Nvidia wertet den Zelda-Klassiker “Twilight Princess” mittels KI-Rendering optisch auf.

In 2017 veröffentlichte Nintendo in China einige Wii- und Gamecube-Klassiker emuliert für Nvidias Tablet-Handheld Shield. Einer dieser Klassiker ist “Zelda: Twilight Princess”: Der Titel ist ästhetisch noch immer ansprechend, leidet aber unter der geringen Auflösung und matschigen Texturen.

Für ein richtiges HD-Remake reicht es nicht, die Grafik einfach nur hochzuskalieren. Die Texturen müssen grundlegend überarbeitet und zum Teil neu erstellt oder mit zusätzlichen Details versehen werden. Eine mühsame Arbeit – sofern man sie händisch erledigen will.

Deshalb setzt Nvidia auf Künstliche Intelligenz für ein vollwertiges HD-Upgrade: Das Unternehmen bietet Entwicklern im Rahmen von Gameworks ein neuronales Netz für KI-Skalierung an, das laut Nvidia Texturen um den Faktor acht hochrechnen und mit zusätzlichen Details versehen oder aus einer einzelnen Textur eigenständig Variationen generieren kann.

Mit diesem Verfahren verbesserte Nvidia jetzt die Shield-Version von Twilight Princess signifikant: Insgesamt 4.400 Texturen (via Chinese Nintendo / Nvidia) erweiterte und optimierte die KI. Grafisch könnte das KI-Make sogar das originale HD-Remake von Nintendo schlagen. Ausgeliefert wird es als kostenloses Update.

Die folgenden Tweets zeigen Vergleichsbilder des Originals, der Shield-Version sowie Nintendos HD-Remake für Wii U.

Zuvor zeigten im vergangenen Dezember ambitionierte Hobby-Entwickler, wie man mit KI-Rendering Spieleklassiker wie Resident Evil 2 und Morrowind deutlich aufhübschen kann bei vergleichsweise geringem Arbeitsaufwand. Sie verwendeten ein auf Skalierung optimiertes und frei verfügbares GAN-Netzwerk (ESRGAN).

Das Prinzip ist dasselbe wie bei Nvidia: Das Netz wird mit hochauflösenden Fotos und deren herunterskalierter Form trainiert. Dabei lernt es die Skalierungsmuster kennen und wendet sie später in umgekehrter Logik auf matschige Spieletexturen an.

Links das Original, rechts die KI-skalierte Version.

Links das Original, rechts die KI-skalierte Version.

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