APRENDIZAJE AUTOMÁTICO PARA LA GENERACIÓN DE TEXTURAS DE VIDEOJUEGOS UTILIZANDO VAES

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dc.contributor.authorHerrero Montiel, Miguel
dc.date.accessioned2023-07-11T12:00:05Z
dc.date.available2023-07-11T12:00:05Z
dc.date.issued2023-06-29
dc.descriptionTrabajo Fin de Grado leído en la Universidad Rey Juan Carlos en el curso académico 2022/2023. Directores/as: Diego Hortelano Haro, Iván Ramírez Díaz
dc.description.abstractEl 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.
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/10115/22550
dc.language.isospa
dc.publisherUniversidad Rey Juan Carlos
dc.rightsCreative Commons Atribución 4.0 Internacional
dc.rights.accessRightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by/4.0/legalcode
dc.subjectAprendizaje autom¿atico
dc.subjectredes neuronales
dc.subjectred convolucional
dc.subjectautoencoder
dc.subjectVAE
dc.subjectMNIST
dc.subjectCIFAR10
dc.subjectMinecraft
dc.subjecttexturas
dc.subjectskins.
dc.titleAPRENDIZAJE AUTOMÁTICO PARA LA GENERACIÓN DE TEXTURAS DE VIDEOJUEGOS UTILIZANDO VAES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/studentThesis

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