Es gibt ja immer mal Mods, wie diesen hier, die aus bereits großartig aussehenden Videospielen nochmal ein, zwei Stufen Realismus mehr rausquetschen. Bessere Strukturen, tollere Lichtreflexionen, und so weiter. Bei diesem „Filter“ hier mag man zunächst etwas irritiert sein, sehen doch vor allem die Farben deutlich unschöner aus. So viel Grau in Grau. ABER: Das ist eben realistischer. Und lässt man eine Sequenz erstmal eine Weile laufen, wähnt man sich wirklich in einer (vielleicht etwas langweiligen) Autofahrt wieder. Künstliche Intelligenz, bzw. ein „Convolutional Neural Network“, sorgt dafür, das je Frame eine entsprechend auf gefüttertem Fotomaterial basierende Optimierung vorgenommen wird. Wahnsinn! Man überlege mal, was mit sowas in Zukunft alles möglich sein könnte…
„We present an approach to enhancing the realism of synthetic images. The images are enhanced by a convolutional network that leverages intermediate representations produced by conventional rendering pipelines. The network is trained via a novel adversarial objective, which provides strong supervision at multiple perceptual levels. We analyze scene layout distributions in commonly used datasets and find that they differ in important ways. We hypothesize that this is one of the causes of strong artifacts that can be observed in the results of many prior methods. To address this we propose a new strategy for sampling image patches during training. We also introduce multiple architectural improvements in the deep network modules used for photorealism enhancement. We confirm the benefits of our contributions in controlled experiments and report substantial gains in stability and realism in comparison to recent image-to-image translation methods and a variety of other baselines.“
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