AI가 그린 롤챔프 실사화 그림 Rollchamp drawing by AI (약후방)

AI가 실사화로 그린 롤챔프 그림입니다

 

데이터 수집: AI가 그릴 챔피언의 이미지 데이터를 수집해야 합니다.

이를 명시한 축구 클라이언트에서 챔피언 선택 화면 등에서 사용되는 이미지를 수집하거나, 이미지 검색 엔진 등을 통해 대량의 이미지 데이터를 수집할 수 있습니다.

 

데이터 전처리: 수집된 이미지 데이터는 AI가 연구하기 위해 형태로 전처리해야 합니다.

이 과정에서는 이미지를 통일하고, 배경이나 허리 부분을 제거하는 등의 작업을 수행합니다.

 

모델: 전처리된 데이터를 바탕으로 AI 모델을 학습하는 지표.

이 과정에서 딥러닝 기술을 이용하여 이미지의 특징을 추출하고 이를 바탕으로 새로운 랭챔프 이미지를 생성할 수 있는 모델을 만듭니다.

 

모델 테스트: 학습된 모델을 테스트하여 새로운 롤 챔피언 이미지를 생성해 봅니다.

이 과정에서 모델의 성능을 평가하고, 필요하다면 모델을 수정하거나 추가 학습을 절감합니다.

 

결과물 생성: 모델이 생성한 챔프 이미지를 저장하고, 필요에 따라 후처리를 거쳐 최종 결과물을 생성합니다.

 

 

 

이러한 과정을 통해 AI가 롤챔프를 구울 수 있습니다.

하지만 이렇게 생성된 이미지가 실제로 챔프와 엄청나게 비슷하게 생긴 AI 모델의 성능에 크게 영향을 미쳤다고 지적한다. 따라서, 모델의 성능을 발휘하여 데이터를 수집하고 전처리하고, 학습 모델 등의 과정에서 최대한 활용하고 더 많은 데이터를 공급해야 합니다.

 

This process allows AI to bake rollchamps. However, it is pointed out that the images generated in this way had a significant impact on the performance of AI models that actually looked tremendously similar to Champ. Therefore, you need to take advantage of the model's performance to collect and preprocess data, make the most of it in learning models, and provide more data.

 

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