Geistreiche Dinge Biete: Spielmaterialien Hochskalieren

[trapkick]

Guten Morgen allerseits,

Letzte Woche kam die Printversion von "Masken des Nyarlathotep" mit der Post. Im Zuge der damit beginnenden Vorbereitungen fiel mit auf, dass die digitale Weltkarte eine sehr schlechte Auflösung hat. Da ich sie mir als Poster drucken lassen möchte musste die Qualität verbessert werden. Der Pegasus Kundendienst hatte keine höher aufgelöste Version.

Da die Karte mit 4678x3308 zu groß für frei verfügbare upscaling AIs ist, habe ich mir eine eigene verschafft.

Lange Rede kurzer Sinn: Wenn von euch irgendjemand mal *.jpg Dateien in höherer Auflösung benötigt, kann entweder ich diese hochskalieren oder dabei helfen, dies selber zu tun. GPU vorrausgesetzt.

Eventuell programmiere ich mir noch selber ein Model, dass auch andere Formate frisst. Mal sehen.

 

[Alasdair]

Hi, klingt interessant, einfach aus Interesse an Graphikverarbeitung, wie machst du das?

 

[trapkick]

Über ein trainiertes neuronales Netz. Es übt an runter skalierten Bildern, diese hoch zu skalieren und vergleicht seinen Erfolg mit den originalen. Aus diesem Vergleich lernt es ein bisschen und wird mit jeder Iteration ein wenig besser. Das fertig trainierte Netz kann man kopieren und wie ein Programm verwenden.
Sprich, ich mache das gar nicht selber.
Schlagworte: Deep Learning, SRGAN

 

[Alasdair]

Coole Sache, sagt mir schon was, nur wüsste ich selber nicht wie/wo ich sowas erstellen bzw. trainieren könnte.
Interessante Sache.
Hast du da beruflich Zugang?

Die Karten zum Witcher Universum sind sehr klein...

 

[trapkick]

Studiere Wirtschaftsinformatik und habe gerade eine deep learning Klausur geschrieben

War eigentlich auf det Suche nach dem Wissen, selber diese Art von Netz zu programmieren. GANs gehören zu den am schwierigsten trainierbaren Netzen, das hatten wir nur angeschnitten. Da bin ich eben auf ein fertiges Pythonskript gestossen.

Mach deine Karten in eine Dropbox und schick mir nen Link mit Bearbeitungsberechtigung. Dann werden die groß. Oder willst du das Skript haben?

 

[Wore]

Über ein trainiertes neuronales Netz. Es übt an runter skalierten Bildern, diese hoch zu skalieren und vergleicht seinen Erfolg mit den originalen. Aus diesem Vergleich lernt es ein bisschen und wird mit jeder Iteration ein wenig besser. Das fertig trainierte Netz kann man kopieren und wie ein Programm verwenden.
Sprich, ich mache das gar nicht selber.
Schlagworte: Deep Learning, SRGAN

Komischerweise macht SRGAN aus meinen D&D 5e Karten immer etwas schlechtere Kopien von Harry Potter Portraits. Woran das wohl liegt? Das muss wohl die künstliche Intelligenz sein... Erstaunlich, dass die KI Rollenspielsysteme auch schon derart bewertet…

Nein, im Ernst und Spaß beiseite. Ein cooler Beitrag. Hast Du Dein NN auch auf RPG-Karten trainieren lassen oder ist das egal, da eh nur Micro- und nicht Makrostrukturen in den Pixeln berücksichtigt werden?​

 

[trapkick]

Die Strukturen der Bilder auf Pixelebene, genau.
Hab das nicht selber Trainiert. Hatte ich ursprünglich vor, allerdings auch nicht mit RPG Karten. Dazu gibt's kein Dataset....
In dem Fall von Upscaling nimmst du für das Training 2 Netze. Eines die Bilder erzeugt und eines, das im Anschluss versucht, den Unterschied zum Original festzustellen. Diese beiden Spielen im Prinzip gegeneinander. Ist ein etwas instabile Angelegenheit.
Ist das erste so gut, dass das zweite hinreichend oft überzeugt ist, es sieht das echte Bild, wird das zweite weggeworfen und mit dem ersten Bilder bearbeitet.
Wenn das Netz auf Blumen oder Essensbilder trainiert ist, wird es mit RPG karten nicht so gute Ergebnisse erzielen wie wenn es zB mit Zeichnungen oder Sattelitenbildern gefüttert wurde.

 

[trapkick]

Weltkarte 1925 beide Versionen zum Vergleich angehängt. Am besten Runterladen, da High Res sonst stark komprimiert wird. high res muss ca 66mb groß sein.
standard res
high res