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Towards Data Science ha utilizzato il deep learning -e in particolare il famigerato software dietro al fenomeno Deepfake- per migliorare la grafica di FIFA 18. L'obiettivo? Raggiungere il fotorealismo, un traguardo che sembra ancora distante per l'industria del gaming. Ma forse le cose sono destinate a cambiare.

Chintan Trivedi per provare a perfezionare i volti dei calciatori di FIFA ha utilizzato il famigerato software FakeApp- di cui vi avevamo già parlato a suo tempo, quando su Reddit era scoppiato il fenomeno Deepfake. Si tratta di un Deep Neural Network programmato per venire addestrato a ricreare i volti degli essere umani in modo estremamente accurato e realistico.

L'autore dell'esperimento ha utilizzato simultaneamente due autoencoder network: uno si sarebbe dovuto occupare della ricreazione della faccia di Ronaldo - scelto perché la sua è una delle facce meglio trasposte all'interno del gioco- partendo dalla stessa grafica di FIFA 18; mentre il secondo è stato addestrato per eseguire lo stesso compito ma sulla base delle vere foto del calciatore.

Facendo così Trivedi sì è trovato ad avere due network consapevoli, rispettivamente, di quale sia l'aspetto del calciatore all'interno del gioco e nella vita vera.

Una volta effettuato la sostituzione dei volti i risultati sono stati in tutto e per tutto soddisfacenti. Potete vedere i risultati del progetto nel video in apertura.

Ma non finisce qua, perché utilizzando lo stesso software e gli stessi trucchi usati da Towards Data Science, è possibile addirittura trasporre la vostra immagine all'interno del gioco. Basta caricare un video nostro che duri almeno un minuto. Come potete intuire, questo potrebbe seriamente essere il futuro dei videogiochi: esperienze di gioco così immersive che il protagonista avrà le nostre stesse sembianze.

Per Trivedi software del genere potrebbero, in futuro, rendere lo sviluppo dei videogiochi estremamente più semplice e veloce. Mesi se non anni di modellazione 3D? Sostituiti da pochi minuti di addestramento da parte di FakeApp. L'ostacolo più grande è riuscire a generare immagini così nitide e realistiche in tempo reale, e per questo ci vorrà ancora un bel po' di tempo.

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