Final Fantasy 7 in HD: è in arrivo una mod che sfrutta il machine learning

Una tecnica di upscaling basata sull'intelligenza artificiale permette una nitidezza degli sfondi mai vista prima.

L'universo delle mod è in continua espansione. La dedizione della community, unitamente alle costanti evoluzioni di hardware e software, ha permesso di ottenere risultati sorprendenti e, spesso, di far venire alla luce intere opere fan made (Fallout: New California rappresenta uno degli esempi più vividi in tal senso).

La notizia riportata da VG47.com sulle fasi di messa a punto di una nuova mod di Final Fantasy 7, infatti, sta già facendo scalpore. Un programmatore, noto come CaptRobau, ha annunciato su un forum dedicato lo sviluppo di un pacchetto texture che srutta la Rete Neurale del software GigaPlex per mappare i fondali fissi del gioco e portarli a una risoluzione superiore, con il minor numero possibile di sbavature. L'obiettivo vorrebbe essere quello di raggiungere il 400% in più rispetto alla definizione iniziale. Il tutto utilizzando gli asset originali.

Questo sistema basato sul machine learning non rappresenta, in senso stretto, una novità, poiché viene già adottato in ambiti come il recupero di vecchie foto; tuttavia è la prima volta che trova un'applicazione pratica nei videogiochi. Le immagini rese pubbliche mostrano, in effetti, un risultato notevole, che conferisce un nuovo lustro al capolavoro senza tempo di Hironobu Sakaguchi e Yoshinori Kitase, pienamente fruibile anche su monitor Full-HD. Giudicate voi stessi dallo screenshot che vi proponiamo, in cui potete apprezzare la nitidezza dei fondali.

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Laddove i rumor sul remake ufficiale di Final Fantasy 7 sono ancora sbiaditi e poco incoraggianti, la scena videoludica underground continua a lavorare con fervore. Siete d'accordo?

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Riguardo l'autore

Ivan Bececco

Ivan Bececco

Redattore

Le sue passioni più grandi sono la letteratura e i videogiochi: si è costruito una casa al confine tra questi due mondi e giura che, prima o poi, riuscirà ad allevare un drago.

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