用自己训练的AI玩王者荣耀是什么体验？

青旅半醒 2023-01-03 12:57 190阅读 0赞

## 一、前言 ##

大家好，我是 Jack 。

「王者荣耀」想必大家就算没有玩过，也都听过。

腾讯 AI Lab 开发的策略协作型“绝悟”，最强 AI 分分教你做人。

但那个是像 Alpha Go 一样，需要掌握海量数据和机器的团队，才能玩得起的。

今天，就给大家带来一个「平民版」，咱们都能玩的王者荣耀AI。

先睹为快：

用自己训练的AI玩王者荣耀是什么体验？

视频两倍速播放，只训练了一个「后裔」英雄，如果想用其他英雄，可以自己训练。

**今天继续手把手教学，你准备好了吗？**

## 二、实现原理 ##

为了让我们的代码能够控制手机的「王者荣耀」，我们需要实现在电脑上操控手机。

需要用到什么呢？scrcpy 和 minitouch。

scrcpy 可以将安卓手机的画面投屏到电脑桌面显示上并进行操控。

简单地说，就是可以让你在电脑上控制手机！它支持鼠标控制、键盘输入、电脑剪切板复制粘贴、拖放文件传输到手机、以及拖放 APK 文件进行安装。

使用 scrcpy 你无需 ROOT 手机，也不需在手机上安装 APP，只需在系统设置里启用“USB调试”( adb 调试) 即可。

minitouch 提供了一个 socket 接口用在 Android 设备上的多点触摸事件以及手势。也是无需 ROOT 手机。

用 scrcpy 获取游戏画面，获取 scrcpy 的句柄，然后截图，**根据图片生成操作指令**，然后利用 minitouch 高效的执行这些操作指令。

所以关键在于，如何根据**图片**生成**操作指令**。

没错，用 Transformer。

上两天火的 DALL·E 都见到了吧？OpenAI 最新发布的，它可以魔法一般按照自然语言文字描述直接生成对应图片！

比如输入文本：鳄梨形状的扶手椅。

AI 生成的图像：

![用自己训练的AI玩王者荣耀是什么体验？][AI]

**这生产效果真是堪称神奇！自然语言与视觉的壁垒正在被逐渐打通。**

![用自己训练的AI玩王者荣耀是什么体验？][AI 1]

反过来，**图片**生成**描述**，更简单了，这样的工作几年前就用了。

使用Transformer，根据游戏图像，生成**当前画面**的**操作描述**。

![用自己训练的AI玩王者荣耀是什么体验？][AI 2]

比如前进、攻击、释放技能。

## 三、算法测试 ##

首先你得有个能跑 Transformer 的显卡，安装需要的第三方库，例如 pyminitouch、pytorch 等。

然后安装 scrcpy，这个安装教程很多，百度一搜一大把，将所有东西放在与下载的代码同级目录下。

![用自己训练的AI玩王者荣耀是什么体验？][AI 3]

下载训练好的模型文件。

还是老规矩，我将**代码和模型**打包了，方便大家直接下载（提取码：jack）。

[https://pan.baidu.com/s/1u9zy04L8kvPwyElD0XvpAQ][https_pan.baidu.com_s_1u9zy04L8kvPwyElD0XvpAQ]

需要注意的是，不同手机的 minitouch 配置可能有所不同，代码的测试机器分辨率是 1080\*2160，这里需要根据自己的情况进行修改。

配置好环境后，就可以运行代码了。

运行文件“启动和结束进程.py”，启动scrcpy。把“训练数据截取\_A.py” 中的两项改成你的设备：

![用自己训练的AI玩王者荣耀是什么体验？][AI 4]

启动王者荣耀进入 5v5 人机对战后，运行 “训练数据截取\_A.py” 即可。

**赶快自己体验一波吧！训练一个你最爱的英雄！**

项目地址：[https://github.com/FengQuanLi/ResnetGPT][https_github.com_FengQuanLi_ResnetGPT]

## 四、最后 ##

这个项目的代码，有些凌乱，还有硬核的中文变量。

算法性能有待提高，目前打打人机还行。

后面有时间，我会做整理和升级，在这个基础上改进版本，看情况吧~

祝大家周末玩的开心，我是 Jack ，我们下期见。

> 文章持续更新，可以微信公众号搜索【JackCui-AI】第一时间阅读，本文 GitHub  [https://github.com/Jack-Cherish/PythonPark][https_github.com_Jack-Cherish_PythonPark] 已经收录，有大厂面试完整考点，欢迎 Star。

[AI]: /images/20221119/2885476dd9144a1f8a8de1a35e2d9938.png
[AI 1]: /images/20221119/2409d724b3694fcbb3844ae2309ce238.png
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[AI 3]: /images/20221119/b0d145d5eef64021886dfcbe41a84fa7.png
[https_pan.baidu.com_s_1u9zy04L8kvPwyElD0XvpAQ]: https://pan.baidu.com/s/1u9zy04L8kvPwyElD0XvpAQ
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[https_github.com_FengQuanLi_ResnetGPT]: https://github.com/FengQuanLi/ResnetGPT
[https_github.com_Jack-Cherish_PythonPark]: https://github.com/Jack-Cherish/PythonPark

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