Будущее контента в геймдеве

Улучшаем графику до реалистичной с помощью нейронных сетей.

Появилась новая работа по улучшению графики игр с помощью нейронных сетей. На этот раз на примере GTA V. В ролике можно посмотреть на полученный результат и на описание структуры сети.

Я уже в шутку писал об изменении pipeline арта. В этот раз сделаю более серьёзный прогноз.

2021-05-13

дизайн игр, нейронные сети, практика, процедурная генерация, разработка, разработка игр, теория, футурология

Тарантога: второй блин

Потоки данных во второй версии прототипа Тарантоги.

Продолжаю эксперименты. Как видно из заголовка, вторая попытка тоже не удалась, хотя выглядит симпатичнее.

Реализация ушла довольно далеко от описанного в посте о первом блине. В частности, GraphQL не подошёл.

Как всегда, работа породила сторонние результаты. Я подумал об уменьшении сложности работы с данными, вынес в отдельную библиотеку логику работы с предикатами.

Вторую версию концепции я считаю жизнеспособной, но сильно затратной для развития в одного разработчика. Вот если бы меня было несколько, или проект уже существовал в рабочем виде, и надо было только дописывать новых агентов.

Но мы имеем, что имеем, поэтому буду думать дальше. Скорее всего попробую сделать в лоб: минималистично, стандартными подходами без интеллектуальных извращений. Всё-таки представление об инструменте уже несколько раз в голове перекрутил и оно значительно упростилось.

А пока расскажу что получилось на этот раз.

2021-05-05

Тарантога, практика, разработка, теория, экзокортекс

Pydicates: предикаты для Python

Опубликовал небольшую библиотеку для работы с предикатами в Python: github, pypi. Как всегда, под BSD-3.

Позволяет конструировать функции для отложенных вычислений. Например, описывать такие условия: (OwnedBy('alex') | OwnedBy('alice')) & HasTag('game-design').

Делал для себя, так как уже несколько раз в пет-проектах писал костыли для этого дела. Решил сделать один раз правильно и больше не тратить на это время.

Минимальный пример:

from pydicates import Predicate, common


def HasTag(tag):
    return Predicate('has_tag', tag)


def has_tag(context, tag, document):
    return tag in document['tags']


common.register('has_tag', has_tag)

document = {'tags': ('a', 'b', 'c', 'd')}

assert common(HasTag('a') & HasTag('c'), document)
assert not common(HasTag('a') & HasTag('e'), document)
assert common(HasTag('a') & ~HasTag('e'), document)
assert common(HasTag('a') & (HasTag('e') | HasTag('d')), document)

Больше примеров можно найти в репозитории ./examples

API описано чуть подробнее в ./examples/documents_check.py

Больше примеров можно найти в тестах.

2021-04-28

Python, open source, практика, разработка