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翻译/ 曹永胜 校对整理/ 凡江
雷锋网：本期介绍的论文是《Interactive Example-Based Terrain Authoring with Conditioanl Gengerative Adversarial Networks》（用条件约束的GAN，打造基于绘稿的互动式地表编辑），2017亚洲计算机图形与互动技术大会的展出论文。
在电影和游戏中，我们经常能看到特效制作仿真的虚拟王国。如今，在GAN技术的支持下，这些看上去瑰丽奇伟的画面也可以自动生成了。我们只需要画出一些山川、胡海的草图，通过调整神经网络，就能自动生成高分辨率的3D地形模型，而且还能边画边改，就算画得不好，算法也能帮你修补完善。
以上提到过程是通过程序生成来完成的。 我们可以对输出产生直接的影响，而不需要花上几十个小时的时间来完成工作。GAN技术学习如何根据手工绘图来输出地形图像，然后输入设计师所绘制的河流、山脊、山谷等景观草图，算法会自动输出一个高质量的地形模型。
过程中，我们可以一边查看当前的输出，一边优化我们的图纸。这样，我们能够不被技术细节所制约，几秒钟就把想法变成高质量的模型成果。 此外，算法不仅可以灵活处理被擦除的子区域，还可以自动为图像补充空缺。
更妙的是，算法能对绘制结果进行修改，比如让地表生成侵蚀效果，而且计算成本基本为零。打个比方，如果在这片数据上运行一个侵蚀模拟器需花费大约40秒，神经网络则可以在25毫秒内完成。完整的模拟几乎可以在一分钟内完成，神经网络瞬间模拟其结果。
当然技术也存在局限，那就是如果输入太稀疏，可能会出现图像网格失真。
雷锋网提供论文原址：https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-01583706/file/tog.pdf
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