Inhalt
newsletter Newsletter

Microsofts Playfab-Team entwickelt Cloud-Lösungen für Games-Entwickler - und sieht in KI-Upscaling großes Potenzial. So groß, dass sie in der Spieleentwicklung zu einer Revolution führen könnte.

Anzeige

Anfang 2019 machte Nvidia es vor: Mit Künstlicher Intelligenz renderte das Unternehmen Nintendos Spieleklassiker ins HD-Zeitalter. Mit einem Bruchteil des Aufwands erreichte Nvidia ein zu Nintendos Original-HD-Remake ebenbürtiges Ergebnis.

Zum Einsatz kommt das von Deepfakes bekannte GAN-Verfahren: Es ergänzt passend zu einer Szene zusätzliche Details - also neue Bildinformationen, wie sie auch ein menschlicher Designer beim HD-Upgrade hinzufügen würde - anstatt einfach nur das Bild durch farblich ähnliche Pixel aufzublasen.

Laut Nvidia kann das eigene neuronale Netzwerk Texturen um den Faktor acht hochrechnen oder passend zu einer Textur neue erstellen. Sogar Hobby-Entwickler können auf diese Art mit einem frei verfügbaren GAN-Netzwerk verpixelte Spieleklassiker mächtig aufpolieren (siehe Titelbild).

Anzeige
Anzeige
Die KI-skalierte Version kann es mit Nintendos HD-Remake (siehe unten) aufnehmen. Bild: Chinese Nintendo / Screenshot
Die KI-skalierte Version hat grafisch deutlich die Nase vorne. Bild: Chinese Nintendo / Screenshot
Dieselbe Szene in Nintendos eigenem HD-Remake für WiiU. Bild: Nintendo / Screenshot
Nintendos eigenes HD-Remake ist deutlich arbeitsaufwendiger - und die KI-Technologie steht noch am Anfang. Bild: Nintendo / Screenshot

Xbox-Studio experimentiert mit KI-Skalierung in Echtzeit

Microsofts Playfab-Leiter James Gwertzman spricht jetzt in einem Interview mit Venturebeat über das Potenzial von KI-Upscaling.

Ein internes Spielestudio bei Microsoft experimentiere mit der Technologie, die "beängstigend gut" funktioniere. So gut, dass in Zukunft Spiele mit niedrig aufgelösten Texturen ausgeliefert werden könnten, die dann von einer entsprechend trainierten KI in Echtzeit in brillante HD-Texturen verwandelt werden, erklärt Gwertzman.

"Man kann den Unterschied zwischen einer handgemachten hochauflösenden Textur und der maschinell vergrößerten Textur auf Basis einer niedrig aufgelösten Textur nicht erkennen, sodass man auch gleich mit einer niedrig aufgelösten Textur starten und dann die Maschine den Rest machen lassen kann", sagt Gwertzman.

Man solle sich KI-Upscaling wie eine "magische Kompressionstechnologie" vorstellen, die besonders gut bei fotorealistischer Grafik funktioniere. Allerdings benötige das KI-Training noch sehr spezifische Trainingsdaten. Außerdem sei die Forschung und Entwicklung für die Technologie teuer. Womöglich könne Microsoft zukünftig Spielestudios mit einem entsprechenden Service versorgen, so Gwertzman.

Die Maschine macht die Arbeit

Sollte sich Gwertzmans Prognose bewahrheiten, wäre das folgenreich für die Spieleentwicklung. Einerseits könnte es bedeuten, dass zukünftig Spieleklassiker automatisch an neue Auflösungsstandards angepasst werden - ohne menschliches Zutun.

Empfehlung
Original ...
Resident Evil 2 im Original ...
... und die KI-skalierte Version.
... und die KI-skalierte Version. Ein Designer muss hier bestenfalls nur noch Feinschliff betreiben.

Andererseits sind niedrig aufgelöste Texturen mit weniger Details schneller erstellt als hoch aufgelöste Texturen mit vielen Details. Das würde die Entwicklungskosten senken, die gerade beim Übergang ins HD-Zeitalter explodierten, da Spielewelten immer detaillierter wurden. Für Künstler und Designer in der Spielebranche würde KI-Upscaling wohl zu weniger Arbeit führen.

Anzeige
Anzeige
Community beitreten
Kommt in die DECODER-Community bei Discord,Reddit, Twitter und Co. - wir freuen uns auf euch!

Weiterlesen über KI-Grafik:

Unterstütze unsere unabhängige, frei zugängliche Berichterstattung. Jeder Betrag hilft und sichert unsere Zukunft. Jetzt unterstützen:
Banküberweisung
Online-Journalist Matthias ist Gründer und Herausgeber von THE DECODER. Er ist davon überzeugt, dass Künstliche Intelligenz die Beziehung zwischen Mensch und Computer grundlegend verändern wird.
Community beitreten
Kommt in die DECODER-Community bei Discord,Reddit, Twitter und Co. - wir freuen uns auf euch!