Herrero Montiel, Miguel2023-07-112023-07-112023-06-29https://hdl.handle.net/10115/22550Trabajo Fin de Grado leído en la Universidad Rey Juan Carlos en el curso académico 2022/2023. Directores/as: Diego Hortelano Haro, Iván Ramírez DíazEl 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.spaCreative Commons Atribución 4.0 Internacionalhttps://creativecommons.org/licenses/by/4.0/legalcodeAprendizaje autom¿aticoredes neuronalesred convolucionalautoencoderVAEMNISTCIFAR10Minecrafttexturasskins.info:eu-repo/semantics/studentThesisinfo:eu-repo/semantics/openAccess