战士》、《半条命2》、《银河战士2》，甚至是2010年才推出的《质量效应2》等游戏做实验。结果发现，需要额外的辅助技术来呈现新的视觉效果。由于这些升级绕过了游戏开发商，是网友个人行为，很难想到可以直接应用。
一名叫hidfan的网友透露，他采用ai增强技术升级《毁灭战士》时，至少花了200个小时来调整算法，最后还是自己手动清理的图像。
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该算法的一部分尝试将低分辨率图像转换成高分辨率图像。另一部分则是将其工作与训练的数据进行比较，看是否能发现差异并拒绝导出。这个反馈循环是gan随着时间推移而改进的方式。
使用ai升级图像是一项相对简单的任务，但它表明了机器学习的核心优势。虽说传统算法依靠人定义的规则，但机器学习技术是通过从数据中学习来创建自己的规则。升级老游戏的ai算法规则通过比较简单。
比方说，如果要将50x50像素的图像放大到其它尺寸的两倍，传统算法只需要在现有图像之间插入新像素，根据相邻像素的平均值选择新颜色。举个例子，如果一侧有红色像素，另一侧有蓝色像素，中间的像素就会出现紫色。
艾伯特·杨说，这种方法很容易编码和执行，不过它是一种通用的方法，可以产生混合结果。
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相较而言，机器学习创建的算法更加动态。一些公司提供的千兆像素升级就不只是看相邻的像素，而是查看整个图像。这使它能更好地重建庞大的建筑物，修复边缘轮廓。
大家记忆中的老游戏或许相当完美，旧的电视显示器也掩盖了像素的不完美。
倘若，重现播放记忆中的老游戏，大家的真实感受会是如何？the verge进行了实验，答案是喜忧参半。大家会有疑问，游戏本身看起来很奇怪丑陋和原始，这真是我儿时日夜颠倒的游戏画面吗？
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