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| Metadados | Descrição | Idioma |
|---|---|---|
| Autor(es): dc.contributor | Rodrigues, Érick Oliveira | - |
| Autor(es): dc.contributor | Oliva, Jefferson Tales | - |
| Autor(es): dc.contributor | Rodrigues, Érick Oliveira | - |
| Autor(es): dc.contributor | Oliva, Jefferson Tales | - |
| Autor(es): dc.contributor | Wiggers, Kelly Lais | - |
| Autor(es): dc.contributor | Pola, Ives Renê Venturini | - |
| Autor(es): dc.creator | Olenik, Mateus Marochi | - |
| Data de aceite: dc.date.accessioned | 2025-08-29T12:34:40Z | - |
| Data de disponibilização: dc.date.available | 2025-08-29T12:34:40Z | - |
| Data de envio: dc.date.issued | 2025-03-14 | - |
| Data de envio: dc.date.issued | 2025-03-14 | - |
| Data de envio: dc.date.issued | 2025-02-13 | - |
| Fonte completa do material: dc.identifier | http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/36090 | - |
| Fonte: dc.identifier.uri | http://educapes.capes.gov.br/handle/capes/1097977 | - |
| Descrição: dc.description | The use of Artificial Intelligence (AI) for assisted item generation in digital games has emerged as a promising approach to optimizing the visual content creation process. This study investigates the application of generative models based on diffusion neural networks, emphasizing the integration of Stable Diffusion XL and auxiliary techniques such as ControlNet, T2I Adapter, and PidiNet for contour detection. The primary objective is to develop and evaluate an automated system capable of generating artwork for game items based on reference images. The adopted methodology includes the implementation of an image generation pipeline in Python, utilizing specialized libraries for neural processing and execution on accelerated hardware. The process involves contour extraction, the application of diffusion models for visual refinement, and the quantitative and qualitative analysis of the obtained results. This study contributes by proposing a structured workflow for the automated creation of visual elements in games, reducing production time and increasing the aesthetic variability of the generated items. The results indicate that the AI-based approach surpasses traditional techniques in terms of flexibility and efficiency, enabling the creation of high-quality images with minimal human intervention. It is concluded that the combination of generative models and image segmentation techniques represents a significant advancement in game development, opening new possibilities for the automation of graphical production. | - |
| Descrição: dc.description | O uso de Inteligência Artificial (IA) para a geração assistida de itens em jogos digitais tem se destacado como uma abordagem promissora para otimizar o processo de criação de conteúdo visual. O presente trabalho investiga a aplicação de modelos generativos baseados em redes neurais diffusion, com ênfase na integração do Stable Diffusion XL e técnicas auxiliares como ControlNet, T2I Adapter e PidiNet para detecção de contornos. O objetivo principal consiste em desenvolver e avaliar um sistema automatizado capaz de gerar arte para itens em jogos a partir de imagens de referência. A metodologia adotada inclui a implementação de um pipeline de geração de imagens em Python, utilizando bibliotecas especializadas para processamento neural e execução em hardware acelerado. O processo envolve a extração de contornos, a aplicação de modelos diffusion para refinamento visual e a análise quantitativa e qualitativa dos resultados obtidos. A contribuição deste trabalho reside na proposição de um fluxo de trabalho estruturado para a criação automatizada de elementos visuais em jogos, reduzindo o tempo de produção e ampliando a variabilidade estética dos itens gerados. Os resultados indicam que a abordagem baseada em IA supera técnicas tradicionais em termos de flexibilidade e eficiência, possibilitando a criação de imagens de alta qualidade com mínima intervenção humana. Conclui-se que a combinação de modelos generativos e técnicas de segmentação de imagem representa um avanço significativo na área de desenvolvimento de jogos, abrindo novas possibilidades para a automação da produção gráfica. | - |
| Formato: dc.format | application/pdf | - |
| Idioma: dc.language | pt_BR | - |
| Publicador: dc.publisher | Universidade Tecnológica Federal do Paraná | - |
| Publicador: dc.publisher | Pato Branco | - |
| Publicador: dc.publisher | Brasil | - |
| Publicador: dc.publisher | Departamento Acadêmico de Informática | - |
| Publicador: dc.publisher | Engenharia de Computação | - |
| Publicador: dc.publisher | UTFPR | - |
| Direitos: dc.rights | openAccess | - |
| Direitos: dc.rights | http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Inteligência artificial | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Jogos para computador | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Jogos eletrônicos | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Artificial intelligence | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Computer games | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Electronic games | - |
| Palavras-chave: dc.subject | CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO | - |
| Título: dc.title | Uso de inteligência artificial para geração assistida de itens em jogos | - |
| Título: dc.title | Artificial intelligence for assisted generation of items in games | - |
| Tipo de arquivo: dc.type | livro digital | - |
| Aparece nas coleções: | Repositorio Institucional da UTFPR - RIUT | |
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