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  • 连上就能玩原神!用人工智能转换配角,还能反击敌方,网民:“绫华,使用神里流·霜灭”

    创作者 季刊菌 大数据季刊大数据季刊出品作者:原神长期成在玩者说到这两年红遍全球的国产格斗游戏,原神肯定是当之无愧。根据5月公布的本年度Q1季度手机格斗游戏收入调查报告,在抽卡手机格斗游戏里《原神》以5.67千万美元的绝对优势稳稳地拿下第三,这也宣告《原神》在上线短短18个月之后单在手机平台总收入就突破30千万美元(大约RM130亿)。如今,开放琉璃前最后的2.8离岛版本贝阿尔恩县,在漫长的成在期后终于又有捷伊剧情和区域能肝了。但是不知道有多少肝帝,现在离岛已经满探索,又开始成在了。

    宝物总共182个+1个米斯箱(不计入)

    成在期根本没在怕的,原神区从来不缺整活儿。这不,在成在期间,就有玩者用XVLM+wenet+STARK做了两个音频控制玩原神的工程项目。比如说,当讲出用阵型3反击尾端的火妖精时,汝南先是两个套盾,凌华两个霰步后紧接著两个失态了,团灭了4只火妖精。同样,在讲出反击尾端的Guntur品雅版后,多拉娜长E套盾,凌华紧接著两个E然后3A一不漂亮地收拾掉了两只Guntur品雅版。能在左下角看到,整个过程都没有用手进行任何操作。季刊菌大呼viller,以后打本刺蕊也能省了,并则表示妈妈再也不用担心玩原神玩出骨质增生了!目前该工程项目已经在GitHub上开放源码:GitHub链接:https://github.com/7eu7d7/genshin_voice_play好好的原神,硬是被千孔了神奇宝贝这样的整活工程项目自然也是吸引到了许多原神成在玩者的目光。比如说有玩者就建议到,能设计得更中二一点,间接用配角accuracy专业技能名,毕竟阵型3这样的命令观众也无法第三时间知道,而汝南,采用伯德角就很容易消去格斗游戏体验。更有网民则表示,既然都能对怪命令,那是不是也能对人物音频,比如说龟龟,采用霜灭。

    龟龟每日疑惑.jpg

    但是,这么这些命令怎么看上去有股有种的味道?对此up主薛丁格の彩虹猫则表示,喊专业技能的话语调可能会跟不上,反击速度会减慢,这才自己默认了一套。但是像是一些经典队伍,比如说恒隆国际雷六万班的输出手法倒也算是相对固定,默认反击顺序和模式或许也行不通。当然除了玩梗之外,网民们也在群策群力,提出了许多优化意见。比如说间接用1Q让1号位配角放大招,猛击用重则表示,冲撞则用闪,这样的话下达命令也能更简单迅速一些,或许还能用来打深渊。也有viller玩者则表示,这个AI或许有点不大理解环境,下一步棋能考虑加上SLAM,实现360度的全方位目标检测。up主则表示,下一步棋要做半自动刷本,传送,练级,领奖励LX1,那或许也还能加两个自动强化圣遗物功能,歪了就把AI格式化了。原神区硬核整活up主还出过提瓦特钓鱼指南正如季刊菌所说,原神区从不缺整活儿,而这位up主薛丁格の彩虹猫应该是其中最硬核的了。从AI自动摆放迷宫,到AI自动演奏,原神出的每个小格斗游戏能说是应AI尽AI了。其中季刊菌也发现了工程项目(好家伙原来也是你),只需要启动程序,提瓦特的鱼全都能变成囊中之物。原神自动钓鱼AI由两部分模型组成:YOLOX和DQN:YOLOX 用于鱼的定位和类型的识别以及鱼竿落点的定位;DQN 用于自适应控制钓鱼过程的点击,让力度落在最佳区域内。此外,该工程项目还用到了迁移学习、半监督学习来进行训练。模型也包含了一些采用opencv等传统数字图像处理方法实现的不可学习部分。工程项目地址:https://github.com/7eu7d7/genshin_auto_fish等3.0更新后还需要钓鱼获得的咸鱼弓,就拜托你了!那些把原神变成神奇宝贝的神器作为两个严肃的人,季刊菌觉得也有必要给大家科普一下这次原神音频工程项目用到的几个神器。X-VLM是一种基于视觉语言模型(VLM)的多粒度模型,由图像编码器、文本编码器和跨模态编码器组成,跨模态编码器在视觉特征和语言特征之间进行跨模态注意,以学习视觉语言对齐。学习多粒度对齐的关键是优化X-VLM:1)通过结合边框回归损失和IoU损失,在给定关联文本的图像中定位视觉概念;2)同时,通过对比损失、匹配损失和掩码语言建模损失,将文本与视觉概念进行多粒度对齐。在微调和推理中,X-VLM能利用学习到的多粒度对齐来执行下游的V+L任务,而无需在输入图像中添加边框注释。论文链接:https://arxiv.org/abs/2111.08276WeNet是两个面向生产的端到端音频识别工具包,在单个模型中,它引入了统一的两次two-pass (U2) 框架和内置运行时来处理流式和非流式解码模式。就在今年7月初的时候,WeNet推出2.0版本,并在4个方面进行了更新:U2++:具有双向注意力解码器的统一双通道框架,包括从右到左注意力解码器的未来上下文信息,以提高共享编码器的则表示能力和重新评分阶段的性能;引入了基于n-gram的语言模型和基于WFST的解码器,促进了富文本数据在生产场景中的采用;设计了统一的上下文偏置框架,该框架利用用户特定的上下文为生产提供快速适应能力,并在有LM和无LM两大场景中提高ASR准确性;设计了两个统一的IO来支持大规模数据进行有效的模型训练。从结果上看,WeNet 2.0在各种语料库上比原来的WeNet实现了高达10%的相对识别性能提升。论文链接:https://arxiv.org/pdf/2203.15455.pdfSTARK是一种用于视觉跟踪的时空变换网络。基于由卷积主干、编解码器转换器和bounding box预测头组成的baseline的基础上,STARK做了3点改进:动态更新模板:以尾端帧作为动态模板加入输入中。动态模板可捕获外观变化,提供额外时域信息;score head:判断当前是否更新动态模板;训练策略改进:将训练分为两个阶段1)除了score head外,用baseline的损失函数训练。确保所有搜索图像包含目标并让模板拥有定位能力;2)用交叉熵只优化score head,此时冻结其他参数,以此让模型拥有定位和分类能力。论文链接:https://openaccess.thecvf.com/content/ICCV2021/papers/Yan_Learning_Spatio-Temporal_Transformer_for_Visual_Tracking_ICCV_2021_paper.pdf有时候,格斗游戏和学习并不是完全泾渭分明的,只要换个思路,两者也能结合得非常好。不知道各位成在玩者觉得这个音频玩原神工程项目如何,欢迎在评论区发表自己的观点~原标题:《光连上就能玩原神!用AI切换配角,还能反击敌人,网民:绫华,采用神里流·霜灭》阅读原文


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