如何使用原神自动钓鱼AI

你是否曾在《原神》中沐浴在美丽的风景中，准备一场宁静的垂钓之旅，却因为频繁点击鼠标疲惫不已？有没有想过是否能有一种方式，让你的角色自动完成这项任务，而你可以专注于享受游戏中的风景和故事？

现在，有一个好消息！我们为你带来了原神自动钓鱼AI。这个项目结合了YOLOX和DQN两个强大的模型，使用迁移学习和半监督学习进行训练，以实现自动钓鱼的目标。在这篇文章中，我们将教你如何安装和使用这个令人兴奋的工具。

安装和配置

1. 安装Python环境

首先，你需要安装Python运行环境，我们推荐使用Anaconda。请前往Anaconda官网，下载并安装适用于你操作系统的版本。

2. 创建Python环境

打开Anaconda Prompt（命令行界面），创建一个新的Python环境并激活它。我们建议使用Python 3.8或更低版本，因此在创建环境时，请明确指定Python版本。

conda create -n ysfish python=3.8
conda activate ysfish

3. 下载项目代码

使用Git克隆项目代码，或者在GitHub网页上下载并解压项目文件。

git clone https://github.com/7eu7d7/genshin_auto_fish.git

4. 安装依赖库

切换到项目代码所在的目录，并运行以下命令来安装所需的依赖库：

cd genshin_auto_fish
python -m pip install -U pip
python requirements.py

如果你想使用显卡进行加速，请安装CUDA和cuDNN。安装完毕后，可以使用以下命令来安装GPU版本的依赖库：

pip install -U pip
python requirements.py --cuda [cuda版本]

5. 安装YOLOX

切换到项目代码所在的目录，运行以下命令以安装YOLOX：

python setup.py develop

6. 下载预训练权重

前往预训练权重下载权重文件（.pth文件），并将其放在项目目录下的weights文件夹中。

运行原神自动钓鱼AI

在运行原神自动钓鱼AI之前，请确保你的原神游戏窗口分辨率设置为1080x1920，并且使用全屏模式运行游戏。

使用显卡进行加速

python fishing.py image -f yolox/exp/yolox_tiny_fish.py -c weights/best_tiny3.pth --conf 0.25 --nms 0.45 --tsize 640 --device gpu

使用CPU运行

python fishing.py image -f yolox/exp/yolox_tiny_fish.py -c weights/best_tiny3.pth --conf 0.25 --nms 0.45 --tsize 640 --device cpu

运行后，当你看到屏幕上显示"init ok"时，按下键盘上的"r"键即可开始自动钓鱼。请记住，为了保持性能，检测框不会实时显示，所有处理都在后台进行。

YOLOX训练工作流程

如果你有兴趣进一步了解YOLOX的训练工作流程，可以参考以下步骤。请注意，这些步骤主要用于模型训练，对于使用者来说，不需要进行训练，可以直接使用预训练权重。

YOLOX部分使用半监督学习，首先标注少量样本，然后训练模型生成其余样本的伪标签，最后由人工修正，不断迭代提高精度。为了提高效率，使用了迁移学习，利用COCO预训练的模型进行fine-tuning。

DQN训练工作流程

控制力度的部分使用强化学习模型DQN进行训练。模型通过与环境的交互学习如何控制力度，以使鱼线落在最佳区域内。为了加速训练，首先在仿真环境中进行预训练，然后将模型迁移到原神游戏中进行域间迁移。

结语

现在，你已经学会了如何安装、配置和使用原神自动钓鱼AI。无需再忍受繁重的点击操作，你可以更轻松地享受《原神》中的美丽世界。希望这个工具能为你带来更愉快的游戏体验！