APRENDIZAJE AUTOMÁTICO PARA LA GENERACIÓN DE TEXTURAS DE VIDEOJUEGOS UTILIZANDO VAES
Fecha
2023-06-29
Autores
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Editor
Universidad Rey Juan Carlos
Resumen
El propósito de este trabajo es entrenar un modelo de inteligencia artificial,
específicamente un Variational Autoencoder (VAE), para generar texturas de videojuegos.
Se ha adquirido un conocimiento desde cero sobre el funcionamiento de las redes
neuronales y del modelo generativo VAE. Se ha elegido Python como lenguaje de
programación para aplicar los conocimientos adquiridos, y se ha elegido Minecraft como
el videojuego para la generación de texturas debido a la familiaridad con el mismo y a
la amplia variedad de texturas y skins disponibles. Tras la generación de dichas texturas
se han creado paquetes con las imágenes generadas y se han incorporado al juego para
poder ver los resultados de nuestro trabajo.
Descripción
Trabajo Fin de Grado leído en la Universidad Rey Juan Carlos en el curso académico 2022/2023. Directores/as: Diego Hortelano Haro, Iván Ramírez Díaz
Palabras clave
Aprendizaje autom¿atico , redes neuronales , red convolucional , autoencoder , VAE , MNIST , CIFAR10 , Minecraft , texturas , skins.
Citación
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