Нейронный сети научили генерировать полноценные анимэшные аватарки

Пример можно найти на картинке и по ссылкам:

сайт с генератором

краткий отчёт по разработке

статья

Но куда интереснее не сам результат, а способ его получения:

1. Сырую обучающую выборку слили с сайта об японских играх (изображения персонажей).
2. На этих изображениях сторонней нейронной сетью распознали лица.
3. Другой сторонней нейронной сетью назначили полученным портретам теги (цвет волос, глаз, etc).
4. Обучили свою сеть, которая по параметрам генерирует картинки.
5. Использовали сеть из пункта 3 для расчёта оценочной функции (на сколько полученная картинка соответствует требованиям).
6. Конечный результат получается генерацией нескольких аватарок и выбором одной с лучшим значением оценочной функции.

То есть в работе задействовано 3 нейронные сети, 2 из которых — обучены ранее другими людьми. По этому поводу можно было бы расписать много интересного, но просто оставлю как факт.

О создании названий

Первое, что видит игрок, знакомясь с контентом — это его название (конечно, кроме красивой картинки). Будь то название мира, территории, поселения, способности, предмета, монстра или ещё чего-то. Часто кроме названия игрок ни с чем и не знакомится — проходит мимо по каким-то своим делам. Название — это подарочная упаковка для контента, во многом от него зависит обратит ли игрок внимание на то, что скрывается за парой слов, или нет.

По сути, мир средней игры для среднего игрока — это много-много названий и немного контента, с которым он познакомился. Игроков, целеноправленно изучающих весь игровой мир обычно меньшинство.

Далее