Facebook’taki bir ekip yapay zeka araştırmacısı tarafından bu haftanın başında yayınlanan makalede anlatılan teknik, gerçek hayattaki videolardan kontrol edilebilen karakterleri makine öğrenmesi desteğiyle ortaya çıkarıyor.
Oldukça açık bir isim verilen teknik, “Vid2Game”, iki yapay zeka ağından gücünü alıyor. Bir tanesi, Pose2Pose, verilen bir pozu kontrol sinyallerine göre şekillendiriyor. Bu sinyaller bir joystick ya da oyun kolundan alınabiliyor. Diğer yapay zeka Pose2Frame ise ilk ağın ardından yüksek çözünürlüklü çıktı kareleri veriyor ve arkaplanı da dinamik bir şekilde kontrol edebiliyor.
Makalenin kapanışında anlatıldığı üzere bu teknik sayesinde oyunlarda çok daha gerçekçi ve kişiselleştirilmiş karakterler görmemiz mümkün hâle gelecek.
Araştırmanın tamamına buradaki Cornell University bağlantısından ulaşabilirsiniz. Araştırmacı ekip Oran Gafni, Lior Wolf ve Yaniv Taigman’dan oluşuyor. Alttaki videodan sistemin örnek çalışmasını da izleyebilirsiniz.
Bu haberi, mobil uygulamamızı kullanarak indirip,istediğiniz zaman (çevrim dışı bile) okuyabilirsiniz:


Über
Evet ama 6x scop daha iyi gider buna daha uzaktaki hedefler için. Gerektiğinde 3x'e de çekebilirsin falan :D
Muskun alev tabancası vs bu
İstilacı güvercinlere karşı iyi olur. 5 10 dk da bir sopayı alıp kovalamak yordu artık.
Yakında su atan F18 falanda yaparlar :)
Hazneye kezzaplı su doldurup nişan almak yapmayın böyle şeyler yahu...
Xiaomi kendini çok geliştirdi artık her alanda kaliteli işler yapıyorlar.
fışkırttığı su mermi gibi isabetli gitmeyeceği için gereksiz diye düşünmüş olabilirler.
Lazer nişangah da eklenseymiş tadından yenmezmiş.