Вселенная Майнкрафт – это превосходство натуры человеческой над всем бренным, если углубиться в созерцание мира с точки зрения философов. А ведь, правда, только подумайте – бешеной популярностью стали пользоваться игры, в которых нет необходимости устраивать расправы над инопланетными гостями, не надо терять множество часов на преследование героя-одиночки. Игры, в которых само понятие армия звучит, как неслыханное ранее слово, придуманное сумасшедшим ученым, а вместо криков, вызванных предсмертными мучениями можно услышать лишь звуки природы и смех. Основной идеей в этих играх является созидание, а игрок является и строителем и архитектором в одном лице.
Как играть ? Прохождение
«Майнкрафт 3Д: В трех измерениях» — прекрасная возможность пройти краткий курс по созданию трехмерного мира своими руками. Графика в данной игре, как в прочем и во всем мире Майнкрафт, не блещет. Создатели игры решили не отступать от принятых норм восьмибитного изображения, но при этом все объекты являются трехмерными.
Block Craft 3D красивейшая Блок игра Обзор и первые Шаги Детское игровое Видео Let’s Play
Вы не ослышались – действительно, каким бы идиотизмом это не показалось сначала, но все объекты трехмерные. И вот в таких условиях тебе предстоит выстроить собственный трехмерный мир. Придется корректировать ландшафт. Добавлять какие-то объекты, а иные убирать.
Все чем ты сможешь воспользоваться во время перекройки мира – это кирка, собственные руки, и самое главное орудие, позволяющее созидать – мозг. Перемещение игрока по полю происходит при помощи стандартных клавиш – «W», «D», «S», «A». Для прыжка придется воспользоваться пробелом, просмотр инвентаря – «Е».
Основные действия, т.е. создание и уничтожение производятся мышкой, причем одна её клавиша отвечает за созидание, а другая за деструктуризацию. Смотри не перепутай… Насчет инструмента я пошутил, поскольку во время произведения определенных действий использоваться будет тот инструмент, который предназначен для этих целей. Этот инструмент ты сможешь увидеть в руках у своего персонажа. Смена инструмента производится скроллингом.
Источник: mainkraft-online.ru
Преобразуем миры Minecraft в трёхмерные фотореалистичные сцены с помощью нейросетей
Мы представляем GANcraft — работающий без участия человека фреймворк нейронного рендеринга для генерации фотореалистичных изображений больших миров из 3D-блоков, например, таких, которые созданы в Minecraft. Наша система получает на входе мир из семантических блоков, в котором каждому блоку назначена метка, например, «земля», «дерево», «трава», «песок» или «вода».
Мы задаём мир как непрерывную объёмную функцию и обучаем нашу модель рендерингу фотореалистичных изображений с сохранением внешнего вида с произвольных точек обзора без наличия реальных изображений блочного мира.
Кроме позиции камеры, GANcraft позволяет пользователю задавать семантику и стиль сцены.
Выходные данные нашей модели. В левом нижнем углу показаны блочные миры, подаваемые на вход.
Видео с кратким описанием
Обзор технологии
Какую конкретно задачу пытается решить GANcraft?
GANcraft нацелен на решение задачи преобразования одного мира в другой мир. Имея семантически размеченный мир, например, такой, который используется в популярной игре Minecraft, GANcraft способен преобразовать его в новый мир, имеющий ту же структуру, но с добавленным фотореализмом. После этого новый мир можно рендерить с произвольных точек обзора, получая фотореалистичные видео и изображения, сохраняющие внешний вид при смене точек обзора. GANcraft упрощает процесc 3D-моделирования сложных ландшафтных сцен, на создание которых потребовались бы многие годы практики.
По сути, GANcraft превращает любого игрока Minecraft в 3D-художника!
Вопрос: «Почему просто не использовать преобразование im2im?»
Так как исходных истинных фотореалистичных рендеров для созданного пользователем блочного мира не существует, нам приходится обучать модели при помощи непрямого контроля.
Хорошими кандидатами являются некоторые уже существующие решения. Например, можно использовать методики преобразования «изображение-изображение» (image-to-image, im2im), в частности, MUNIT and SPADE, изначально обучавшуюся только на 2D-данных, чтобы конвертировать покадровые маски сегментации, спроецированные из блочного мира, в реалистично выглядящие изображения.
Также можно использовать wc-vid2vid — методику, учитывающую 3D-объём, для генерации изображений с постоянным внешним видом при помощи 2D-ретуширования и 3D-искажений, применяя в качестве 3D-геометрии поверхности вокселей.
Эти модели нужно обучать на преобразовании реальных карт сегментации в реальные изображения, а затем применить в Minecraft.
В качестве ещё одной альтернативы можно обучить NeRF-W, изучающую поле 3D-излучения от нефотометрической, но позиционированной и 3D-неизменной коллекции изображений. Её можно обучить по прогнозируемым изображениям из методики im2im (псевдоистинных данных, о которых будет рассказано в следующем разделе), то есть данных, которые максимально близки к требованиям.
Слева направо: MUNIT, SPADE, wc-vid2vid, NSVF-W (NSVF + NeRF-W), GANcraft(наша методика)
Сравнивая результаты различных методик, мы сразу же можем заменить некоторые проблемы:
- Методики im2im наподобие MUNIT и SPADE не сохраняют внешний вид объектов вне зависимости от точки обзора, потому что они не имеют знаний о 3D-геометрии и каждый кадр генерируется отдельно.
- wc-vid2vid создаёт видео с постоянным внешним видом объектов, но со временем качество изображения быстро портится из-за накопления погрешностей блочной геометрии и недостаточного количества данных для тестового обучения.
- NSVF-W (наша реализация NeRF-W с добавленной воксельной подготовкой в стиле NSVF) тоже создаёт результаты с постоянным внешним видом объектов, но результат выглядит скучным и ему не хватает мелких деталей.
Несовпадение распределения и псевдоистинные данные
Допустим, у нас есть подходящая модель нейронного рендеринга с воксельной подготовкой, способная создавать фотореалистичный мир. Нам всё равно нужен какой-то способ её обучения без истинных изображений с указанным расположением камеры.
Adversarial training достигло определённого успеха на задачах нейронного рендеринга малого размера без условий, когда изображения с указанием их позиции недоступны. Однако для GANcraft проблема ещё более сложна. В отличие от реального мира, блочные миры из Minecraft обычно имеют гораздо более разнообразное распределение меток.
Например, некоторые сцены могут быть полностью покрыты снегом, песком или водой. Существуют также сцены, в которых на небольшой площади пересекается множество биомов. Кроме того, невозможно сопоставить сэмплируемое распределение камер с распределением на фотографиями из Интернета при случайном сэмплировании точек обзора из модели нейронного рендеринга.
Примеры изображений, сгенерированных без псевдоистинных данных:
Примеры изображений, сгенерированных с псевдоистинными данными:
Как видно на первых примерах, adversarial training с помощью фотографий из Интернета из-за сложности задачи приводит к нереалистичным результатам.
Создание и использование псевдоистинных данных для обучения стало одним из самых важных вкладов нашей работы и значительно улучшило результаты (вторые примеры).
Генерирование псевдоистинных данных
Псевдоистинные данные — это фотореалистичные изображения, сгенерированные из масок сегментации с помощью предварительно обученной модели SPADE. Так как маски сегментации сэмплируются из блочного мира, псевдоистинные данные имеют те же метки и позиции камер, что и изображения, сгенерированные для тех же точек обзора. Это не только снижает рассогласование распределения меток и камер, но и позволяет нам использовать более сильные потери, например, функции перцептуальных потерь и L2, для более быстрого и стабильного обучения.
Гибридный нейронный рендеринг, ограниченный вокселами
В GANcraft мы задаём фотореалистичную сцену сочетанием объёмного 3D-рендерера и рендерера изображений 2D-пространства. Мы задаём нейронное поле свечения, ограниченное вокселями: имея данные блочного мира, мы назначаем каждому углу блоков вектор характеристик, и используем трилинейную интерполяцию для задания кода расположения в произвольных местах внутри вокселя. Благодаря этому можно задать поле излучения при помощи MLP, получающего на входе код локации, семантическую метку и код общего стиля, а на выходе создающего точечный объект (схожий с данными излучения) и плотность его объёма. Зная параметры камеры, мы рендерим поле излучения для получения карты 2D-характеристик, которая при помощи CNN преобразуется в изображение.
Полная архитектура GANcraft
Такая двухэтапная архитектура значительно улучшает качество изображений, сокращая при этом объёмы вычислений и занимаемой памяти, потому что поле излучения можно смоделировать более простым MLP. Предложенная нами архитектура способна обрабатывать очень большие миры. В своих экспериментах мы использовали воксельные сетки размером 512×512×256, что эквивалентно 0,26 квадратным километрам.
Нейронный купол неба
Старые методики нейронного рендеринга на основе вокселей не могли моделировать бесконечно удалённое от сцены небо. Однако небо является неотъемлемым ингредиентом фотореалистичности. Для добавления неба мы используем в GANcraft дополнительный MLP. MLP преобразует направление луча камеры в вектор характеристик, имеющий тот же размер, что и точечные объекты из поля излучения. Этот вектор характеристик используется в качестве полностью непрозрачного окончательного сэмпла луча, смешивающего характеристики пикселя в соответствии с оставшейся пропускаемостью луча.
Генерация изображений с разнообразным внешним видом
Процесс генерации GANcraft является условным и зависит от задающего стиль изображения. Во время обучения мы используем в качестве задающего стиль изображения псевдоистинные данные, что позволяет объяснить несоответствие между сгенерированным изображением и псевдоистинными данными потерями при реконструкции. Во время вычислений мы можем управлять стилем выходных данных, передавая GANcraft различные изображения, задающие стиль. В примере ниже мы линейно интерполируем стиль между шестью различными изображениями стиля.
Интерполяция между несколькими стилями
Источник: habr.com
Майнкрафт 3д
305616
Из этих разделов:
Вы победили – вы таки нашли трехмерный майнкарфт, и теперь то и делать осталось что играть. Огромные просторы мира мгновенно увлекут вас по самое не хочу. Десятки тысяч квадратов разного цвета влекут за собой позыв их разбить для того чтобы построить себе здание или нору. Кроме большого простора и квадратов в игре есть много воды, под которую вы с легкостью занырнете.
Можно вертеться на все 360, ведь 3д игра версия этому способствует. С помощью клавиши E вы сможете открыть инвентарь со своим снаряжением, которое вам знатно поможет в постройке задуманного.
Источник: strelyaj.ru