GTA V con el aprendizaje automático de Intel. (Imagen: Intel Labs)
GTA V con el aprendizaje automático de Intel. (Imagen: Intel Labs)
Agencia Europa Press

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Intel Labs, la empresa pública de investigación de Intel, ha realizado una investigación con el juego Grand Theft Auto V () con el objetivo de mejorar el realismo en imágenes sintéticas a través de la , con el que ha conseguido un mayor efecto fotorrealista que con otros métodos utilizados hasta ahora.

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Los resultados de la investigación se han compartido en el artículo (‘Mejorando la mejora del fotorrealismo’, en español), en github, y en él han trabajado los investigadores de Intel Labs Stephan Richter, Hassan Abu AlHaija y Vladlen Koltun.

Mira aquí los resultados:

El proyecto utiliza el aprendizaje automático, un tipo de inteligencia artificial, y se basa en el videojuego GTA V. Además, utiliza colecciones de imágenes reales de bases de datos como Cityscapes, KITTI y Mapillary Vistas para mejorar el fotorrealismo de las imágenes renderizadas.

GTA V con el aprendizaje automático de Intel. (Imagen: Intel Labs)
GTA V con el aprendizaje automático de Intel. (Imagen: Intel Labs)

Los investigadores han aprovechado la técnica de renderizado conocida como ‘sombreado diferido’ para obtener información sobre estructuras geométricas, materiales e iluminación recogidos en los búferes intermedios (G-buffers) -que produce el motor del juego durante el proceso de renderizado-, y consideran que gracias a ello “se pueden lograr mejoras sustanciales incluso si solo está disponible un subconjunto de los búferes”.

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El resultado es que en las imágenes finales en movimiento consiguen añadir brillo y reflejos a los coches, hacer más frondosas las colinas verdes y resecas y reconstruir carreteras en el contexto de experimentos controlados.

GTA V con el aprendizaje automático de Intel. (Imagen: Intel Labs)
GTA V con el aprendizaje automático de Intel. (Imagen: Intel Labs)

Así, la investigación confirma que el aprendizaje automático genera mayor “estabilidad y realismo en comparación con los métodos recientes de traducción de imagen a imagen y una variedad de otras líneas base”.

Las imágenes también mejoran gracias a una red convolucional -un tipo de red neuronal- que “aprovecha las representaciones intermedias producidas por fuentes de renderizado convencionales”, según detallan en el artículo académico.

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