2件 投稿が新しい順 再生が多い順 コメントが多い順 マイリスト登録が多い順 コメントが新しい順 再生時間が長い順 投稿が古い順 再生が少ない順 コメントが古い順 コメントが少ない順 マイリスト登録が少ない順 再生時間が短い順 6:24 RPGアツマールのゲームプレイを学習するシステム「マールタス」仕組みを解説してみた Dwango Media Villageが開発したRPGアツマールのゲームプレイ方法を自動的に学習するシステム「マールタス」の紹介です。マールタスはDeep Q-Learning（Q学習）と呼ばれる機械学習の手法を用いて、人がルールを教えなくても自らゲームを何度もプレイしながら上達します。今回はすりっぱさんの「1分剣闘士」を学習する様子を観察してみました。後日、学習のコア部分であるDeep Q-Learningの分散学習実装を公開する予定です！マールタスの詳しい情報はこちらから今回題材にしたゲーム: 「1分剣闘士」by すりっぱさん:BGM: NEW ROMANTIC BOYさん https://commons.nicovideo.jp/material/nc161060 360 4 2 2020/11/25(水) 19:00 0:55 複数参照画像を用いた画風転写 / Blending Texture Features from Multiple Reference Images for Style Transfer Dwango Media Villageの研究"Blending Texture Features from Multiple Reference Images for Style Transfer"のデモビデオです。この研究では、与えられた画像集合から集合中の画像に共通する画風を学習し、学習された画風を別の画像へ適用する方法を提案しています。ビデオの前半では、3Dキャラクタのショートムービーと別の画風を転写した結果を比較しています。ビデオの後半で上部に表示されるグラフは、複数の水彩画候補のブレンド比率で、元のビデオのシーンが変わるごとに、比率も適応的に変わっていくことがわかります。□研究紹介ページhttps://dmv.nico/ja/casestudy/neural_style_synthesizer/□Dwango Media Village HPhttps://dmv.nico/ja/□Dwango Media Village Twitterhttps://twitter.com/Dwango_DMVThis is the DEMO of our research 'Blending Texture Features from Multiple Reference Images for Style Transfer'.We present an algorithm that learns a desired style of artwork from a collection of images and transfers this style to an arbitrary image.□Project Pagehttps://dmv.nico/en/casestudy/neural_style_synthesizer/ 132 0 0 2018/09/13(木) 16:30
