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  • 拳无虚发:任天堂拳击格斗游戏的新玩法,你get到了吗?

    加上体感控制,这位小哥破解了任天堂原版拳击格斗游戏《Fun without False Hair》。

    在经典的红白机器上玩拳击游戏是很多人的童年记忆,包括任天堂在 1987 年发布的拳击格斗游戏《Punch Out》。

    在这款游戏中,玩家的设定是拳击新手,需要在教练的指导下击败各种大对手,最终挑战终极大boss泰森。当然,泰森本人也参加了比赛。

    随着网游、大型单机游戏等各类游戏的兴起,红白机逐渐退出历史舞台2d无需代码游戏引擎,成为怀旧的代表。早期版本的《Punch Out》很少播放。

    但近日,一位名叫伊恩·查纳斯的网友又翻出了这款游戏,并且自己开发了一种新的玩法——加入了体感控制。简单来说,在这款 DIY 的“无拳头发”中,你可以借助摄像头和 AI 算法来控制游戏中的角色,就像玩 Switch 和 Xbox 体感游戏一样,但成本几乎为零。

    为了增加游戏的沉浸感,他甚至在身上佩戴了防震臂章2d无需代码游戏引擎,以便在被攻击时获得更真实的反馈。

    那么这款新游戏是如何诞生的呢?Ian Charnas 介绍了视频中的主要步骤。

    首先,您需要找到一种可以进行实时姿态估计的算法。Ian 使用谷歌的 MoveNet,可以快速准确地检测出人体的 17 个关键点。

    接下来就是想办法将游戏从原游戏盘导入电脑浏览器。由于 80 年代的任天堂甚至没有 USB 端口,因此伊恩首先修改了原始控制台。

    成功将游戏代码导入电脑后,伊恩找了个任天堂模拟器运行游戏。至此,一个体感游戏基本完成。

    但实际上手后,伊恩发现了一个问题:手势识别输入比手柄输入慢,但对手的出拳速度却没有变化,难以取胜。

    要赢,要么加快出拳速度,要么减慢对手的速度,伊恩选择了后者。这需要修改游戏代码。但是《无假发的乐趣》原版游戏代码并不是写给大家看的:

    为了阅读代码,Ian 对源代码进行了逆向工程(反汇编),并一一修改了游戏角色的速度,让每个角色都可以击败。

    在这样做之后,伊恩设法击败了终极老板泰森。

    最后,Ian 还将游戏和配套教程放到了网上。点击以下网站,打开相机试一试:

    MoveNet 是什么型号?

    上述实时位姿估计算法使用的是谷歌今年推出的MoveNet模型,属于预训练模型,设置好后就可以使用了。该模型可以快速准确地检测出人体17个关键节点(如脚踝、膝盖、肩膀、肘部、手腕、耳朵、眼睛和鼻子等),在笔记本电脑和手机上都能以50+ fps的速度运行. 该模型已在 TF Hub 上以两种变体形式提供,称为 Lightning 和 Thunder。Lightning 适用于延迟关键型应用程序,而 Thunder 适用于准确性关键型应用程序。因此,我们可以看到,Thunder 模型的关键点得分普遍略高于 Lightning。

    MoveNet 在两个数据集上进行训练:COCO 和一个名为 Active 的内部 Google 数据集。Active 数据集是通过在 YouTube 上的瑜伽、健身和舞蹈视频中注释关键点(使用 COCO 的 17 个身体关键点标准)生成的。训练时,每个视频不超过三帧,以增加场景和个体的多样性。

    活动关键点数据集的图像

    对速度的需求是通过完全在客户端运行模型来实现的,即在使用 TensorFlow.js 的浏览器中,并且在初始页面加载后不需要服务器调用,也不需要安装任何依赖项。

    MoveNet 可以通过快速运动和非典型姿势来跟踪关键点。

    传统方案(上)和MoveNet(下)在困难姿态检测中的对比结果,传统方案会丢失关键点,但MoveNet不会

    移动网络架构

    MoveNet 是一种自下而上的估计模型,它使用热图来准确定位人体关键点。该架构由两个组件组成:一个特征提取器和一组预测头。预测方案大致遵循CenterNet,但有显着变化,提高了速度和准确性。所有模型都使用 TensorFlow 对象检测 API 进行训练。

    MoveNet 中的特征提取器是带有附加特征金字塔网络 (FPN) 的 MobileNetV2,它允许高分辨率(输出步幅为 4),此外还提供语义丰富的特征图输出。特征提取器具有四个 A 预测head,负责密集预测:

    MoveNet 架构图

    MoveNet模型分四步完成预测,如下图所示:

    以下是有关 MoveNet 模型的更多参考资料:

    参考链接:

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