Generating video game characters using StyleGAN2
Özet Görüntüleme: 92 / PDF İndirme: 108
DOI:
https://doi.org/10.26809/joa.1974Anahtar Kelimeler:
Generative art- Videogame- StyleGANÖzet
GANs have been getting better and better each year. The state of the art GAN models for generating 2D images have become so good it is hard to differentiate generated images nowadays. In this paper we create 3 different sparse data sets from video game assets and train them with StyleGAN2 to generate new artwork based on the previously existing artworks of the video game in question
İndirmeler
Referanslar
BRADISKI, G. (2000). The OpenCV Library. Dr. Dobb’s Journal of Software Tools, 2000.
Karras et al. Analyzing and improving the image quality of StyleGAN.
Karras et al. A style-based generator architecture for generative adversarial networks.
Karras et al. Training generative adversarial networks with limited data.
The ImageMagick Development Team. Imagemagick.
İndir
Yayınlanmış
Nasıl Atıf Yapılır
Sayı
Bölüm
Lisans
Telif Hakkı (c) 2023 Holistence Publications
Bu çalışma Creative Commons Attribution 4.0 International License ile lisanslanmıştır.
Yazarlar, makale Journal of Awareness’de yayınlanmak üzere kabul edildiğinde.makalenin içeriğindeki tüm telif haklarını, Rating Academy Ar-Ge Yazılım Yayıncılık Eğitim Danışmanlık ve Organizasyon Ticaret Ltd. Şti’ne devrederler. Yazarlar, patent hakları gibi telif hakkı dışındaki tüm mülkiyet haklarını saklı tutar.
Bu makalede yazar olarak listelenen herkes çalışmaya önemli, doğrudan, entelektüel katkılar yapmış olmalı ve bunun için kamu sorumluluğu almalıdır.
Bu makale daha once yayınlanmamış ve başka dergilerde yayınlanmak üzere gönderilmemiştir.