Awesome GitHub RepositoriesGame Input Simulation

SerpentAI is a game AI development kit and computer vision framework designed for building autonomous agents that interact with video games. It serves as a game input automation tool and a machine learning model integration engine, allowing developers to create agents that perceive game states and execute actions. The framework utilizes a plugin-based agent architecture to provide modular extensions for game-specific logic and behaviors. It features a specialized system for training, bundling, and deploying machine learning classifiers to recognize visual contexts and game states in real time

ZenlessZoneZero-OneDragon is a game automation bot designed for Zenless Zone Zero. It functions as a combat automation script, an account management orchestrator, and an AI gameplay assistant to automate combat, daily quests, and character movement. The project utilizes image and audio recognition models to implement precision combat dodging and execute attack sequences. It employs pathfinding and recognition models for automated environmental navigation and interaction within game zones. The software provides broader capabilities for automating recurring daily tasks and resource collection.

PyBoy este un emulator de Game Boy programabil și un framework de simulare hardware scris în Python. Funcționează ca un motor de emulare care permite utilizatorilor să execute software original de consolă portabilă, oferind în același timp o interfață programatică pentru a controla, sonda și automatiza execuția jocurilor. Proiectul este conceput special ca un mediu de învățare prin consolidare (reinforcement learning), expunând stările și controalele emulatorului pentru a facilita antrenarea agenților de machine learning. Se distinge prin furnizarea de instrumente pentru maparea zonelor de joc și extracția reprezentărilor 2D simplificate ale ecranului și a hărților de coliziune pentru a susține inteligența artificială. Sistemul acoperă o gamă largă de capabilități, inclusiv emularea hardware precisă la nivel de ciclu, operațiuni directe de citire și scriere în memorie și un sistem de callback-uri pentru hook-uri de execuție. Suportă extracția datelor de joc în timp real, cum ar fi pozițiile sprite-urilor și simbolurile de memorie, și include un mod de execuție headless pentru a accelera viteza de simulare prin omiterea randării grafice și audio. Emulatorul oferă, de asemenea, utilitare pentru persistența stării prin serializarea snapshot-urilor, simularea input-ului pentru agenți autonomi și instrumente pentru analiza memoriei și modificarea datelor ROM.

pygta5 este o bibliotecă de automatizare a jocurilor Python concepută pentru a controla acțiunile și a simula input-ul jucătorului în Grand Theft Auto 5. Acesta servește drept framework pentru colectarea datelor de joc, procesarea cadrelor vizuale prin rețele neuronale și automatizarea gameplay-ului prin deep learning. Proiectul implementează un controller de rețea neuronală convoluțională pentru a face predicții de condus și mișcare în timp real bazate pe cadrele vizuale ale jocului. Utilizează modele de regresie și deep learning pentru a executa acțiuni autonome, permițând crearea de agenți autonomi care pot controla personaje sau vehicule. Sistemul include capabilități pentru colectarea și echilibrarea mostrelor de seturi de date pentru machine learning supervizat. De asemenea, suportă computer vision multi-cameră pentru a procesa fluxuri vizuale simultane pentru inferență AI și monitorizarea de la distanță a progresului antrenării machine learning printr-un server central.