1美元训出专属滤镜，AI把ASCII游戏画质拉满

主要观点总结

本文介绍了一位软件工程师Jeff Schomay利用AI实时渲染ASCII风格游戏为全动态图形游戏的故事。文章详细描述了Jeff在实时渲染过程中面临的挑战，如速度、图像质量、模型选择和AI的作画风格等。他还尝试使用不同的技术和模型，如fal.ai平台、LCM、WebSocket连接技术、Base64编码数据流、ControlNet和LoRA技术，来优化渲染效果和速度。虽然面临许多挑战，但他仍然取得了一些令人兴奋的成果，同时也认识到了目前技术的局限性。这篇文章展示了AI渲染的巨大潜力。

关键观点总结

关键观点1: 实时渲染ASCII游戏为全动态图形游戏。

Jeff Schomay利用AI将ASCII风格游戏实时渲染成全动态图形游戏，挑战了主流游戏的实时渲染标准。

关键观点2: 实时渲染的挑战。

在实时渲染过程中，Jeff面临了速度、图像质量、模型选择和AI的作画风格等挑战。他通过选择不同的技术和模型来优化效果，如fal.ai平台、LCM、WebSocket连接技术等。

关键观点3: LoRA技术的应用。

Jeff尝试使用LoRA技术来提升画面质量，虽然结果令人惊艳，但延迟也使得游戏无法玩耍。这个尝试展示了AI渲染的巨大潜力，也指出了当前技术在速度和质量之间的鸿沟。

关键观点4: 实验的成本与收益。

Jeff的实验在成本方面相当成功，使用快速模型的成本很低。然而，使用LoRA模型等高成本技术的尝试，虽然画面质量极高，但延迟问题使得游戏体验不佳。

关键观点5: 未来的挑战。

虽然Jeff的实验取得了一些成果，但仍然存在一些挑战，如帧与帧之间的一致性等问题，需要未来进一步攻克。

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