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提起我的世界，很多人第一时间想起的一定是它那特殊的像素风格游戏画面。
可最近，知名的显卡商英伟达向我们展示了一种人工智能黑科技，名为GANcraft的算法能够直接将我的世界中的像素风格转换成写实风格。
从此，追求真实感的玩家们只需跑个程序，就能从游戏任意视角轻松渲染一个全新的逼真世界。
照这转换精细程度来看，人均3D建模师不是梦。
在GANcraft诞生后，还和人工智能领域已经存在的一些能够做到像素转真实的算法模型进行了对比。
我们可以看到，有些算法生成的画面总是在不停地闪动。这是因为它们一次只能生成一个画面，没有学习3D物体结构的能力。画面的每一帧都不是前后连续的，就像在播放一份每页毫无关联的幻灯片，没有观赏性可言。
而有的算法只有开头看着还可以，渲染一会就糊成一片，什么也看不出来了，持久度很成问题。
只剩下GANcraft的转换效果独树一帜，那它是怎么做到的呢？
这要从一种叫做图像超分辨率的算法说起，它类似于科幻片中，无限放大的监控摄像头把模糊的图片瞬间还原至超清晰这一神操作。
模糊的像素块瞬间聚拢，化成一张清楚的图片。
而我的世界这款游戏，显而易见，就是由像素组成的，于是还原的目标就从图像变为了动态的「世界」。
但是AI在学习图像超分辨率算法时，必须要有与之对应的真实静态图像，而和动态的，甚至随机生成的虚拟游戏谈这个条件，显然不太现实。
因为我的世界中地形完全不讲道理，经常雪原连着沙漠，海洋连着火山，没有参考图片给算法学习。
GANcraft的过人之处就体现在克服了这一困难，凭借神经渲染还有模型架构训练方案的创新，成功让我的世界在我们眼前真实了起来：
首先，算法将这一地图中的所有不同种类方块打上不同的标记，比如水就标上S、土就标上T、木头就标上M。
然后设置随机的摄像机视角，有的可能向世界的东方望去，有的可能从天空向下俯瞰。
再运用现存的其他转换算法，先生成对应的，质量较低的现实世界图像。
其中每一个摄像机视角相当于一对人眼在观察这个世界，与此同时，他们会互相检查对方看到的像素块是否和之前打上的标记匹配，互相监督纠正，这样图片生成的错误率会降低。
摄像机在观察世界时，还会通过另外两种算法告诉AI像素的位置和标记，从而在转换时更好地安排这些像素块的正确去向。
最后，AI经过计算把低质的图像和转换后的像素拼合起来，再搭配上特定的视角参数，一个逼真的世界便生成完毕。
此外，GANcraft还允许用户自行控制世界风格，明亮、阴暗、夕阳，一切随心调节。
目前GANcraft算法即将开源，随着游戏和真实的界线愈发模糊，我的世界或许很快就会变成AI的世界了。
我有一个大胆的想法
（文中图片素材来源自网络，仅供学习交流使用）
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