探索未来游戏:实时风格转换与神经网络推理在Unreal Engine 5中的应用
随着科技的进步,游戏开发领域也迎来了革命性的变化。今天,我们要向大家隆重介绍一个令人兴奋的开源项目——结合Unreal Engine 5与ONNX Runtime的力量,实现游戏内实时的神经网络风格转换。这个项目不仅展示了机器学习(ML)在游戏开发中的无限可能,更是每一位游戏开发者和AI爱好者不容错过的创新实践。
项目介绍
本项目是一个演示示例,利用了Unreal Engine 5的新特性——Neural Network Inference(NNI)插件,集成ONNX Runtime,实现了将机器学习模型直接应用于游戏中,实现风格转换的效果。通过这个项目,你可以见证如何将开放源代码模型从ONNX模型库应用到游戏场景中,在实时游玩过程中对画面风格进行变换,比如将一个普通的游戏场景转化为艺术画风。

技术解析
此项目基于ONNX Runtime,这是一个高效的模型运行时环境,专为加速机器学习推理设计。它支持多种框架训练出的模型,如TensorFlow、PyTorch等,并能优化模型执行效率。通过Unreal Engine 5的NNI插件,开发者可以轻松加载和运行这些模型,将复杂的神经网络计算融入到游戏的每一帧之中。目前,CPU推理支持多平台,包括PC、Linux、Mac乃至游戏主机,而GPU加速则专注于Windows上的DirectX 12。
应用场景展望
想象一下,游戏中的视觉风格能够随着玩家的选择或故事进展动态变化,或者通过机器学习模型提供个性化渲染效果,使得每个玩家体验独一无二。这款项目开启了通往游戏艺术新境界的大门,适用于互动叙事游戏、艺术创作工具、以及需要高度定制化视觉体验的应用。
项目特点
- 无缝集成:无需复杂配置,即可在UE5项目中添加并运行预训练的神经网络模型。
- 实时风格转换:即时改变游戏视觉风格,为玩家带来前所未有的沉浸式体验。
- 可扩展性:支持自定义模型导入,鼓励创作者实验更多风格和算法。
- 教育价值:作为教学案例,帮助开发者理解如何在实际游戏中应用机器学习技术。
如何开始
项目适用于已经安装Unreal Engine 5及相应开发环境的用户。无论是通过Epic Games Launcher还是直接用Visual Studio打开解决方案,都可以快速启动并体验项目。此外,项目文档详细指导如何替换模型,让你轻松探索不同风格的艺术世界。
加入这场技术与艺术的盛宴,开启你的游戏创作之旅,探索机器学习在游戏开发中的无限潜能。无论是想要提升作品艺术感的专业开发者,还是对技术探索充满好奇的爱好者,这个开源项目都是一个不可多得的学习和创作平台。立即行动,让您的游戏创意不再受限于传统框架,翱翔于AI与游戏结合的新领域!
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00- QQwen3-Coder-Next2026年2月4日,正式发布的Qwen3-Coder-Next,一款专为编码智能体和本地开发场景设计的开源语言模型。Python00
xw-cli实现国产算力大模型零门槛部署,一键跑通 Qwen、GLM-4.7、Minimax-2.1、DeepSeek-OCR 等模型Go06
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
Baichuan-M3-235BBaichuan-M3 是百川智能推出的新一代医疗增强型大型语言模型,是继 Baichuan-M2 之后的又一重要里程碑。Python00
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00