Generating video game characters using StyleGAN2


Özet Görüntüleme: 79 / PDF İndirme: 90

Yazarlar

DOI:

https://doi.org/10.26809/joa.1974

Anahtar Kelimeler:

Generative art- Videogame- StyleGAN

Özet

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

İndirme verileri henüz mevcut değil.

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

2023-02-03

Nasıl Atıf Yapılır

Ergen, İsmail. (2023). Generating video game characters using StyleGAN2. JOURNAL OF AWARENESS, 8(1), 57–61. https://doi.org/10.26809/joa.1974

Sayı

Cilt 8 Sayı 1 (2023)

Bölüm

Araştırma Makaleleri

Lisans

Telif Hakkı (c) 2023 Holistence Publications

Creative Commons License

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.