Гайд Учимся создавать определение и автонаводку на противников для любых игр с помощью ИИ

Вступление

Для начала давайте разберёмся, зачем это нужно? Многие когда-нибудь задавались вопросом, есть ли какой-то аим, за который нельзя получить блокировку?
Искусственный интеллект не внедряется в файлы игр, почти не в одной игре не стоит блокировка от ИИ. Вы можете создать собственный ИИ Аим для любых игр, будь то мобильная игра или компьютерная.
В этой статье Я постараюсь Вас научить создавать ИИ для любой игры простыми словами.


Начало [Шаг 1 - Установка]

Для создания ИИ мы будем использовать YOLO.
YOLO - это нейросеть, которая будет обнаруживать противников в режиме реального времени.

Для начала, давайте установим все необходимые компоненты, которые понадобятся нам для создания нашего ИИ Аима для игры.

1) Скачаем Aimmy -

Пожалуйста, войдите или зерегистрируйтесь, чтобы увидеть скрытый текст.

2) Устанавливаем все необходимые компоненты для работы Aimmy -


Установка лёгкая, просто нажимаем везде «Далее»

После того как Вы скачали Aimmy, Вы должны распаковать архив в любое удобное место.
Запускаем AimmyLaucnher от имени администратора



Благодаря этому приложению, мы будем запускать сам ИИ Аим и создавать «фотки» для его обучения.
Вы также можете воспользоваться уже готовыми моделями для вашей игры, если она есть в списке моделей от пользователей.



И так, давайте же перейдем к самому обучению искусственного интелекта для Вашей игры. К примеру, Я буду обучать ИИ для мобильной игры Standoff 2.

1) Для начала, давайте настроим Aimmy для работы Аима.

Вам нужно запустить любую готовую модель во вкладке "Local Models". Это нужно для того, чтобы получать фотографии во время игры, с помощью которых мы будем обучать наш ИИ.



Теперь переходим во вкладку "Settings" и включаем "Collect Data While Playing" и ставим приблизительно на 25%



Переходим в первую вкладку "Aim Aligner" и настраиваем как на фото


Все остальное оставляем как есть.

Всё готово, теперь запускаем игру, заходим в катку и просто играем какое-то время. Чем больше Вы сыграете, тем больше получится у Вас фотографий. А чем больше у Вас фотографий, тем лучше будет работать Ваш будущий ИИ Аим.

И так, к примеру Вы сыграли несколько игр. Теперь перейдем в папку, где сохранялись наши фотографии. Находится это в папке Aimmy -> bin -> images



Когда У вас есть уже какое-то количество фотографий, переходим к обучению искусственного интеллекта.

1) Переходим на сайт:
2) Загружаем наши фотографии
3) Скачиваем YOLO модели:
4) Создаем label с названием Enemy
5) Выделяем противников. Чем больше фотографий, тем лучше будет ваш ИИ Аим.
6) Когда Вы закончите, нажимаете "Actions" --> "Run AI locally" и загружаете скачанные YOLO модели (9 шт.)
7) Экспортируете Вашу модель "Actions" --> "Export Annotations" --> "YOLO format"

Чтобы подробно объяснить что нужно делать, Я подготовил небольшое видео

[Шаг 3. Финальный этап]

Мы перешли к финальному этапу, где нам нужно будет поставить ИИ на обучение.

1) Скачиваем Python (версия особо роли не играет, Я использовал 3.8.9)
2) Открываем cmd и устанавливаем все нужные библиотеки:

1) pip install torch==1.11.0+cu113
2) pip install torchvision==0.12.0+cu113
3) pip install ultralytics

Нажмите, чтобы раскрыть...

3) Скачиваем архив с файлами YOLO тренировки, открываем "CustomCharacterPath.yaml" и указываем путь к \YOLOtrainer\modeltraining\images\train и \YOLOtrainer\modeltraining\images\val

Ссылка на YOLO архив:


4) Переносим наши фотографии в \YOLOtrainer\modeltraining\images\train , часть фотографий вырезаем и переносим в \YOLOtrainer\modeltraining\images\val
5) Переносим скачанные файлы с makesense в \YOLOtrainer\modeltraining\labels\train , вырезаем какую-либо часть и переносим в \YOLOtrainer\modeltraining\labels\val

6) Открываем cmd, переходим в путь нашего YOLO проекта и запускаем обучение (команда в документе "StartTraining.txt")
7) Вы команде обучения, вы можете поменять количество "блоков" обучения, за это отвечает команда "epochs". Рекомендую ставить от 100 до 1000.

yolo task=detect mode=train imgsz=640 data=CustomCharacterPath.yaml epochs=1000 batch=16 device=cpu name=Universal


Процесс обучения можно прекратить в любой момент, чтобы не дожидатся окончания. Для этого достаточно закрыть cmd.
Рекомендую ставить обучение на ночь или на второй компьютер. Чем дольше будет обучение, тем лучше будет работать Ваш искусственный интеллект.


[Шаг 4. Финал]


Как только вы закончили обучение, у вас появятся файлы "best.pt" и "last.pt" по пути \YOLOv8-New\runs\detect\название\weights

Вы конвертируете их в .onnx в cmd как на видео командой, которая будет в файле "Export.txt"

" yolo export model=best.pt format=onnx "


[Всё готово. Запускаем и проверяем]

Запускаете модель в Aimmy, настраиваете все по своему усмотрению. Вот базовые настройки:


Все готово. Вы можете играть с включенным ИИ. Я оставлю пару видео, где Я не особо показал его возможности, но всё равно заметно.



Небольшой мануал по Aimmy

Aim Aligner

Enable AI Aim Aligner - вкл. / выкл. аим
Change Keybind - клавши, которую Вы будете зажимать, чтобы Ваш Аим (автонаводка) работала
Aim Align Always on - Вам не нужно будет зажимать клавшу для работы аима
Enable Prefictions - алогритм отслеживание противников, не включаю обычно, можете эксперементировать
Show FOV - показывает радиус на экране, рекомендую всегда включать
FOV Color - цвет радиуса на экране
FOV Size - размер радиуса, не рекомендую ставить слишком большой
Mouse Sensitivty - Сенса, чем меньше - тем быстрее наводка, но не рекомендую ставить слишком низко, прицел будет дергатся.
Mouse Jitter - Фейковые движения, для того, чтобы скрыть работу бота. Не рекомендую вообще включать его.
Y Offset (Up/Down) - контроль отдачи, отрицатильное значение - опускает прицео, положительное - поднимает
X Offset (Left/Right) - контроль отдачи, отрицатильное значение - влево прицел, положительное - вправо

Auto Trigger - Триггербот, настраиваем по усмотрению.

Model Selector

Local Models - ваши модели
Loval Configs - ваши конфиги
Downloadable Models - пользовательские модели для разных игр
Downloadable Configs - пользовательские конфиги

Settings

Collect Data While Playing - делает фотографии во время игры, которые Вы будете использовать для обучения ИИ
AI Minimum Confidence - Насколько сильно ИИ будет работать, рекомендую ставить 20-35%, чем ниже - тем быстрее он будет работать.

Нажмите, чтобы раскрыть...

хотелось бы это использовать, но не могу. Честно играю

Крутая штука, тоже попробую в мобилку Arena Breakout воткнуть ИИ

Тема интересная, но хотелось бы видеть обзор или туториал на lunar, судя по отзывам работает он куда лучше

Прикольно попробую использовать это

Выдаёт ошибочку как фиксить?

Accentualll сказал(а):

Выдаёт ошибочку

Пожалуйста, войдите или зерегистрируйтесь, чтобы увидеть скрытый текст.

как фиксить?

Нажмите, чтобы раскрыть...

Ответил в лс, поставь версию выше, код установки можешь взять на сайте:

пытался поставить на тренинг нейронку, а при вводе (yolo task=detect mode=train imgsz=640 data=CustomCharacterPath.yaml epochs=300 batch=16 device=cpu name=newhead) ввыдает такую ошибку, что делать?



Помоги пж, хотел поставить на тренинг нейронку, а вылезла такая ошибка

lop3r сказал(а):

пытался поставить на тренинг нейронку, а при вводе (yolo task=detect mode=train imgsz=640 data=CustomCharacterPath.yaml epochs=300 batch=16 device=cpu name=newhead) ввыдает такую ошибку, что делать?

Пожалуйста, войдите или зерегистрируйтесь, чтобы увидеть скрытый текст.

Помоги пж, хотел поставить на тренинг нейронку, а вылезла такая ошибка

Пожалуйста, войдите или зерегистрируйтесь, чтобы увидеть скрытый текст.

Нажмите, чтобы раскрыть...

У тебя модули не установлены и питон походу дела.

Установи модуль:
pip install yolotrainer

при установке модуля такая , что делать?

Сорри за спам, но прошу помоги я установил и обновил, теперь ввожу *pip install torch==1.11.0+cu113* и *pip install torchvision==0.12.0+cu113* , что делать?

ggdt.ru сказал(а):

У тебя модули не установлены и питон походу дела.

Установи модуль:
pip install yolotrainer

Нажмите, чтобы раскрыть...

как это фиксануть? и

а что делать если такая ошибка

у меня проблема возникла с некоторой игрой,там то что видит програма сжато или отличается от того что что есть на экране.типа игра искажения какие то делает,тоесть работает но криво,и скриншоты сжатые у меня выходят люым способом что через prins screen+win что через внешние програмы,даже средствами игры

помогите пожалуйста, всё выполняется, только в конце ValueError

Здравствуйте. Подскажите, а этот метод еще рабочий? сразу столкнулся с проблемой, что софт аими не запускается, хоть и все обновлено. Кто-нибудь используется в настоящее время?

Софт работает , запускаете файл: TotallyNotAimmyV2.exe

ggdt.ru сказал(а):

Софт работает , запускаете файл: TotallyNotAimmyV2.exe
Посмотреть вложение 30147

Нажмите, чтобы раскрыть...

Ты конечно красавец, но там настройки другие по сравнению с гайдом твоим. Там , например, нету раздела Aim Aligner

Посоветуйте модель для получения "фото" с Battlefield 2042. Моделей 10 перепробовал, фоткают только картинки в браузере и рабочий стол. В разделе download есть модель для bf 4 , но она не фоткает тоже ничего.

dark55 сказал(а):

Ты конечно красавец, но там настройки другие по сравнению с гайдом твоим. Там , например, нету раздела Aim Aligner

Нажмите, чтобы раскрыть...

Настройки примерно похожи, можно разобраться логически.

dark55 сказал(а):

Посоветуйте модель для получения "фото" с Battlefield 2042. Моделей 10 перепробовал, фоткают только картинки в браузере и рабочий стол. В разделе download есть модель для bf 4 , но она не фоткает тоже ничего.

Нажмите, чтобы раскрыть...

Нужно было просто Prediction метод на EMA и Aimmy начнет "фоткать" игру..
-------
Другая теперь проблема возникает. Связанно скорее всего с версиями\совместимостями onnxruntime. Когда пытаешься применить свою обученную модель test.onnx в Aimmy получаем хинт "unsupported model IR version 10 max supported model version 9"




Обновление пакетов , ничего не дает :
pip install onnx --upgrade
pip install onnx-graphsurgeon --upgrade
pip install onnxruntime --upgrade
pip install onnxruntime --upgrade
pip install onnxscript --upgrade

На некоторых порталах рекомендуют понизить версию onnx до 1.15.0 , но они ниже 1.16.0 не ставится.

Прошу помочь экспертов по поделкам майкрософта.