自動做遊戲（4），極小樣本生成國畫的嘗試

自動做遊戲（1）：自動生成人物側面圖
自動做遊戲（2）：自動生成人物行走圖
自動做遊戲（3）：行走圖生成工具開放試用
自動做遊戲（4），極小樣本生成國畫的嘗試

遊戲《繪真·妙筆千山》以其獨特的國畫美術風格吸引玩家，《軒轅劍天之痕》《武林群俠傳》也偏向國畫畫風，國畫和遊戲有著多種結合的可能。繪製國畫需要深厚的功底，還需要畫家對生活有所感悟，若非幾十年如一日，很難畫出韻味。那麼，有沒有可能使用機器學習的方法生成國畫，於是做了一次小小的嘗試。只能說是嘗試吧，並不成功。

效果

下面這幅圖中有幾款山石，兩顆松樹，左上角有隱隱約約的提款。原始影像256*256，這裡放大了兩倍。


下面這幅圖隱隱約約可以看到一人騎馬在古道上，很恰合“古道西風瘦馬”這詩句。


下面幾幅有山有水有樹，看上去還像那麼一回事。


演算法和訓練

使用最原始的DCGAN，出於各種限制，訓練集非常小，用了27張陳少梅的山水畫。


下面是其中一張，大小為4000*2075，使用256*256的crop。某種程度上說，原始圖片比較大，給了較多采樣的可能，當然也由此解析度無法設定太高。從訓練的結果上看，“國畫風格”大概是學到了，佈局就不可能學到了。


不足

上面幾張較好效果的圖片是經過挑選的，實際生成有很多效果不好的圖片。訓練非常不穩定，無法收斂；同一次訓練下，多樣性不好。


整個訓練集中只有兩張有馬的圖（如下圖），生成的“古道西風瘦馬”和其中一張太像。不過256*256的crop對全圖來說其實非常小（如下圖紅色方框），為何會整張圖很像？


下一步

訓練集太小導致各種難以收斂，收集更多的訓練集才能進一步優化。可以嘗試另外一些gan結構，比如PGGAN去生成高清的圖片。

又到廣告時間了，如果想學習網路遊戲開發，《Unity3D網路遊戲實戰（第2版）》中用一個大例項詳細介紹網路遊戲的開發的全過程，還對網路程式設計有詳細的講解，非常合適。


來源：遊戲研究院知乎專欄
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