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Un modder generó texturas HD hechas por IA para más de 150 juegos de N64

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Gaming Revived presentó las texturas HD hechas por IA para más de 150 clásicos de la Nintendo 64, incluyendo The Legend of Zelda: Ocarina of Time, Goldeneye, Mario 64, Perfect Dark y más.

Creadas para los fans de la N64 que quieren disfrutar de estos clásicos en su PC usando un emulador, los packs de texturas usan texturas escaladas para mejorar los gráficos usando el software de escalado Gigapixel de Topaz Labs.

Nintendo 64 Texture Pack Collection ReVived . 100 Games in HTC format. A.I. gigapixel.

Mire este video en Youtube.

Además de los títulos mencionados anteriormente, el pack incluye texturas mejoradas para Banjo Kazooie, Conkers Bad Fur Day, Destruction Derby, Diddy Kong Racing, Donkey Kong 64, F-Zero X, GoldenEye 64, MarioKart 64, Mortal Kombat 4, PilotWings 64, Pokemon Snap, Quake64, Rayman 2, Ridge Racer, Road Rash, Rogue Squadron, Shadow of the Empire y muchos más.

“Escuche sobre un programa llamado TopazGigaPixel que ayuda con el escalado de texturas usando interpolación con IA,” dijo Gaming ReVived en Reddit en Mayo de este año.

“Los resultados fueron sorprendentes para todos los juegos de N64. Algunos de los mejores resultados se vieron en los juegos de RARE. Terminé escalando más de 100 juegos en los últimos 2 meses, con texturas de 512x. Como todos sabemos, la mayoría de texturas de N64 son 32x, 64x o 128x, por lo que usé 512 para los mejores resultados. Tuve que mantener los tamaños de los archivos y packs de texturas a un mínimo para no tener problemas con el direccionamiento de project64. Algunos juegos con packs más chicos los reescalé a 1080p, como Turok y Mario64, lo cual tuvo buenos resultados pero no se vió mucho mejor que las versiones de 512. Este proyecto empezó cuando quise mejorar las texturas de Perfect Dark y me encontré con Gigapixel, y terminé mejorando más de 100 juegos.”

Estas texturas se pueden descargar uniéndose al Discord del proyecto con este link.

¿Qué opinan de este proyecto para Nintendo 64?

 

Fuente: WCCFTech