alpha-sekiro

Learn to play Sekiro with reinforcement learning.

简介

本项目基于《只狼》游戏设计了一个鲁棒的训练环境，并基于多种视觉模型通过DQN强化学习的方式训练了一个较强的只狼AI，其可以击败弦一郎一阶段。具体效果可以查看此b站视频。

Requirements

安装时请注意版本。

conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.3 -c pytorch

pip install pywin32==227
pip install pydirectinput

pip install tensorboard
pip install tensorboardX

pip install pymem

# 以下为可选依赖，如果不使用姿态视觉模型，无需安装
pip install -U openmim
mim install mmcv-full
pip install mmpose
pip install mmdet

安装姿态识别网络(可选）

• 在根目录执行

mim download mmpose --config topdown_heatmap_vipnas_mbv3_coco_256x192 --dest ./pose_model

• 下载以下文件到pose_model

http://download.openmmlab.com/mmdetection/v2.0/faster_rcnn/faster_rcnn_r50_fpn_1x_coco/faster_rcnn_r50_fpn_1x_coco_20200130-047c8118.pth

Getting Started

• 确认《只狼》游戏版本为1.0.5，安装mod engine，通过坚果云下载指定的mod并安装。

• 使用键盘进行游戏，并修改游戏按键：

  • 添加“J”键为“攻击”

  • 添加“K”键为“防御”

  • 添加“U、I、O、P”键为“上下左右视角移动”

• 调整游戏内设置

  • 使用窗口化进行游戏，修改分辨率为1280x720，将“质量设定”调整为“中”

  • 关闭“血腥效果”以及“字幕显示”，设置“亮度调整”为10

• 选择关卡：“再战稀世强者”，“苇名弦一郎”，等待关卡载入结束后，按esc进行暂停

• 使用管理员权限的powershell或者终端进入src文件夹，执行以下命令，若使用姿态模型，还需增加--use_pose_detection参数。

  python train.py --model_type cnn

• 按T开启训练