自动做游戏(4),极小样本生成国画的尝试

作者:罗培羽 授权游资网发布 游戏研究院知乎专栏 2019-02-25
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自动做游戏(4),极小样本生成国画的尝试

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发表于 2019-2-25 14:09:15 | 只看该作者 |只看大图 回帖奖励 |倒序浏览 |阅读模式




系列文章:
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自动做游戏(4),极小样本生成国画的尝试
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游戏《绘真·妙笔千山》以其独特的国画美术风格吸引玩家,《轩辕剑天之痕》《武林群侠传》也偏向国画画风,国画和游戏有着多种结合的可能。绘制国画需要深厚的功底,还需要画家对生活有所感悟,若非几十年如一日,很难画出韵味。那么,有没有可能使用机器学习的方法生成国画,于是做了一次小小的尝试。只能说是尝试吧,并不成功。

效果

下面这幅图中有几款山石,两颗松树,左上角有隐隐约约的提款。原始图像256*256,这里放大了两倍。


下面这幅图隐隐约约可以看到一人骑马在古道上,很恰合“古道西风瘦马”这诗句。


下面几幅有山有水有树,看上去还像那么一回事。


算法和训练

使用最原始的DCGAN,出于各种限制,训练集非常小,用了27张陈少梅的山水画。


下面是其中一张,大小为4000*2075,使用256*256的crop。某种程度上说,原始图片比较大,给了较多采样的可能,当然也由此分辨率无法设置太高。从训练的结果上看,“国画风格”大概是学到了,布局就不可能学到了。


不足

上面几张较好效果的图片是经过挑选的,实际生成有很多效果不好的图片。训练非常不稳定,无法收敛;同一次训练下,多样性不好。


整个训练集中只有两张有马的图(如下图),生成的“古道西风瘦马”和其中一张太像。不过256*256的crop对全图来说其实非常小(如下图红色方框),为何会整张图很像?


下一步

训练集太小导致各种难以收敛,收集更多的训练集才能进一步优化。可以尝试另外一些gan结构,比如PGGAN去生成高清的图片。

又到广告时间了,如果想学习网络游戏开发,《Unity3D网络游戏实战(第2版)》中用一个大实例详细介绍网络游戏的开发的全过程,还对网络编程有详细的讲解,非常合适。


来源:游戏研究院知乎专栏
原地址:https://zhuanlan.zhihu.com/p/57487550


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