Аннотация:

Представлен новый подход к контролируемой генерации лиц, использующий генеративные модели с открытым исходным кодом, включая StyleGAN2 и Гребневую регрессию. Разработана методология, расширяющая возможности StyleGAN2 для контроля характеристик лиц, таких как возраст, раса, пол, выражение лица и атрибуты волос, а также использован обширный набор данных человеческих лиц с аннотациями атрибутов. Лица закодированы в 256-мерном латентном пространстве с использованием кодировщика StyleGAN2, что привело к набору характерных латентных кодов. Применен алгоритм t-SNE для кластеризации этих кодов на основе признаков, продемонстрирована возможность контроля генерации лиц, впоследствии обучены модели регрессии Риджа для каждого измерения латентных кодов с использованием размеченных признаков. При декодировании с использованием StyleGAN2 полученные коды успешно восстанавливали изображения лиц, сохраняя связь с входными признаками. Разработанный подход дает легкий и эффективный способ контролируемой генерации лиц с использованием существующих генеративных моделей, таких как StyleGAN2, и открывает новые возможности для различных областей применения.

Аннотация:

Статья посвящена разработке и экспериментальной верификации модульной архитектуры пользовательского интерфейса для игровых проектов на движке Unreal Engine. В ходе исследования выявлены типовые антипаттерны проектирования UI (монолитные виджет-структуры, жесткие ссылки, пренебрежение абстракцией, платформенная зависимость) и проведен анализ существующих архитектурных подходов (Data-Driven UI, MVC, MVVM), показавший их ограничения. Предложена архитектура, интегрирующая фреймворк Common UI, механизм асинхронной загрузки с мягкими ссылками (Soft References), систему тегов Gameplay Tags и реестр данных для динамической генерации меню настроек. Архитектура реализована в виде плагина AdvancedGameUserInterface. Его экспериментальная апробация с участием 12 разработчиков и 5 дизайнеров интерфейсов подтвердила эффективность предложенного решения по трем ключевым метрикам: сопровождаемость, производительность и масштабируемость. Сформулированы практические рекомендации по применению разработанной архитектуры в зависимости от масштаба игрового проекта. Полученные результаты могут быть использованы разработчиками для повышения качества и снижения затрат на сопровождение пользовательских интерфейсов в игровых проектах на Unreal Engine.

Аннотация: Обсужден прогресс в развитии сетевых сервисов и технологий ранее созданного авторами геопортала спутникового радиотепловидения. Исходной задачей геопортала было обеспечить потенциальных пользователей доступом к результатам пространственно-временной интерполяции геофизических атмосферных полей. Практическая реализация потребовала внедрения технологии динамической генерации продуктов обработки. Использование этой технологии расширило круг решаемых задач и привело к созданию специализированного сервиса виртуальной интеграции пространственных геоданных ИКАР (Интерактивного Калькулятора для Атмосферных Расчетов). В работе описаны интерфейсные и технологические принципы, заложенные в основу проекта ИКАР, рассмотрены некоторые детали программно-алгоритмической реализации, приведены примеры практического применения.

Аннотация:

Представлен гибридный нейросимволический метод, который объединяет большую языковую модель (LLM) и конечный автомат (FST) для обеспечения морфологической корректности при генерации текста на агглютинативных языках.
Система автоматически извлекает правила из корпусных данных: для локальных примеров словоформ LLM формирует цепочки морфологического разбора, которые затем агрегируются и упорядочиваются в компактные описания правил морфотактики (LEXC) и выбора алломорфов (regex). На этапе генерации LLM и FST работают совместно: если токен не распознается автоматом, LLM извлекает из контекста пару «лемма + теги», а FST реализует корректную поверхностную форму. В качестве набора данных использован корпус художественной литературы (~1600 предложений). Для списка из 50 существительных извлечено 250 словоформ. По предложенному алгоритму LLM сгенерировала 110 контекстных regex-правил вместе с LEXC-морфотактикой, на основе чего был скомпилирован FST, распознавший 170/250 форм (~70%). В прикладном тесте машинного перевода на подкорпусе из 300 предложений интеграция данного FST в цикл LLM повысила качество с BLEU 16.14 / ChrF 45.13 до BLEU 25.71 / ChrF 50.87 без дообучения переводчика. Подход применим к иным частям речи и другим агглютинативным и малоресурсным языкам, где он может быть использован для наполнения словарных и грамматических ресурсов.

Аннотация:

Разработан инструмент Tula для балансировки видеоигр. Его необходимость обоснована растущими требованиями к качеству и экономической эффективности в индустрии видеоигр, особенно в аспектах управления внутри-игровой экономикой и логикой игрового мира. Проанализированы существующие инструменты и подходы к балансировке игр, выявлены их ограничения, на основе которых построен функционал нового инструмента, интегрирующего функции современных решений и предоставляющего расширенные возможности для анализа и тестирования игровых параметров, включая генерацию прототипов через описание классов и симуляцию в реальном времени. Описаны технологическая база и архитектура инструмента. Рассмотрены ключевые аспекты реализации: отзывчивость интерфейса, непрерывное обновление данных и безопасность. Проведенный сравнительный анализ с известным инструментом Machinations показал преимущества в корректности обработки данных, удобстве интерфейса и гибкости модификации прототипов.

Аннотация:

Представлена онтологическая модель распознавания жестов рук оператора, основанная на методе скелетизации кистей рук библиотеки MediaPipe Hands и авторском способе когнитивной трансформации состояний пальцев по ключевым точкам скелетизации в бинарный код с последующей его конвертацией в цифровой сигнал управления. Модель системы включает этапы предобработки видеокадра, скелетизации кисти, анализа координат ключевых точек, бинарного кодирования состояний пальцев и формирования итогового десятичного управляющего сигнала. Улучшение технических и методологических характеристик системы достигается за счет явного задания причинно-следственных связей между объектами и процессами в онтологии, а также применения четких правил бинарного кодирования. Разработанный интерфейс распознавания жестов обеспечивает точность 98% в нормальных условиях и не ниже 94% в условиях шума и низкой освещенности (50 лм и менее люкс) при среднем времени отклика 0.5 с, превосходя базовые методы на основе известных библиотек OpenCV и TensorFlow.