Moderler eski grafikleri güncellemek için Yapay Zeka araçlarından yararlanıyor. Yeni Yapay Zeka patlaması, üniversiteler ve teknoloji şirketlerinden amatör kişiler yeniden yapılandırmanın yollarını bulduklarından dolayı, her türlü garip ve harika yan etkilere sahip olmakta. Ancak daha beklenmedik uygulamalardan biri video oyunu modları dünyasındaydı. Fanlar, makine öğrenmenin klasik oyunların grafiklerini geliştirmek için mükemmel bir araç olduğunu keşfetti.

Kullanılan teknik “Yapay Zeka yükseltme” olarak bilinir. Temel olarak, düşük çözünürlüklü bir görüntü algoritması beslersiniz ve gördüğü eğitim verilerine dayanarak, aynı görünen ancak içinde daha fazla piksel bulunan bir sürüm yayınlar. Genel bir teknik olarak Upscaling uzun süredir var ancak Yapay Zeka kullanımı sonuçların hızını ve kalitesini önemli ölçüde artırdı.


2002 RPG klasiği Elder Scrolls III: Morrowind’in görsellerini güncellemek için Yapay Zeka‘yı kullanan Norveçli bir öğretmen ve öğrenci Daniel Trolie, “Büyü gibiydi” diyor“. Bethesda’nın kendisinden yüksek çözünürlüklü bir doku paketi indirdim gibi görünüyordu”. Trolie r / GameUpscale alt dizininde bir moderatör olup, Discord gibi uzman forumları ve sohbet uygulamaları ile birlikte fanlar bu Yapay Zeka araçlarını en iyi şekilde kullanma konusunda ipuçlarını ve püf noktalarını paylaşırlar.

Bu forumlara göz atarken, modding işleminin eski malzeme veya sanat eserlerini restore etmek gibi bir şey olduğu anlaşılıyor. Yetenekli zanaatkarlar için sabır ve bilgi gerektiren bir iş. Her oyun yükseltme için uygun değildir ve her yükseltme algoritması benzer sonuçlar vermez. Nihai sonuçların parlatılması için yüzlerce saat süren bir işten önce, moderler iş için doğru aracı seçmelidir. Bu bir aşkın emeğidir, hızlı bir düzeltme değil.

İşe rağmen, önceki yöntemlerden çok daha hızlı. Grafiklerin eski haline getirilmesi, birkaç hafta içinde, yıllarca çalışması gereken bir ekip yerine, tek bir atanmış modder tarafından yapılabileceği anlamına gelir. Sonuç olarak, son altı aydır eski oyunlar için yeni grafikler patladı.

Doom, Half-Life 2, Metroid dahil olmak üzere çok çeşitli başlıklar var. 2010’daki Mass Effect 2 gibi daha yeni oyunlar da, Yapay Zeka yükseltme işlemine sahip. Her durumda, bunlar onaylanmayan yükseltmelerdir, bu da yeni görsellerin yüklenmesinin biraz daha fazla bilgi gerektirdiği anlamına gelir. Aslında bu Yapay Zeka grafiklerini oluşturmak çok fazla iş gerektiriyor, hidfan adını alan bir modder anlatıyor. Yaptığı güncellenmiş Doom görsellerinin algoritmanın çıktısını değiştirmek ve nihai görüntüleri elle temizlemek için en az 200 saat boyunca çalıştığını söylüyor.

Doom’da, birçok video oyununda olduğu gibi, görsellerin çoğu doku paketleri olarak saklanır. Bunlar kaya, metal, çimen vb. Görüntüler oyunun 3D duvarlarına bir evin duvarlarına duvar kağıdı gibi yapıştırılır. Duvar kâğıtlarında olduğu gibi, bu dokular da mükemmel şekilde tesis edilmek zorundadır, veya oyuncular bir görüntünün başlayıp diğerinin bittiği yeri görebilir. Yapay Zeka yükseltme algoritmalarından elde edilen çıktılar çok fazla gürültü çıkarmaya meyilli olduğu için, hidfan’ın çok fazla manuel düzenleme gerektirdiğini söylüyor. Aynı şey karakterler ve düşmanlar için görsellere gelince de geçerlidir. Hidfan, tek bir canavarı temizlemenin, animasyonlarının ne kadar karmaşık olduğuna bağlı olarak 5 ila 15 saat sürdüğünü söylüyor. Bu, bu güncellemelere veya makine öğrenmeyi kullanan herhangi bir projeye bakarken hatırlanması gereken bir şey. Sadece Yapay Zeka‘nın dahil olması, insan emeğinin olmadığı anlamına gelmez.

Fakat süreç aslında nasıl çalışıyor? Birçok modder tarafından kullanılan popüler bir yükseltme hizmeti sunan bir girişim olan Topaz Labs‘ın CTO’su Albert Yang, oldukça basit olduğunu söylüyor. Üretken bir rakip ağı (GAN) olarak bilinen bir tür algoritma alarak başlar ve milyonlarca düşük çözünürlüklü ve yüksek çözünürlüklü görüntü üzerinde eğitirsiniz. Algoritmanın bir kısmı düşük geçişliden yüksek çözünürlüklüğe kadar bu geçişi yeniden yaratmaya çalışır, bir kısmı ise çalışmayı eğitim verisiyle karşılaştırır, farkı tespit edip edemeyeceğini ve çıkmıyorsa çıktısını reddedebilir. Bu geri bildirim döngüsü GAN’lerin zaman içinde nasıl geliştiğini gösterir.

Görüntüleri büyütmek için Yapay Zeka kullanmak nispeten basit bir iştir, ancak makine öğrenmenin temel avantajını mükemmel bir şekilde göstermektedir. Geleneksel algoritmalar insanlar tarafından tanımlanan kurallara dayanırken, makine öğrenme teknikleri verilerden öğrenerek kendi kurallarını oluşturur.

Yükseltme algoritmaları söz konusu olduğunda, bu kurallar genellikle oldukça basittir. Örneğin, boyutunu iki katına çıkarmak için 50 x 50 piksellik bir görüntüyü yükseltmek istiyorsanız, örneğin, geleneksel bir algoritma sadece mevcut olanların arasına yeni pikseller ekleyerek yeni piksellerin rengini komşularının ortalamasını temel alarak seçer. Çok basitleştirilmiş bir örnek vermek gerekirse: bir tarafta kırmızı bir piksel ve diğer tarafta mavi bir pikseliniz varsa, ortadaki yeni piksel mor renkte görünür.

Yang, bu tür bir yöntemin kodlanması ve yürütülmesi basittir, ancak karışık sonuçlar veren tek boyutta kullanıma uygun bir yaklaşım olduğunu söylüyor. Makine öğrenmesiyle oluşturulan algoritmalar kıyaslama ile çok daha dinamiktir. Topaz Lab’ların Gigapixel yükseltmesi, sadece komşu piksellere bakmıyor; bir kerede görüntülerin tüm bölümlerine bakar. Bu, binaların ve eşyaların ana hatları veya Mario Kart’taki bir yarış pistinin kenarları gibi daha büyük yapıları daha iyi yeniden oluşturmasını sağlar. Yang, “Bu daha büyük algısal alan olduğunu belirtip, (Yapay Zeka yükseltme algoritmalarının) çok daha iyi performans göstermesinin temel nedenidir” diyerek sistemin başarısına değinmek istiyor.

Oyun grafiklerini güncellemek, teknik bir zorluğun ötesinde olsa da çoğu zaman hatıraları kurtarmakla ilgilidir. Bir gençliğin en sevdiği video oyunlarını tekrar oynatmak şaşırtıcı derecede acı tatlı bir deneyim olabilir: anılar bozulmamış, ancak oyunların kendisi garip ve çirkin görünüyor. “Bu grafiklerden gerçekten etkilendim mi?” Diye sorup kendinize, bu tür oyunların tadını çıkarma kapasitesini tamamen kaybetmiş olup olmadığınızı merak ediyor olabilirsiniz.

Örneğin, Final Fantasy serisini ele alalım. Bunlar çocukken yoğun olarak oynadığımız oyunlardı. Şarkıları sadece müzikleriyle duymak bizi oyundaki belirli anlara ve yerlere geri götürebilir. Fakat oyunları tekrar yetişkin olarak oynamak garip bir deneyim. Hafızamızda tuttukları değerli yerlere rağmen, genellikle denemekten fazla uzaklaşmayız. Sadece kötü görünürler.

Final Fantasy VII‘nin grafiklerini geliştirmek için Yapay Zeka görüntülemeyi kullanan Modder Stefan Rumen, yeni ekran teknolojisinin bunun için modası geçmiş grafikler kadar suçlu olduğunu açıklıyor. “Eskilerin piksel / düşük poligon grafikleriyle eski TV monitörleri birçok kusurun üstesinden gelmeye yardımcı olmuştur” diyor.  “Aklınız işi bitirdi ve boşlukları doldurdu ama modern görüntüler bu eski oyunları filtrelenmemiş pürüzlülüklerinde gösteriyor”.

Neyse ki, bu ilk oyunlar aynı zamanda yapay zeka yükseltme için mükemmel bir hedef.  Final Fantasy serisinde, bunun nedeni kısmen önceden belirlenmiş arka planların geniş  kullanımı nedeniyle,  modderlerin daha az görüntü işlemesi gerektiği anlamına geliyor. Rumen, görsellerin detay bakımından “tatlı bir nokta” da bulunduğunu söylüyor.

Rumen, Final Fantasy VII‘nin aslında gençken oynadığı bir oyun olmadığını söylüyor. (“Ben bir PC çocuğuydum.”) Fakat grafikleri güncelleyerek, bu klasikleri bir kez daha erişilebilir kılıyor.