Intel|英特尔用英伟达显卡 给GTA5打了个超强画质补丁( 二 )
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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 。
这部分包括感知鉴别器、和一个名为LPIPS（Learned Perceptual Image Patch Similarity）的指标，分别评估生成图像的真实性、以及与输入图像之间的相似性 。
鉴别器包含分割网络和VGG-16两部分，用来对生成图像和现实场景中的图像进行对比，并给生成图像进行打分，越真实分数越高 。
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至于LPIPS，则是一个指标，用来评估生成图像与最初输入的图像之间的“感知相似度” 。
与其他模型相比，效果如何？
论文将Intel的模型，与ColorTransfer、SPADE、WCT2、CUT、TSIT等模型进行了对比 。
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 。
再比如，ColorTransfer无法修改纹理，因此欠缺了一些真实感：
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WCT2在很大程度上，要受到参考图像质量的限制，生成效果不稳定：
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在TSIT和MUNIT中，模型生成了额外的树木，甚至还有无法去除的伪影：
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比起使用感知损失的其他方法，Cycada使用了更明确的语义信息，效果更好 。
但是类似地，在CUT和Cycada中，也出现了车标伪影的情况，CUT中的一些整体场景不堪忍睹：
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这些树木、车标等伪影，在一定程度上是由于统一采样和较大的图块导致的 。
而Intel研究团队以较小的图块进行采样，减少了源数据集和目标数据集之间的不匹配 。
从感知效果上来看，这些模型生成的图像，都比GTA要更“真实” 。
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从各项指标来看，Intel的模型综合表现也是最优的（数值越低，效果越好） 。
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不过，新模型也有不太完美的地方，进行增强后的路人效果还是一般，看起来不太真实 。
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当然，这也和采用的训练数据集有关，Intel模型所用的数据集，并不过多地涉及行人，主要还是用于增强天空、沥青路、汽车光泽等真实感 。
网友：比路径追踪便宜多了！
对于这次模型展现的效果，网友们的评价也是褒贬不一 。
有网友迫不及待地想要用上了：搞起！
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还有网友表示，这将是未来GTA-5这类游戏的发展方向——更接近真实世界 。
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而且，这项技术相比于路径追踪，不知道要便宜多少 。
最重要的是，技术所用的神经网络，还修复了物体上那些不真实的纹理 。
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当然，也有网友调侃：
视频是用便宜的行车记录仪来拍的？（这个视频只有720p）
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嗯，所以这就是《黑客帝国》色调呈绿色的原因 。
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