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    GTA5 如何替换各种人物模型

    GTA5是一款自由度极高的开放性游戏,该游戏支持自定模型组件,从而让其更加灵活能够定制出一些具有独有特性的动画,甚至可以拍摄简单的电影,在模型替换上有多种替换形式,一种是新增,另一种是直接替换原有的NPC...路人等,这里我研究了一段时间终于搞明白了,GTA5中每个游戏组件的具体功能,从而能够将轻易的实现模型的替换,与新增等,另外GTA5还支持外部脚本扩展,你可以自己编写一些外部功能性脚本,灵活强极高。...这一类文件我们需要将mpnaked这个文件夹整体解压到 F:\Grand Theft Auto V\update\x64\dlcpacks 目录下 然后使用OpenIV打开GTA5中的xml,添加上我们的模型名称...有时会在替换模型的时候,会发现一堆文件,其实这类就属于组合式模组,我们可以更具自己的需要进行组合,从而实现拼接处自己喜欢的角色,例如如下文件 GTA5还支持导演模式,也就是内部提供各种动作,然后通过指定一些脚本参数来实现更具我们的需要做相应的动作

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    用Python玩GTA 5—使用OpenCV读取游戏面面

    当OpenAI's Universe(Universe)出现后,很多文章都在鼓吹大量的游戏(甚至GTA5)已经做好了迎接AI时代的准备。...OpenAI的好处在于针对一些简单的游戏项目可以实现每分钟上千次的迭代训练,但是GTA5这种游戏嘛,情况就不一样了。 我们来说一下为什么选择GTA5。...我知道不是所有人都有GTA5,不过我想你可以使用其他类似的游戏来和我一起学习这个项目——我们有很多游戏都可以拿来使用。...注意:导入的时候似乎有点错误,ImageGrab是PIL的一部分。 果然出错了,我们改一下: 什么鬼?dtype明显应该是字符串,而不是什么没定义的变量名。这哥们写完代码到底运行了没?...巧的是,这两个技能水平都不高,所以如果看到错误,欢迎指正~ 作者:地球的外星人君 来源:https://zhuanlan.zhihu.com/p/28164389 ----

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    神经网络版的GTA5火了,网友:好像AI的梦境

    丰色 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 你见过这样的GTA5吗? ? 看着是不是非常糊。 但如果我告诉你这里面每一个像素都是用GAN生成的呢! 当然,车的控制是由强化学习完成。...没有预写规则,也没有GTA5引擎。 神经网络负责处理画面中的一切信息,包括远处的风景,你每按下一次键控制车左转或右转、车撞到边栏等操作。 再仔细看一眼: 车有影子, ? 车窗上有阳光反射, ?...这个GAN版GTA5来自一位民间高手,训练用的GPU还是从英伟达借来的! 只需GPU加速,无论什么操作系统的机器,都可以正常跑起这个Python程序。 而它还冲上了GitHub热榜: ?...但开发GTA5可比吃豆人复杂多了,光是做开放环境这一项就让难度直接跨上好几个等级。 既没有相关模型也没有训练数据,作者开始自己摸索。...这完全就是真的GTA5游戏。 接下来,作者打算增加它的漫游范围,再加一些更有趣的东西,不过要抓紧时间了。

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    汤晓鸥为CNN搓了一颗大力丸

    比如在ImageNet上,加了IBN-Net(的各种变体),就能在同样的参数设置,同样的计算成本下,让ResNet50的错误率下降0.5-1.5个百分点。...如果测试数据在原始ImageNet的基础上再做一些变化,调整一下颜色亮度对比度,甚至用Cycle-GAN改改风格,基本款ResNet50错误率就会大幅上升。...而加了IBN-Net的版本,错误率就能少上升一些,如上图括号中的数据所示。 语义分割任务上也是一样。...想让模型跨越虚拟与现实之间的次元壁,既能适应Cityscapes,也能用在GTA5上,IBN-Net也很擅长。...论文中说,将模型从Cityscapes迁移到GTA5,用IBN-Net能让迁移后的性能少下降8.5%;从GTA5迁移到Cityscapes,则能少下降7.5%。 这种跨越次元壁的迁移可大有用处。

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    面试问到IOC我该如何回答呢?

    我的理解   假如有这样一个场景,你一时兴起你想玩GTA5,这时候你需要先去下载GTA5,然后安装好GTA5,安装完以后你就能开心的玩耍了。...("下载GTA5"); } @Override public void install() { System.out.println("安装GTA5");...当Gta5发生改变时,Player也需要做出相应的改变。由于每个玩家玩的游戏都是不一样的,如果要适应需求,那我们需要不停的进行修改。显然这是不符合规范的。...假如我传个Gat5进去,他就在玩Gta5,把Gta5变成Cs,他就在玩Cs了。Player不需要进行任何改变。 [image] 这个时候,我们再回过头来看看的定义。...假如配置的是Gta5。等到Player被实例化的时候,IOC就会将Gta5注入进来了。至于Gta5是如何被实例化的Player完全不需要关心。

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    英特尔用英伟达显卡,给GTA5打了个超强画质补丁

    子豪 萧箫 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 英特尔居然用英伟达显卡,给GTA5做了个画质增强补丁? ? 没错,画面亿点点接近真实世界的那种: ? 有点意思。 ?...简直就像是在洛杉矶(GTA5取景地)实地飙车一样,而且丝毫不拥堵! 网友表示,这简直是个巨大的飞跃,而且研究不是出自英伟达或者AMD,竟然是来自英特尔! ?...(手动狗头) 所以,这个画质增强补丁,究竟给GTA5的画面“施了什么魔法”? 不用光追,3点改变让图像更真实 通常来说,用GAN就能实现类似的逼真图像,例如将一匹马转换成斑马。 ?...这样,相比于GTA5中的动画场景,生成的图像车子会反光、植被更丰富、路面也更平坦了,看起来更接近真实世界。 然后,就是鉴别部分了。...从视频中来看,Intel的模型生成的结果,基本都能保持与GTA5原始图像一致的结构。 但其他模型却暴露了一些不足,其中效果最糟糕的是SPADE,根本无法生成相应的场景布局。

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    Learning Texture Invariant Representation for Domain Adaptation

    为了降低注释成本,本文提出了GTA5[20]和SYNTHIA[21]等数据集。由于这些数据集是由计算机图形生成的,图像和像素级标注是自动生成的。...我们在GTA5到Cityscapes基准测试中实现了最先进的性能。通过大量的实验,我们分析了在程式化数据集上训练的模型的属性。...在SYNTHIA中,t-light、t-sign和person的描述要比GTA5和城市景观小得多。...使用样式转换算法,我们生成程式化的GTA5/SYNTHIA。不同纹理的程式化数据集作为一个规则化器,使分割模型学习纹理不变表示。...实验结果表明了我们的方法的有效性,在gta5到城市景观基准测试中取得了新的最先进的性能。此外,我们还分析了纹理对不同类别的影响。

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    有人从英伟达借了台DGX A100,让神经网络自己造了个GTA5自己玩

    侠盗猎车手 5(GTA5)是一款经典的动作冒险游戏,深受玩家欢迎,多个研究团队曾为它推出补丁,以使其具有更加逼真的游戏质感。...在第三方不断为 GTA5 推出补丁的同时,许多玩家高呼:「GTA6 什么时候能出啊」。我们无法揣摩 R 星的思路,GTA6 目前尚未发布,不过有一款 AI 独立开发的「GTA5」,你可以试试。...玩家们在玩 GTA5 的时候,干得最多的事情就是在大地图上开车兜风,先来看下效果: ‍ 虽然...... 画质是糊了一些,但好在还是能玩的!...他们创建了一个 GTA5 模组,通过一个 Python 脚本来收集数据。游戏模组接受来自 Python 脚本的转向命令、限制速度和其他选项设置,比如天气、交通等。...美中不足的地方还有一些,神经网络无法完美复制 GTA5 的每个方面,还有一次 Kinsley 看到迎面而来的警车正要撞上他的车,随后这辆警车一分为二,画面有些离谱。

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    错误?打的就是段错误!!

    呵,段错误?自从我看了这篇文章,我还会怕你个小小段错误? 请打开你的Linux终端,跟紧咯,准备发车!!...errfunc(); return 0; } 这段代码拿去运行,肯定段错误。...注意:调段错误,编译的时候一定要加入-g选项,要不然在最后显示错误的时候只会显示错的地址,而不会显示错误的具体信息 最后退出gdb调试:q,回车。...③看我对症下药 段错误的原因无非是内存越界,据不完全统计,主要有以下这些情况: 1 使用非法的内存地址(指针),包括使用未经初始化及已经释放的指针、不存在的地址、受系统保护的地址,只读的地址等,这一类也是最常见和最好解决的段错误问题...这类问题也是为什么我的程序在其他平台跑得好好的,为什么一移植到这个平台就段错误了。

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