從電影到遊戲，你也能用GAN畫高清3D地形模型 | 2分鐘論文
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翻譯/ 曹永勝 校對整理/ 凡江
雷鋒網：本期介紹的論文是《Interactive Example-Based Terrain Authoring with Conditioanl Gengerative Adversarial Networks》（用條件約束的GAN，打造基於繪稿的互動式地表編輯），2017亞洲計算機圖形與互動技術大會的展出論文。
在電影和遊戲中，我們經常能看到特效製作模擬的虛擬王國。如今，在GAN技術的支持下，這些看上去瑰麗奇偉的畫面也可以自動生成了。我們只需要畫出一些山川、胡海的草圖，通過調整神經網路，就能自動生成高解析度的3D地形模型，而且還能邊畫邊改，就算畫得不好，演算法也能幫你修補完善。
以上提到過程是通過程序生成來完成的。 我們可以對輸出產生直接的影響，而不需要花上幾十個小時的時間來完成工作。GAN技術學習如何根據手工繪圖來輸出地形圖像，然後輸入設計師所繪製的河流、山脊、山谷等景觀草圖，演算法會自動輸出一個高質量的地形模型。
過程中，我們可以一邊查看當前的輸出，一邊優化我們的圖紙。這樣，我們能夠不被技術細節所制約，幾秒鐘就把想法變成高質量的模型成果。 此外，演算法不僅可以靈活處理被擦除的子區域，還可以自動為圖像補充空缺。
更妙的是，演算法能對繪製結果進行修改，比如讓地表生成侵蝕效果，而且計算成本基本為零。打個比方，如果在這片數據上運行一個侵蝕模擬器需花費大約40秒，神經網路則可以在25毫秒內完成。完整的模擬幾乎可以在一分鐘內完成，神經網路瞬間模擬其結果。
當然技術也存在局限，那就是如果輸入太稀疏，可能會出現圖像網格失真。
雷鋒網提供論文原址：https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-01583706/file/tog.pdf
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