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Un estudio de Xbox está experimentando con adjuntar texturas de baja resolución y luego reescalarlas para reducir el peso de los juegos

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En 2018 Microsoft compró Playfab, una empresa que suministraba, a través de la nube, herramientas para soporte de juegos. Uno de los ejemplos de sus contribuciones incluye una herramienta que permite reescalar texturas de baja resolución mediante inteligencia artificial para que parezcan texturas de alta resolución, y según las recientes pruebas de uno de los estudios de Xbox, los resultados son maravillosos.

Gwetzman, fundador y actual gerente general de PlayFab, dijo a la prensa “Literalmente, no tendremos que enviar texturas masivas de 2K por 2K. Puedes enviar pequeñas texturas. La descarga es mucho más pequeña, pero no hay una diferencia apreciable en la calidad del juego. Piense en ello más como una tecnología de compresión mágica. Eso es realmente mágico. Se necesita un gran presupuesto de I + D”. Luego agregó “Podríamos proporcionar tecnologías como esta a todos para nivelar el campo de juego nuevamente”.

“Es especialmente bueno para el fotorrealismo, porque eso agrega toneladas de datos. Puede que no funcione tan bien para un estilo de arte de fantasía. Pero mi punto es que creo que es una tecnología ahora: el desarrollo de juegos siempre ha sido difícil en términos de la gran cantidad de disciplinas que debes dominar. Arte, física, geografía, UI, psicología, condicionamiento operante. Todas estas cosas tenemos que dominarlas”.

Finalmente, aporta con respecto a este descubrimiento:

“Ahí es donde entro yo. En el fondo, Microsoft es una empresa de productividad. Nuestra insignia de empleado dice, la misión de la compañía es ayudar a las personas a lograr más. ¿Cómo ayudamos a los desarrolladores a lograr más? Eso es lo que estamos tratando de resolver.”

Sin duda alguna, esta herramienta sería un maravilloso avance para los desarrolladores indepedientes. De hecho, se tiene como antecedente la genialidad con que se mejoraban las texturas de baja resolución de los juegos más antiguos a través del modelo ESRGAN; claro está que hacerlo en tiempo real sería un avance gigantesco.

¿Que opinas de esta innovación?

 

Fuente: WCCFTech

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