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

[rertokofyi]

Ну все, теперь в читах ИИ, скайнет нас погубит, а так крутая фишка, ради интереса попробую

 

[raffic1]

Актуально? Хотелось бы попробовать в рамках тестов

 

[ethos]

Можно ли объединить фотки (итоговый файл), которые нейросеть изучила. Например сегодня я одни фото закинул, штук 500, через день другие, еще 500. Или надо будет обучать по всем фото с самого начала?

 

[fasdfdsag]

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.

Посмотреть вложение 18323 Посмотреть вложение 18322

2) Устанавливаем все необходимые компоненты для работы Aimmy -

Пожалуйста, войдите или зерегистрируйтесь, чтобы увидеть скрытый текст.

Посмотреть вложение 18321

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

Посмотреть вложение 18320

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.

Посмотреть вложение 18319

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.

Посмотреть вложение 18318

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

Посмотреть вложение 18317

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

Посмотреть вложение 18316 Посмотреть вложение 18315
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
Посмотреть вложение 18314


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

1) Переходим на сайт:

Пожалуйста, войдите или зерегистрируйтесь, чтобы увидеть скрытый текст.

2) Загружаем наши фотографии
3) Скачиваем YOLO модели:

Пожалуйста, войдите или зерегистрируйтесь, чтобы увидеть скрытый текст.

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:


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:

Пожалуйста, войдите или зерегистрируйтесь, чтобы увидеть скрытый текст.

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:
Посмотреть вложение 18313 Посмотреть вложение 18312

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

Пожалуйста, войдите или зерегистрируйтесь, чтобы увидеть скрытый текст.

Небольшой мануал по Aimmy

Aim Aligner

достаточно обширная тема и очень интересная для общего понимания

 

[for_freedom]

Крутой гайд, спасибо за подгон