Intel Utiliza Machine Learning no GTA V com Resultados Incrivelmente Realistas

Os gráficos do GTA V são originalmente já incríveis, mas o resultado da melhoria aplicada pela Intel com utilização de machine learning catapulta o grafismo para outro nível.

Graças a um projeto de machine learning – aprendizagem de máquina – da Intel de nome “Enhancing Photorealism Enhancement”, o detalhe gráfico é elevado a um nível fotorrealista.

Os resultados são realmente surpreendentes, as imagens, apesar de não serem completamente realistas (ainda não chegamos a esse patamar) parecem fotos tiradas através do vidro ligeiramente embaciado do nosso carro, ou seja, falta ali uma pequena margem de detalhe para chegar ao total realismo. São vários os detalhes que saltam à vista, piso da estrada, reflexos e principalmente o efeito de luz fazem-nos quase acreditar que estamos a ver um vídeo real.

Os pesquisadores da Intel sugerem que parte desse fotorrealismo vem dos conjuntos de dados que inseriram na sua rede neural. O grupo disponibiliza uma explicação mais aprofundada e completa de como a melhoria de imagem funciona realmente num relatório. Pelo que se percebe, a informação utilizada a partir do Cityscapes Dataset, que contém na sua maioria fotografias de ruas da Alemanha,  preencheu em grande parte os detalhes. É quase como o Street View da Google Maps, mas mais interativo. Não se comporta inteiramente como se fosse real, mas dá a sensação de que foi desenvolvido a partir de coisas reais.

Os pesquisadores dizem que as suas melhorias vão além do que outros processos de conversão fotorrealística são capazes de integrar porque utilizam também informações geométricas do próprio GTA V.  Os “G-buffers”, como os pesquisadores os chamam, podem incluir dados como a distância entre os objetos no jogo e a câmara, e a qualidade das texturas, como o brilho dos carros.

Podemos não ver uma “atualização de fotorrealismo” oficial lançada no GTA V amanhã, mas é provavél que já tenhamos jogado um jogo ou assistido a um vídeo que beneficiou de outro tipo de machine learning, AI upscaling. Este processo de utilização da inteligência de machine learning para melhorar os gráficos para resoluções mais elevadas não está disponível em massa, mas foi apresentado, por exemplo, na Shield TV da Nvidia e em vários projetos focados em atualizar os gráficos de jogos mais antigos. Nestes casos, uma rede neural faz previsões para preencher os pixeis ausentes dos detalhes de um jogo, filme ou programa de TV de resolução mais baixa para atingir resoluções mais altas.

Esta tecnologia é extremamente positiva de várias perspetivas. Por um lado, temos gráficos cada vez melhores e super-realistas, por outro, mostra também que, felizmente, não estamos somente dependentes de hardware e de potência de uma placa gráfica. O software tem ainda uma larga margem de resultados a trazer para o mercado.

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