Учёные разработали модель, которая в реальном времени генерирует в CS:GO
Погружаемся в захватывающий мир искусственного интеллекта и компьютерного зрения! Совсем недавно учёным удалось создать модель, которая способна в реальном времени генерировать игровой процесс в одной из самых популярных игр — Counter Strike: Global Offensive (CS:GO). Это не просто потрясающее достижение — это настоящая революция в игровой индустрии и в области технологий ИИ.
Как это работает?
Захват и обработка экрана
Для начала необходимо захватить изображения с экрана игры и обработать их. Авторы проекта использовали язык программирования Python в сочетании с библиотеками OpenCV для компьютерного зрения и MSS для захвата скриншотов. В самом начале программа захватывала около 20 кадров в секунду, но после оптимизации с помощью многопоточности скорость работы увеличилась до 30 кадров в секунду. Понимаете, это действительно большая разница и результат упорной работы!
Обучение нейросети
Следующим шагом стало обучение нейросети распознавать объекты игроков на экране, различать контр-террористов и террористов, а также прицеливаться в головы. Для этой задачи применялась библиотека TensorFlow, а затем разработчики переключились на YOLO (You Only Look Once) — одну из самых быстрых нейросетей для распознавания объектов в реальном времени.
Генерация датасета
Ключом к успеху стало создание богатого и разнообразного датасета для обучения модели. Авторы генерировали тысячи изображений из CS:GO, маркируя каждый объект для обучения нейросети различать контр-террористов и террористов. Новый датасет, состоящий более чем из 3000 изображений, значительно повысил точность распознавания.
Тестирование в игре
После обучения нейросети её протестировали в реальной игровой среде. Она успешно распознавала врагов, выделяла их бокcами с названием классов и даже указывала на головы игроков. Однако возникла одна проблема: одновременный запуск игры и нейросети значительно снижал частоту кадров.
Решение проблем с производительностью
Чтобы решить эту проблему, разработчики рассмотрели два подхода:
- Использование двух видеокарт: одна для рендеринга игры и другая для обработки данных нейросети.
- Переход на более быструю библиотеку нейросетей, такую как YOLO, работающую с одной видеокартой.
Реакция и перспективы
Реакция на команды
Модель не просто генерирует видео в реальном времени — она также может реагировать на команды пользователя. Например, поворачивать влево или вправо, стрелять, прыгать и так далее. Все это достигается благодаря точному распознаванию объектов и быстрой обработке кадров. Вы только представьте, насколько это изменит подход к игровому процессу!
Будущие перспективы
Учёные прогнозируют, что до полностью сгенерированных игр, где ИИ управляет персонажами без участия человека, осталось всего несколько лет. Такие достижения открывают новые горизонты для игровой индустрии, позволяя создавать удивительно реалистичные и интерактивные игровые впечатления.
Заключение
Создание модели, которая генерирует игровой процесс в CS:GO в реальном времени, становится значительным шагом вперед в области искусственного интеллекта и компьютерного зрения. Эта технология не только впечатляет, но и сулит революционные изменения в будущем игровой индустрии.
Хотите быть в курсе последних новостей о нейросетях и автоматизации? Подпишитесь на наш Telegram-канал: https://t.me/ainomix.