Multi-theme generative adversarial terrain amplification
Notice bibliographique
Résumé
Achieving highly detailed terrain models spanning vast areas is crucial to modern computer graphics. The pipeline for obtaining such terrains is via amplification of a low-resolution terrain to refine the details given a desired theme, which is a time-consuming and labor-intensive process. Recently, data-driven methods, such as the sparse construction tree, have provided a promising direction to equip the artist with better control over the theme. These methods learn to amplify terrain details by using an exemplar of high-resolution detailed terrains to transfer the theme. In this paper, we propose Generative Adversarial Terrain Amplification (GATA) that achieves better local/global coherence compared to the existing data-driven methods while providing even more ways to control the theme. GATA is comprised of two key ingredients. Thefi rst one is a novel embedding of themes into vectors of real numbers to achieve a single tool for multi-theme amplification. The theme component can leverage existing LIDAR data to generate similar terrain features. It can also generate newfi ctional themes by tuning the embedding vector or even encoding a new example terrain into an embedding. The second one is an adversarially trained model that, conditioned on an embedding and a low-resolution terrain, generates a high-resolution terrain adhering to the desired theme. The proposed integral approach reduces the need for unnecessary manual adjustments, can speed up the development, and brings the model quality to a new level. Our implementation of the proposed method has proved successful in large-scale terrain authoring for an open-world game.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».