{"id":25103,"date":"2020-09-29T17:30:00","date_gmt":"2020-09-29T23:30:00","guid":{"rendered":"https:\/\/goldenti.com\/site\/?p=25103"},"modified":"2020-09-29T16:08:11","modified_gmt":"2020-09-29T22:08:11","slug":"asi-aumenta-la-inteligencia-artificial-la-resolucion-de-tus-videojuegos","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/goldenti.com\/site\/asi-aumenta-la-inteligencia-artificial-la-resolucion-de-tus-videojuegos\/","title":{"rendered":"As\u00ed aumenta la inteligencia artificial la resoluci\u00f3n de tus videojuegos"},"content":{"rendered":"\n
\"IA<\/figure>\n\n\n\n

Las t\u00e9cnicas de escalado de imagen<\/strong> a tiempo real a trav\u00e9s del uso de algoritmos de IA<\/strong>, acelerados a trav\u00e9s de hardware dedicado, han ganado importancia en los \u00faltimos tiempos. Os explicamos c\u00f3mo funcionan estos algoritmos de subida de resoluci\u00f3n que ventajas de rendimiento aportan en nuestros PCs. \u00bfC\u00f3mo ser\u00e1n los nuevos juegos del futuro gracias a esta tecnolog\u00eda de aumento de resoluci\u00f3n?<\/p>\n\n\n\n

El aumento de resoluci\u00f3n tanto en videojuegos como en pel\u00edculas tiene consecuencias en lo que a la potencia necesaria para generar una imagen se refiere, ya que a m\u00e1s pixeles de resoluci\u00f3n que se quiera conseguir como resoluci\u00f3n de salida, m\u00e1s potencia vamos a necesitar. La idea detr\u00e1s de utilizar algoritmos para generar im\u00e1genes a mayor resoluci\u00f3n a partir de otras de menor resoluci\u00f3n tienen como objetivo ahorrar potencia computacional y tiempo.<\/p>\n\n\n\n

Las causas para el uso de la IA para generar im\u00e1genes con un aumento de resoluci\u00f3n<\/h2>\n\n\n\n
\"EscaladosinIA\"<\/figure><\/div>\n\n\n\n

Los algoritmos de escalado de imagen o algoritmos de super resoluci\u00f3n son aquellos que convierten un b\u00fafer de imagen en una resoluci\u00f3n \u00abX\u00bb a una resoluci\u00f3n m\u00e1s alta.<\/p>\n\n\n\n

Algoritmos de escalado de imagen no basados en la IA<\/strong><\/h3>\n\n\n\n

Para entender la necesidad de la inteligencia artificial como herramienta para aumentar la resoluci\u00f3n de las im\u00e1genes es necesario conocer de antemano la limitaci\u00f3n de los algoritmos cl\u00e1sicos no basados en la IA.<\/p>\n\n\n\n

\u00bfPero c\u00f3mo lo hacemos para escalar una imagen en cuanto a resoluci\u00f3n? Cuando aumentamos la resoluci\u00f3n nos encontramos con que la mayor\u00eda de los p\u00edxeles nuevos respecto a la resoluci\u00f3n anterior no tienen un valor de color definido por lo que tenemos que llenarlos de alguna manera.<\/p>\n\n\n\n

La forma m\u00e1s f\u00e1cil de hacer el aumento de resoluci\u00f3n es copiar el valor de color de los p\u00edxeles adyacentes pero el resultado real no es una imagen a m\u00e1s resoluci\u00f3n sino una imagen a la misma resoluci\u00f3n utilizando una mayor cantidad de puntos por p\u00edxel. A este algoritmo se le llama Nearest Neighbour (a) (Vecino Cercano)<\/p>\n\n\n\n

Otras t\u00e9cnicas se basan en algoritmos de interpolaci\u00f3n, estos utilizan el valor de color de los p\u00edxeles adyacentes para conocer el valor de los p\u00edxeles intermedios utilizando una mayor o menor cantidad de muestras para conocer el valor de dichos p\u00edxeles. Las m\u00e1s famosas son la interpolaci\u00f3n bilineal (b), utilizado tambi\u00e9n para el filtraje de texturas en los juegos y la interpolaci\u00f3n bic\u00fabica (c).<\/p>\n\n\n\n

Ninguno de estos algoritmos de escalado llegan a un nivel de calidad \u00f3ptimo y no dan nunca a generar una imagen igual de n\u00edtida que generar la imagen directamente a mayor resoluci\u00f3n (d).<\/p>\n\n\n\n

La Inteligencia Artificial al rescate<\/strong><\/h3>\n\n\n\n
\"\"<\/figure><\/div>\n\n\n\n

Los algoritmos de Inteligencia Artificial cuando escalan una imagen lo que hacen es imaginarse o inventar los p\u00edxeles intermedios que desconocemos, para ello es necesario entrenar la inteligencia artificial con una serie de im\u00e1genes de ejemplo con tal de que la inteligencia artificial aprenda un patr\u00f3n a partir del cual reconstruir las im\u00e1genes a mayor resoluci\u00f3n a partir de otras de menor resoluci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n

Para ello es necesario alimentar a la red neuronal durante la etapa de entrenamiento con centenares e incluso miles de im\u00e1genes para que esta encuentre un patr\u00f3n fijo que luego pueda aplicar a la hora de generar los p\u00edxeles faltantes, a esto se le llama entrenamiento de la IA.<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Una vez la inteligencia artificial ha encontrado el patr\u00f3n, lo que hace es crear un algoritmo generativo que aplicar\u00e1 siempre para crear las im\u00e1genes a mayor resoluci\u00f3n y que ejecutar\u00e1 el hardware especializado en IA correspondiente que estemos utilizando en el sistema, a esto lo llamamos inferencia de la IA.<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Redes Neurales para una mayor resoluci\u00f3n de imagen<\/strong><\/h3>\n\n\n\n
\"\"<\/figure><\/div>\n\n\n\n

Hay muchos tipos de redes neurales, pero las que se suelen utilizar para generar im\u00e1genes a mayor resoluci\u00f3n son las llamadas redes adversarias generativas, en ingl\u00e9s Generative Adversial Network o GAN.<\/p>\n\n\n\n

La forma m\u00e1s simple de este tipo de redes la ten\u00e9is como ejemplo al principio de esta subsecci\u00f3n. Las GAN funcionan con dos redes neurales que son llamadas Generador y Discriminador.<\/p>\n\n\n\n

El Generador se encarga de generar muestras que inicialmente no son m\u00e1s que ruido, mientras que la segunda, a la que llamamos Discriminador, las eval\u00faa compar\u00e1ndolas con muestras de las im\u00e1genes reales. Dicha evaluaci\u00f3n solo tiene dos respuestas que son verdadero o falso. Si la evaluaci\u00f3n es positiva entonces la imagen es utilizada como feedback para que la red generativa vaya aprendiendo cual es el patr\u00f3n para crear nuevas im\u00e1genes que se parezcan cada vez m\u00e1s a lo que queremos que aprenda a generar.<\/p>\n\n\n\n

Por ejemplo, si alimentamos el Discriminador con fotos de gatos al final el Generador acabar\u00e1 aprendiendo que las im\u00e1genes que ha de generar son fotos de gatos.<\/p>\n\n\n\n

Utilizando la IA se logra un aumento de resoluci\u00f3n en videojuegos<\/h3>\n\n\n\n

Cuando jugamos a un videojuego no es igual que con una pel\u00edcula donde todos los fotogramas se encuentran almacenados de antemano y por tanto el Discriminador carece por completo de im\u00e1genes de muestra como ejemplo.<\/p>\n\n\n\n

Podemos entrenar una GAN para hacer que aprenda a escalar las im\u00e1genes de las pel\u00edculas antiguas a mayor resoluci\u00f3n tomando como ejemplo para su entrenamiento im\u00e1genes de otras pel\u00edculas m\u00e1s nuevas y de mayor resoluci\u00f3n ya que hablamos de fotogramas sacados de la vida real.<\/p>\n\n\n\n

\"Juego-1\"<\/figure>\n\n\n\n
\"Juego-2\"<\/figure>\n\n\n\n
\"Juego-1\"<\/figure>\n\n\n\n

Pero en el caso de un videojuego no solo cada fotograma es \u00fanico y no se vuelve a repetir por lo que no se tiene un fotograma a mayor resoluci\u00f3n previo para comparar, sino que adem\u00e1s el hecho de que cada juego tenga su propio estilo visual provoca que los algoritmos aprendidos para generar un b\u00fafer de imagen a mayor resoluci\u00f3n de un juego no sirvan para otros juegos si con estos no comparten un estilo art\u00edstico parecido.<\/p>\n\n\n\n

Esto obliga a que la red adversaria generativa que tenemos que utilizar para entrenar a la IA y generar con ello el algoritmo de inferencia para poder generar im\u00e1genes a mayor resoluci\u00f3n, sea algo distinto.<\/p>\n\n\n\n

\"Gaming<\/figure><\/div>\n\n\n\n

Para entrenar a la IA para que aprenda a subir la resoluci\u00f3n de un videojuego lo que se hace es utilizar un PC muy potente con la capacidad de renderizar im\u00e1genes a muy alta resoluci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n

Este PC tan potente puede ser algo como un servidor con varias GPUs trabajando al un\u00edsono con tal de renderizar la imagen a muy alta resoluci\u00f3n. Por ejemplo, NVIDIA utiliza su superordenador Saturno V para generar el b\u00fafer de imagen a mayor resoluci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n

Por el otro lado tenemos una GPU renderizando la misma escena a menor resoluci\u00f3n, esta escena de menor resoluci\u00f3n es utilizada como muestra de entrada para el Generador que a partir de esta imagen intentar\u00e1 generar una imagen a mayor resoluci\u00f3n que el propio discriminador tendr\u00e1 que evaluar a partir de la que la imagen a mayor resoluci\u00f3n comparando ambas.<\/p>\n\n\n\n

Como era de esperar, el resultado es un mayor rendimiento, una aumento de resoluci\u00f3n debido al escalado de imagen y por ende mayor nitidez a la vista del jugador.<\/p>\n\n\n\n

Fuente: hardzone.es\/tutoriales\/rendimiento\/aumento-resolucion-ia\/<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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