GDC2017その3
⬛09:30-10:30 DEEP LEARNING INTRODUCTION
朝早いセッションなのに、すごい混んでいました、はやく来て正解ですね
今はやりのディープラーニングに関してお復習してみましょう
古いタイプのAIはこんな感じでした
ディープラーニングのいろんな例を紹介です
プロトタイプでいろいろとテストしてつくってみたようです
・image classification
白黒の画像に色をつける技術
画像のアップコンバート
・Speech recognition
翻訳
・Speech synthesis
音声合成
・Recommendation system
・Natural language undestandion
文章解析
・Game state ation->reward
ゲームへの応用、
ブロック崩しの例をあげて、ピクセルのいろから学習
スマブラの例、強い
OpemAIもなかなかおもしろいですね、これをつかっていれば、とっかしたはなしではなくなるのかな？
⬛11:00-12:00 Magic image upscalling and Material Synthesis Using Deep Leraning
ディープラーニングはマシーンラーニングとはことなる
DEEPラーニングにはトレーニングが大切だよ
すでにいろんなところで利用されていま
イメージを生成させるのに役たてよう
・イメージの光の角度から、立体テクスチャの作成
・アップコンバートの仕組み
ダウンスケールしてからアップスケールすのテストを繰り返す
8X8のピクセルでいろいろとテストを繰り返してきた
画像のダウンスケールによる高速化
ダウンスケールしても、同じ結果が得られるのか、これは高速化にむいている
⬛14：00ー15：00 The Future of Eye Tracking
VRにおいての問題を解決するひとつの方法として、アイトラッキングがあるので、その例をみにきました
VRはEyeトラッキングがはいってはじめてかわると思えるのできてみた
Eyeトラッキングの歴史、みんなが少しずつ関わってきてくれています
3Dスペースのおいて、選択をするのはEyeトラッキングが向いている
頭を動かしてやるのはめんどくさいですからね
相手の表情が伝えるコとが可能に
選択には非常によい
ターゲットをみる、そこになげる
RapidSelection
インターフェース
アイトラッキングでポーカーなどのゲームで顔色をうかがうゲームができるようになるのでは、ないでしょうか
30ふんくらいのカンファレンスになってしまった、のこり30は質問コーナー？
⬛15:30-16:30 Data Binding Architectures for Rapid UI Creation in Unity
古いアプローチだと
デザイナーがPhotoshopでデザインしてQAがデバッグする
みんなが不幸になるSYSTEMですね、これはかなしいのでなんとかしないといけないのです
ユニティーを使ってアートデザインをさせる
みんなはっぴー
MVCの考えをちゃんと入れ込んでください
最後ユーザアクションにつながっていく
メッセージバスで基本的にコントロールさせるSYSTEMなのね
Viewの部分をUniyにすることで中身を
じっさいにUnityでどのようにコントロールするのか？
パフォーマンスはきになるので
ちゃんとコストのことは考えように、
13039種類の端末テストはたまらないです
なのでAutomationTests
Validation？
MessageBus-Code
Comclusion
Dev>Art can forcus
Mocking
Working together in Unity
Unit testing
UI testing
将来はね
CodeGeneration
Reduce manual maintenance
Artist can auto generate class
Make it OpenSource?
⬛17:00-18:00 The Data Buiiilding Pipeline of DVERWATCH
SHA-1ってこのまえGoogleに破られてたようなきがしたのだが、いいかなー
ハッシュはやっぱ使うのね
検索効率あっぷするので、必要ですよね
ひたすら、PPをよみあげるカンファレンスなのでつらいなー
これならあとでドキュメントよめばOKな話になってしまいます
