Dissertação
{en_GB=Dual Critic Conditional Wasserstein GAN for Height-Map Generation} {} EVALUATED
{pt=Tradicionalmente os mapas para videojogos são feitos à mão, um processo que é ineficiente e custoso em termos laborais. A outra forma comum de fazer estes mapas é através de métodos algorítmicos, com técnicas como PCG, esta abordagem, no entanto tem múltiplas desvantagens: criar o algoritmo que gere estes mapas também é um processo custoso, os resultados são, comparativamente, pouco realísticos e é especialmente díficil criar estruturas geográficas mais complexas, tais como baías, penínsulas ou arquipélagos. Recentemente, alguns estudos focaram-se em usar técnicas de Deep Learning para reproduzir as caraterísticas geográficas presentes na Terra. Esta abordagem, no entanto, tem também as suas desvantagens, principalmente, o facto de retirar controlo ao designer, que deixa de conseguir especificar o conteúdo presente no mapa. Para remediar esta desvantagem propomos um sistema que transforma rascunhos de baixa fidelidade em mapas realísticos através de um modelo de Deep Learning que chamamos de DCCWGAN, proporcionando desta forma resultados de boa qualidade visual sem sacrificar o controlo do utilizador., en=Traditionally, video-game maps are either made by hand, which is a very inefficient process requiring many man-hours, or made using PCG techniques, which rely on a predetermined algorithm to generate every feature of the map. This approach is flawed in a multitude of ways: creating the algorithm is an arduous process, the results lack realism and it's hard to create more complex geographical structures, such as bays, peninsulas, or diverse archipelagos. More recent studies have tried an approach using Deep Learning algorithms, which have their own limitations. Most importantly, these algorithms take away the creative freedom of the designers. To circumvent this problem we propose a system that transforms low fidelity sketches into realistic height-maps through a Deep Learning model we call the DCCWGAN, thus providing high visual quality without removing control from the user.}
novembro 17, 2022, 14:30
Publicação
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Orientação
