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如何通過機器學習生成遊戲地形
Hello，大家好，今天給大家帶來機器學習生成地形的分享，我是神棍趙。近期機器學習或者說AI方麵的內容又火起來了，找到一篇比較好實現的文章“如何通過機器學習生成遊戲地形 ”分享給大家。
一、介紹
我叫FranciscoMúrias，最近，我一直在探索Houdini以及機器學習在內容生成中的潛力。我在波爾圖大學（葡萄牙）攻讀計算機科學學士學位，在那裏我學習了編程。然後，在Teesside大學（英格蘭）攻讀3D遊戲藝術碩士學位，在那裏學習了Houdini，Unreal Engine等工具，並有機會在畢業論文期間探索機器學習在遊戲中的一些應用。
二、機器學習與地形生成
機器學習就是使用樣本數據來“訓練”一個擬合的計算機算法，從而獲得“映射功能”，該算法可以將一組輸入大致的解析為有用的輸出。機器學習在遊戲和CG中廣泛應用，藝術家和程序員不斷為它尋找新的用途。節省藝術家的時間，專注於更有創造性的事情。
現實地形生成是一個非常複雜的問題,在過去的三十年中，研究人員研究了各種生成地形的方法，這些方法各有優缺點。我這個項目是探索如何僅基於簡單的草圖就可以實時生成詳細的，帶有實際腐蝕效果的地形。
地形在遊戲中一般都是通過高度圖來表示，非常適合機器學習。而且我們還擁有現實世界的地形數據，USGS擁有幾乎整個美國陸地的準確地形高度圖。所以這兩個因素使它成為機器學習應用程序實驗的理想用例。
使用工具生成的一些示例：
三、GAN
GAN就是條件生成對抗網絡模型，根據自動處理的真實世界地形數據（通過Houdini收集）進行訓練，運行神經網絡模型並在實時3D預覽中展示結果。通過從訓練數據中學到的特征來生成任意數量的真實虛擬地形，而無需手動定義任何過程規則或參數屬性。
cGAN係統由兩個相互競爭的網絡組成：一個不斷合成新地形的生成器，以及一個將生成的地形與真實示例進行比較的鑒別器。這兩個網絡相互競爭，學習如何製作更適合訓練示例的地形。
為了收集用於訓練模型的訓練數據，我使用了Houdini 的PDG使該任務自動化。
1.讀取設定的坐標
2.從USGS服務器下載文件
3.解壓縮文件
4.將高度信息分成小塊
5.處理每個圖塊以計算峰穀線
6.將結果映射到匹配的圖像並保存
整個數據收集管道均基於SideFX的ML數據準備示例，該示例采用了一種出色的方法，並且可以教您如何使用PDG係統。
四、交互工具
我構建了一個自定義工具，使用戶能夠繪製峰穀線，機器學習算法會自動實時生成最終地形。
使用ModernGL開發的自定義3D預覽器可以快速迭代和可視化結果。這是我的第一個主要Python應用程序，我發現Python是啟動和構建這種自定義應用程序的絕佳語言。它擁有一個優秀的社區和一個活躍的Discord服務器，那裏擠滿了願意幫助您入門的人。
最後使用Gaea生成細節，最後就可以將生成的地形導入任何遊戲引擎，並用作3D地形的基礎。
五、挑戰
我相信該工具證明了ML應用在遊戲中的巨大潛力。該項目未來開發的目標是概括同一網絡中不同要素的地形生成，並在創作階段用不同類型的草圖區分它們。同時我會繼續研究ML，並擴展ML在遊戲中的使用。
六、總結
這位老哥用機器學習快速生成一個低精度的高度圖，然後通過gaea的侵蝕獲取各種分布圖，值得學習借鑒，感興趣的可以按照這個思路整一個。
來源：Thepoly公眾號
嘉賓：FranciscoMúrias
訪談：Ellie Harisova
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