Создаём собственного «AIM-бота» для любой игры

[faeridh 3]

Итак, сразу к делу.

 

Суть

1. Скачиваем «Aimmy» с «GitHub»;

 

 

2. Устанавливаем все необходимые компоненты для работы «Aimmy» по ссылке;

 

 

3. Распаковываем архив с «Aimmy» в любое удобное место и запускаем «AimmyLaucnher» от имени администратора;

Благодаря этому приложению мы будем запускать сам ИИ и создавать "фотки" для его обучения.

 

 

4. На своем примере я буду обучать ИИ для моб. игры «Standoff 2» — переходим в раздел "Local Models" и запускаем любую готовую модель для того, чтобы получать фотографии во время игры, с помощью которых мы будем обучать наш ИИ;

 

 

Вы также можете воспользоваться уже готовыми моделями для вашей игры, если она есть в списке моделей от пользователей;

 

 

5. Переходим во вкладку "Settings", включаем "Collect Data While Playing" и ставим приблизительно на 25%;

 

 

6. Переходим в первую вкладку "Aim Aligner" и настраиваем, как на фото ниже;

 

Все остальное оставляем как есть

 

 7. Теперь запускаем игру, заходим в катку и просто играем какое-то время — чем больше вы сыграете, тем больше получится у вас фотографий;

Чем больше у вас фотографий, тем лучше будет работать ваш будущий ИИ «Aim».

8. После того, как вы сыграли несколько каток, переходим в папку, где сохранялись фотографии по адресу «Aimmy» —> "Bin" —> "Images";

 

 

9. Когда у вас есть уже какое-то количество фотографий, переходим к обучению искусственного интеллекта — скачиваем "YOLO" модели по ссылке, переходим на сайт и загружаем на него фотографии;

10. Создаем "label" с названием "Enemy" и выделяем противников в красный прямоугольник — чем больше фотографий, тем лучше будет ваш ИИ "Aim";

11. Когда вы закончите, жмете "Actions" —> "Run AI locally" и загружаете скачанные YOLO модели (9 шт.);

12. Экспортируете вашу модель "Actions" —> "Export Annotations" —> "YOLO format";

Видео инструкция

 

13. Финальный этап — ставим ИИ на обучение. Скачиваем и устанавливаем «Python», зажимаем комбинацию клавиш Win + R и вводим туда "⁡CMD", в консоль вписываем по очереди:

⁡⁡pip install torch==1.11.0+cu113⁡
⁡⁡pip install torchvision==0.12.0+cu113
⁡⁡pip install ultralytics⁡

14. Скачиваем архив с файлами "YOLO" тренировки по ссылке, открываем "CustomCharacterPath.yaml" и указываем путь к "\YOLOtrainer\modeltraining\images\train" и "\YOLOtrainer\modeltraining\images\val";

Видео инструкция

 

15. Переносим наши фотографии в "\YOLOtrainer\modeltraining\images\train", часть фотографий вырезаем и переносим в "\YOLOtrainer\modeltraining\images\val";

16. Переносим скачанные файлы с "makesense" в "\YOLOtrainer\modeltraining\labels\train", вырезаем какую-либо часть и переносим в "\YOLOtrainer\modeltraining\labels\val";

17. Возвращаемся в "CMD", открываем документ "StartTraining.txt", копируем команду и вставляем её в консоль — обучение началось;

Процесс обучения можно прекратить в любой момент, чтобы не дожидаться окончания, для этого достаточно закрыть консоль.
Рекомендую ставить обучение на ночь или на второй компьютер. Чем дольше будет обучение, тем лучше будет работать ваш искусственный интеллект.

 

 

 

18. Как только вы закончили обучение, у вас появятся файлы "best.pt" и "last.pt" по пути "\YOLOv8-New\runs\detect\название\weights", вы должны их конвертировать в .onnx в консоль, как на видео ниже командой, которая будет в файле "Export.txt";

 

 

19. Запускаете модель в "Aimmy", настраиваете все по своему усмотрению, но вот базовые настройки:

 

 

20. Запускаете игру и включаете «AIM-бота»;

21. Поздравляю, вы великолепны!