口袋妖怪3d版，游讯网玩家自制3d版口袋妖怪（峻晨玩手游-口袋妖怪重制0-3D版神奇宝贝初体验）

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1、口袋妖怪3d版：峻晨玩手游-口袋妖怪重制0-3D版神奇宝贝初体验！画质打十分

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2、口袋妖怪3d版，游讯网玩家自制3d版口袋妖怪

我是如此，非常抱歉。

> I'll understand if you don't want to catch 'em, all. (Image by Author)

我在90年代和90年代长大，喜欢口袋妖怪。Pokemon Red是我的第一个也是最喜欢的游戏，尽管我很笨但无法击败它，但我还是很容易就花了数百个小时在小时候玩它。当我不想全力以赴时，我会组成自己的小怪兽，并用五岁大的艺术才华吸引他们。尽管有这种痴迷，但我对游戏还是有些疑虑。就像，一个神奇宝贝突然变成了另一个神奇宝贝；随着他们变得更强壮，这不是一个渐进的过程吗？为什么当您将两个完全不同的口袋妖怪一起繁殖时，孩子与母亲相同，而不是父母双方的怪异组合？除此之外，为什么只有151个神奇宝贝？快进20年，口袋妖怪书呆子以生成对抗网络（GAN）的形式找到了解决这些问题的方法。

对于初学者来说，生成对抗网络是一种神经网络，它在2014年首次提出，彻底改变了创意AI。在其发明之前，基于神经网络的图像生成方法会产生模糊，低质量的图像，但是随着GAN的出现，突然有可能实现高质量的高分辨率图像生成。

> GAN-generated faces; none of these people actually exist (StyleGAN, Karras et al.)

简而言之，GAN由两个网络组成：一个生成伪造图像的生成器，以及一个试图从伪造图像中辨别真实图像的鉴别器。两者在军备竞赛中竞争，随着时间的推移，两者都在不断改善，最终目标是拥有一个生成器，使图像如此逼真，以至于辨别器（和您！）无法分辨哪些是真实的，哪些不是。

4月，我提出了自动编码生成对抗网络体系结构（中等，arxiv），它是CycleGAN的概括，它结合了两个GAN和两个自动编码器。最近，我对自己想："如果我使用AEGAN技术以口袋妖怪为训练数据来生成视频游戏精灵，将会发生什么？"让我告诉你，最好不要提一些问题。

我一直想知道，如果您在日托中留下两个同上，然后让它们开始工作，会发生什么情况。不幸的是，现在我知道了。

这是我的GAN吐出的一些不幸生物（如果您正在使用手机，但它们看上去很模糊，请在此处查看。所有图片归作者所有）：

> Beefcake

> Reptrillion

> Ol' Grumper

> Unwanted

> Pinhead

> Kanga-No

> The reason we don't have more eeveelutions

> Shroomer

> And all these abominations, too (Image by Author)

尽管它们的畸形很明显，但许多可憎的生物却具有截然不同的身体部分（手臂，腿，头），而且它们的颜色都充满活力。有些甚至有眼睛！

在游戏中，口袋妖怪会经历两种或三种不同的形式。从一种形式转换到另一种形式是一个突然的过程，我总是感到失望，因为我们看不到Charmander逐渐变得强大，逐渐变成Charizard。但是，使用此AEGAN，我们可以！

> What's this? Hellbunny is evolving!

> Uh… it won't stop

> What have I done?

我将是第一个承认这些Sprite并非完全适合游戏的人。尽管如此，在从事这个项目的过程中，我发现了许多技巧，可以极大地提高输出的质量，如果您有兴趣自己应用它们（并可以访问更大的数据集……），我想在这里分享。）。但是在开始之前，这里有一些我最喜欢的小怪胎：

> Curious Tom

> Howler

> Hocus

> Regiflesh

> HitmonVanDamme

> Thumper

AEGAN体系结构（此处描述）虽然比标准DCGAN的训练速度慢，但收敛速度却快得多。在大约1600个精灵上经过30个历元之后，输出呈明显的神奇宝贝形状。

> AEGAN output after alt="口袋妖怪3d版，游讯网玩家自制3d版口袋妖怪（峻晨玩手游-口袋妖怪重制0-3D版神奇宝贝初体验）" src="http://p3.toutiaoimg.com/large/pgc-image/370be73a3f76411a95147337d6b065ed" />

> Chazy the Skeptical

> Gumbo

> Snorky

> Bonecolt

> Travis

所有未引用的图像都是我自己的。随意使用它们，但请引用本文❤

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