Q2VKPT — это полностью играбельный Quake II, в котором используется динамическое освещение в реальном времени, рассчитываемое при помощи технологии NVIDIA RTX. Причём, в отличие от того же Battlefield V, здесь эта технология используется гораздо полнее. Трассировка лучей применяется как для расчётов прямого освещения, так и для рассеянного и отражённого света. По словам разработчика, проект должен служить своеобразной демонстрацией будущего игровой графики. Помимо аппаратной трассировки лучей, в Q2VKPT используются также алгоритмы адаптивной фильтрации изображений, которые позволяют не перестраивать сцену каждый раз целиком, а использовать данные об освещённости, рассчитанные в предыдущих кадрах.
Модифицированная игра работает через API Vulkan и выдаёт вполне приемлемую производительность на картах семейства GeForce RTX. Например, имея GeForce RTX 2080 Ti, можно получить порядка 60 fps в разрешении 2560 × 1440. И это на самом деле неплохой результат, учитывая, что технология DLSS не используется, а трассировка лучей применяется не фрагментарно, как в современных играх с поддержкой RTX, а для расчётов полного глобального освещения, в том числе для теней, отражений и рассеивания света. Иными словами, в Q2VKPT можно увидеть полностью реалистичное и физически правильное освещение. И именно поэтому не стоит удивляться, что самая современная видеокарта выдаёт в игре 20-летней давности всего 60 fps.
Скачать модифицированный Quake 2 с трассировкой лучшей можно по ссылке (для запуска потребуются также файлы оригинальной игры). Там же автор проекта, аспирант технологического института Карлсруэ в Германии Кристоф Шид, делится исходным кодом и отвечает на основные вопросы о проекте.
Нейронные сети уже умеют проделывать с графическими изображениями ранее невообразимые вещи. Например, в июле 2018 года NVIDIA продемонстрировала работу алгоритма, который убирает с фотографий шум и лишние надписи. К сожалению, обычные пользователи не могут воспользоваться его умениями, но есть разработчики, которые щедро делятся своими проектами с обычными людьми. Одним из них стал сервис, позволяющий быстро удалить фон из любой фотографии с человеком.
Сервис называется Remove.bg — он стал отличным примером того, как основанные на машинном обучении проекты становятся легкими потребительскими инструментами. Алгоритмы, которые быстро удаляют фон из фотографий, уже существуют и доступны в открытом доступе. Однако, в отличие от них, этот сервис предоставляет работу алгоритма в максимально удобном для использования виде.
Чтобы удалить фон изображения и оставить только главный объект, необходимо просто загрузить файл на сайт или вставить прямую ссылку на изображение — алгоритм сам проделает работу и выдаст PNG-файл с прозрачным фоном. Инструмент работает только с фотографиями людей, так что удалить фон из картинок с животными и предметами не получится.
В некоторые моменты сервис справляется с удалением даже лучше Adobe Photoshop и ему подобных программ. Разница особенно заметна на фотографиях людей с длинными волосами — нейросеть аккуратно выделяет их и добавляет прозрачность.
Разумеется, в работе встречаются и неточности. Алгоритм не всегда точно определяет границы и может удалить часть лица человека. Например, на изображении ниже видны остатки темного фона. Тем не менее сервис способен выручить в моменты когда под рукой нет фотошопа или другого редактора. Оставшиеся дефекты можно исправить вручную, а если вставить PNG-файл в другой фон, некрасивости вовсе могут стать незаметными.
Опробовать работу алгоритма может любой желающий на сайте https://www.remove.bg/ Сервис полностью бесплатный.
Производитель компьютерной периферии Nvidia научила нейросеть создавать максимально реалистичные изображения людей, которых на самом деле не существует. Отчет о работе специалистов опубликован на сайте библиотеки Корнеллского университета.
За основу для своей работы исследователи из Nvidia взяли так называемую генеративно-состязательную сеть, которая среди прочего позволяет создавать реалистичные фотографии.
В 2014 году сеть описал Ян Гудфеллоу. Сейчас он работает в проекте Google Brain, который посвящен изучению искусственного интеллекта. Четыре года назад Гудфеллоу представил первые результаты работы нейросети — тогда это были не очень детальные черно-белые изображения людей.
Сотрудники Nvidia добавили в генеративно-состязательную сеть метод style transfer — он позволяет совмещать характеристики одного изображения с другим. Похожий метод используют фоторедакторы вроде Prisma, которые с помощью нейросети превращают обычное фото в изображение, к примеру, в стиле импрессионизма.
В случае с исследованием Nvidia, style transfer позволил придать исходному изображению человека черты другого человека, таким образом создавая уникальное изображение мужчины или женщины.
Verge отмечает, что результаты работы Nvidia в будущем можно будет использовать, например, для рекламных материалов. Но в тоже время существует опасность, что их будут использовать в пропаганде или, например, для разжигания конфликтов.
Отличный комментарий!