গেমসে জেনারেটিভ এআই বিপ্লব

জেনারেটিভ এআই দ্বারা গেমিং কতটা আমূল রূপান্তরিত হতে চলেছে তা বোঝার জন্য, এই সাম্প্রতিকের চেয়ে আর দেখুন না টুইটার পোস্ট by @emmanuel_2m. এই পোস্টে তিনি স্থির ডিফিউশন + ড্রিমবুথ, জনপ্রিয় 2D জেনারেটিভ এআই মডেলগুলি ব্যবহার করে একটি অনুমানমূলক গেমের জন্য ওষুধের চিত্র তৈরি করতে অন্বেষণ করেছেন।

এই কাজের ক্ষেত্রে যা রূপান্তরকারী তা নয় যে এটি গুণমান সরবরাহ করার সাথে সাথে সময় এবং অর্থও বাঁচায় – এইভাবে ক্লাসিকটিকে "আপনার খরচ, গুণমান বা গতির দুটিই থাকতে পারে" ত্রিভুজটি ভেঙে দেয়। শিল্পীরা এখন কয়েক ঘন্টার মধ্যে উচ্চ-মানের ছবি তৈরি করছেন যা অন্যথায় হাতে তৈরি হতে কয়েক সপ্তাহ সময় লাগবে। যা সত্যিই রূপান্তরকারী তা হল:

• এই সৃজনশীল শক্তি এখন যে কেউ কিছু সহজ টুল শিখতে পারে তাদের জন্য উপলব্ধ।
• এই সরঞ্জামগুলি একটি অত্যন্ত পুনরাবৃত্তিমূলক উপায়ে অন্তহীন সংখ্যক বৈচিত্র তৈরি করতে পারে।
• একবার প্রশিক্ষিত হলে, প্রক্রিয়াটি রিয়েল-টাইম হয় - ফলাফল তাত্ক্ষণিকভাবে পাওয়া যায়।

রিয়েল-টাইম 3D থেকে গেমিংয়ের জন্য এই বিপ্লবী কোনও প্রযুক্তি নেই। গেম নির্মাতাদের সাথে কথা বলে যেকোন সময় ব্যয় করুন, এবং উত্তেজনা এবং বিস্ময়ের অনুভূতি স্পষ্ট। তাহলে এই প্রযুক্তি কোথায় যাচ্ছে? এবং কিভাবে এটি গেমিং রূপান্তরিত হবে? প্রথমে, যাইহোক, আসুন জেনে নেওয়া যাক জেনারেটিভ এআই কি?

সুচিপত্র

জেনারেটিভ এআই কি

জেনারেটিভ এআই হল মেশিন লার্নিং এর একটি বিভাগ যেখানে কম্পিউটার ব্যবহারকারীর প্রম্পটের প্রতিক্রিয়ায় আসল নতুন বিষয়বস্তু তৈরি করতে পারে। আজ টেক্সট এবং ইমেজ এই প্রযুক্তির সবচেয়ে পরিপক্ক অ্যাপ্লিকেশন, কিন্তু কার্যত প্রতিটি সৃজনশীল ডোমেইনে কাজ চলছে, অ্যানিমেশন থেকে শুরু করে সাউন্ড ইফেক্ট, মিউজিক, এমনকি সম্পূর্ণরূপে খোদাই করা ব্যক্তিত্বের সাথে ভার্চুয়াল চরিত্র তৈরি করা।

গেমগুলিতে AI অবশ্যই নতুন কিছু নয়। এমনকি আতারির পং-এর মতো প্রাথমিক গেমগুলিতেও খেলোয়াড়কে চ্যালেঞ্জ করার জন্য কম্পিউটার-নিয়ন্ত্রিত প্রতিপক্ষ ছিল। এই ভার্চুয়াল শত্রুরা AI চালাচ্ছিল না যেমনটি আমরা আজ জানি। এগুলি গেম ডিজাইনারদের দ্বারা তৈরি করা সহজভাবে স্ক্রিপ্ট করা পদ্ধতি ছিল। তারা একটি কৃত্রিমভাবে বুদ্ধিমান প্রতিপক্ষকে অনুকরণ করেছিল, কিন্তু তারা শিখতে পারেনি, এবং তারা তাদের তৈরি করা প্রোগ্রামারদের মতোই ভাল ছিল।

দ্রুত মাইক্রোপ্রসেসর এবং ক্লাউডের জন্য এখন যেটি ভিন্ন তা হল উপলব্ধ কম্পিউটিং পাওয়ারের পরিমাণ। এই শক্তির সাহায্যে, বড় নিউরাল নেটওয়ার্ক তৈরি করা সম্ভব যা অত্যন্ত জটিল ডোমেনে নিদর্শন এবং উপস্থাপনা সনাক্ত করতে পারে।

এই ব্লগ পোস্ট দুটি অংশ আছে:

• পর্ব I গেমের জন্য জেনারেটিভ এআই ক্ষেত্রের জন্য আমাদের পর্যবেক্ষণ এবং ভবিষ্যদ্বাণী নিয়ে গঠিত।
• পার্ট II হল আমাদের স্থানের বাজার মানচিত্র, বিভিন্ন বিভাগের রূপরেখা এবং প্রতিটিতে মূল কোম্পানিগুলিকে চিহ্নিত করে৷

সুচিপত্র

অনুমিতি

প্রথমে, আসুন এই ব্লগ পোস্টের বাকি অংশের অন্তর্নিহিত কিছু অনুমান অন্বেষণ করি:

1. সাধারণ AI গবেষণার পরিমাণ বাড়তে থাকবে, আরও কার্যকর কৌশল তৈরি করবে

মেশিন লার্নিং বা কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার উপর প্রকাশিত একাডেমিক গবেষণাপত্রের সংখ্যার এই গ্রাফটি বিবেচনা করুন arXiv সংরক্ষণাগার প্রতি মাস:

আপনি দেখতে পাচ্ছেন, কাগজপত্রের সংখ্যা দ্রুতগতিতে বাড়ছে, ধীরগতির কোনো লক্ষণ নেই। এবং এর মধ্যে শুধুমাত্র প্রকাশিত কাগজপত্র রয়েছে – গবেষণার বেশিরভাগ অংশই কখনো প্রকাশ করা হয় না, সরাসরি ওপেন সোর্স মডেল বা পণ্য R&D-এ যায়। ফলাফল আগ্রহ এবং উদ্ভাবনের একটি বিস্ফোরণ।

2. সমস্ত বিনোদনের মধ্যে, গেমগুলি জেনারেটিভ এআই দ্বারা সবচেয়ে বেশি প্রভাবিত হবে৷

গেম হল বিনোদনের সবচেয়ে জটিল রূপ, নিছক সংখ্যক সম্পদের প্রকারের (2D আর্ট, 3D আর্ট, সাউন্ড এফেক্ট, মিউজিক, ডায়ালগ ইত্যাদি) পরিপ্রেক্ষিতে। গেমগুলিও সবচেয়ে ইন্টারেক্টিভ, রিয়েল-টাইম অভিজ্ঞতার উপর একটি ভারী জোর দিয়ে। এটি নতুন গেম ডেভেলপারদের জন্য প্রবেশের জন্য একটি খাড়া বাধা তৈরি করে, সেইসাথে একটি আধুনিক, চার্ট-টপিং গেম তৈরি করতে একটি খাড়া খরচ। এটি জেনারেটিভ AI ব্যাঘাতের জন্য একটি দুর্দান্ত সুযোগ তৈরি করে।

মত একটি খেলা বিবেচনা রেড ডেড পুনঃক্রয় 2, এখন পর্যন্ত উত্পাদিত সবচেয়ে ব্যয়বহুল গেমগুলির মধ্যে একটি, তৈরি করতে প্রায় $500 মিলিয়ন খরচ হয়েছে। কেন এটা দেখা সহজ - এটি বাজারে যেকোন গেমের সবচেয়ে সুন্দর, সম্পূর্ণরূপে উপলব্ধি করা ভার্চুয়াল ওয়ার্ল্ডগুলির মধ্যে একটি রয়েছে৷ এটি তৈরি করতেও প্রায় 8 বছর সময় লেগেছে, এতে 1,000 টিরও বেশি অ-বাজানো অক্ষর রয়েছে (প্রত্যেকটির নিজস্ব ব্যক্তিত্ব, আর্টওয়ার্ক এবং ভয়েস অভিনেতা সহ), একটি বিশ্ব প্রায় 30 বর্গ মাইল আয়তনের, 100টিরও বেশি মিশন 6টি অধ্যায়ে বিভক্ত, এবং 60 জনেরও বেশি সঙ্গীতজ্ঞ দ্বারা তৈরি প্রায় 100 ঘন্টা সঙ্গীত। এই খেলা সম্পর্কে সবকিছু বড়.

এখন রেড ডেড রিডেম্পশন 2 এর সাথে তুলনা করুন মাইক্রোসফ্ট ফ্লাইট সিমুলেটর, যা শুধু বড় নয়, বিশাল। মাইক্রোসফ্ট ফ্লাইট সিমুলেটর খেলোয়াড়দের সমগ্র গ্রহ পৃথিবীর চারপাশে উড়তে সক্ষম করে, এর সমস্ত 197 মিলিয়ন বর্গমাইল। কীভাবে মাইক্রোসফ্ট এত বিশাল গেম তৈরি করেছিল? একটি AI এটা করতে দিয়ে. মাইক্রোসফটের সাথে অংশীদারিত্ব করেছে blackshark.ai, এবং একটি AI প্রশিক্ষণ 3D স্যাটেলাইট ইমেজ থেকে একটি photorealistic 2D বিশ্ব তৈরি করুন.

এটি এমন একটি গেমের উদাহরণ যা আক্ষরিক অর্থে এআই ব্যবহার না করে তৈরি করা অসম্ভব ছিল এবং তদ্ব্যতীত, সময়ের সাথে সাথে এই মডেলগুলিকে ক্রমাগত উন্নত করা যেতে পারে এই সত্য থেকে সুবিধা পাওয়া যায়। উদাহরণস্বরূপ, তারা "হাইওয়ে ক্লোভারলিফ ওভারপাস" মডেলটি উন্নত করতে পারে, সম্পূর্ণ বিল্ড প্রক্রিয়াটি পুনরায় চালাতে পারে এবং হঠাৎ করে সমগ্র গ্রহের সমস্ত হাইওয়ে ওভারপাস উন্নত করা হয়।

3. গেম উৎপাদনে জড়িত প্রতিটি সম্পদের জন্য একটি জেনারেটিভ এআই মডেল থাকবে

এখনও অবধি 2D ইমেজ জেনারেটর যেমন স্টেবল ডিফিউশন, বা মিডজার্নি জেনারেটিভ এআই-এর উপর জনপ্রিয় উত্তেজনার সিংহভাগ দখল করেছে কারণ তারা যে চিত্রগুলি তৈরি করতে পারে তার নজরকাড়া প্রকৃতির কারণে। কিন্তু ইতিমধ্যেই গেমের সাথে জড়িত কার্যত সমস্ত সম্পদের জন্য জেনারেটিভ এআই মডেল রয়েছে, 3D মডেল থেকে শুরু করে চরিত্রের অ্যানিমেশন, ডায়ালগ এবং সঙ্গীত পর্যন্ত। এই ব্লগ পোস্টের দ্বিতীয়ার্ধে একটি বাজার মানচিত্র রয়েছে যা প্রতিটি ধরনের বিষয়বস্তুর উপর ফোকাস করে এমন কিছু কোম্পানিকে হাইলাইট করে।

4. বিষয়বস্তুর দাম নাটকীয়ভাবে কমে যাবে, কিছু ক্ষেত্রে কার্যকরভাবে শূন্যে চলে যাবে।

গেম ডেভেলপারদের সাথে কথা বলার সময় যারা তাদের উৎপাদন পাইপলাইনে জেনারেটিভ এআই একীভূত করার বিষয়ে পরীক্ষা নিরীক্ষা করছেন, সবচেয়ে বেশি উত্তেজনা হল সময় এবং খরচের নাটকীয় হ্রাসের উপর। একজন বিকাশকারী আমাদের বলেছেন যে তাদের একটি একক চিত্রের জন্য ধারণা শিল্প তৈরি করার সময়, শেষ করতে শুরু করা, 3 সপ্তাহ থেকে এক ঘণ্টায় নেমে এসেছে: একটি 120-থেকে-1 হ্রাস৷ আমরা বিশ্বাস করি সমগ্র উৎপাদন পাইপলাইন জুড়ে অনুরূপ সঞ্চয় সম্ভব হবে।

স্পষ্ট করে বলতে গেলে, শিল্পীরা প্রতিস্থাপনের ঝুঁকিতে নেই। এর অর্থ এই যে শিল্পীদের আর নিজেরাই সমস্ত কাজ করতে হবে না: তারা এখন প্রাথমিক সৃজনশীল দিকনির্দেশ সেট করতে পারে, তারপরে অনেক সময় ব্যয়কারী এবং প্রযুক্তিগত সম্পাদন একটি এআই-এর হাতে তুলে দিতে পারে। এটিতে, তারা হাতে আঁকা অ্যানিমেশনের প্রথম দিন থেকে সেল পেইন্টারদের মতো যেখানে অত্যন্ত দক্ষ "ইনকাররা" অ্যানিমেশনের রূপরেখা আঁকেন, এবং তারপরে স্বল্প মূল্যের "চিত্রকরদের" সৈন্যরা ছবি আঁকার সময়সাপেক্ষ কাজ করবে। অ্যানিমেশন সেল, লাইনগুলি পূরণ করা। এটি গেম তৈরির জন্য "স্বয়ংক্রিয়ভাবে সম্পূর্ণ"।

5. আমরা এখনও এই বিপ্লবের শৈশবে রয়েছি এবং অনেক অনুশীলন এখনও পরিমার্জিত করতে হবে

সমস্ত সাম্প্রতিক উত্তেজনা সত্ত্বেও, আমরা এখনও শুরুর লাইনে আছি। গেমগুলির জন্য এই নতুন প্রযুক্তিটি কীভাবে ব্যবহার করা যায় তা নির্ধারণ করার জন্য সামনে প্রচুর পরিমাণে কাজ রয়েছে এবং এই নতুন স্থানটিতে দ্রুত চলে যাওয়া সংস্থাগুলির জন্য প্রচুর সুযোগ তৈরি হবে।

সুচিপত্র

ভবিষ্যতবাণী

এই অনুমানগুলির প্রেক্ষিতে, এখানে গেম শিল্প কীভাবে রূপান্তরিত হতে পারে তার জন্য কিছু ভবিষ্যদ্বাণী রয়েছে:

1. কীভাবে জেনারেটিভ এআইকে কার্যকরভাবে ব্যবহার করতে হয় তা শেখা একটি বিপণনযোগ্য দক্ষতা হয়ে উঠবে

ইতিমধ্যেই আমরা কিছু পরীক্ষার্থীকে অন্যদের তুলনায় আরও কার্যকরভাবে জেনারেটিভ এআই ব্যবহার করতে দেখছি। এই নতুন প্রযুক্তির সর্বাধিক ব্যবহার করার জন্য বিভিন্ন সরঞ্জাম এবং কৌশল ব্যবহার করা এবং তাদের মধ্যে কীভাবে বাউন্স করা যায় তা জানা প্রয়োজন। আমরা ভবিষ্যদ্বাণী করি যে এটি একটি বিপণনযোগ্য দক্ষতা হয়ে উঠবে, একজন শিল্পীর সৃজনশীল দৃষ্টিভঙ্গির সাথে একজন প্রোগ্রামারের প্রযুক্তিগত দক্ষতার সমন্বয়।

ক্রিস অ্যান্ডারসন এই বলে বিখ্যাত যে, "প্রতিটি প্রাচুর্যই একটি নতুন অভাব সৃষ্টি করে।" যেহেতু বিষয়বস্তু প্রচুর হয়ে উঠছে, আমরা বিশ্বাস করি যে শিল্পীরাই জানেন যে কীভাবে সবচেয়ে কম সরবরাহে AI টুলগুলির সাথে সবচেয়ে বেশি সহযোগিতামূলক এবং কার্যকরভাবে কাজ করতে হয়।

উদাহরণস্বরূপ, উত্পাদন শিল্পকর্মের জন্য জেনারেটিভ এআই ব্যবহার করার জন্য বিশেষ চ্যালেঞ্জ বহন করে, যার মধ্যে রয়েছে:

• সমন্বয়। যেকোন প্রোডাকশন অ্যাসেটের সাথে, আপনাকে রাস্তার নিচে সম্পদে পরিবর্তন বা সম্পাদনা করতে সক্ষম হতে হবে। একটি AI টুলের সাথে, এর অর্থ একই প্রম্পটের সাথে সম্পদ পুনরুত্পাদন করতে সক্ষম হওয়া প্রয়োজন, তাই আপনি পরিবর্তন করতে পারেন। এটি কঠিন হতে পারে কারণ একই প্রম্পট ব্যাপকভাবে ভিন্ন ফলাফল তৈরি করতে পারে।
• স্টাইল একটি প্রদত্ত গেমের সমস্ত শিল্পের জন্য একটি সামঞ্জস্যপূর্ণ শৈলী থাকা গুরুত্বপূর্ণ - যার অর্থ আপনার সরঞ্জামগুলিকে আপনার প্রদত্ত শৈলীতে প্রশিক্ষণ দেওয়া বা অন্যথায় আবদ্ধ করা দরকার।

2. বাধা কমানোর ফলে আরও ঝুঁকি গ্রহণ এবং সৃজনশীল অন্বেষণ হবে

আমরা শীঘ্রই গেম ডেভেলপমেন্টের একটি নতুন "স্বর্ণযুগে" প্রবেশ করতে পারি, যেখানে প্রবেশের ক্ষেত্রে একটি কম বাধার ফলে আরও উদ্ভাবনী এবং সৃজনশীল গেমগুলির বিস্ফোরণ ঘটবে৷ শুধুমাত্র কম উৎপাদন খরচের ফলে কম ঝুঁকির কারণ নয়, কিন্তু কারণ এই টুলগুলি বৃহত্তর দর্শকদের জন্য উচ্চ-মানের সামগ্রী তৈরি করার ক্ষমতা আনলক করে। যা পরবর্তী ভবিষ্যদ্বাণীর দিকে নিয়ে যায়...

3. এআই-সহায়ক "মাইক্রো গেম স্টুডিও"-এর বৃদ্ধি

জেনারেটিভ এআই টুলস এবং পরিষেবাগুলির সাথে সজ্জিত, আমরা মাত্র 1 বা 2 জন কর্মচারীর ক্ষুদ্র "মাইক্রো স্টুডিও" দ্বারা উত্পাদিত আরও কার্যকর বাণিজ্যিক গেম দেখতে শুরু করব। একটি ছোট ইন্ডি গেম স্টুডিওর ধারণা নতুন নয় - হিট গেম আমাদের মধ্যে স্টুডিও ইনারস্লথ মাত্র 5 জন কর্মচারী নিয়ে তৈরি করেছিল - তবে এই ছোট স্টুডিওগুলি যে গেমগুলি তৈরি করতে পারে তার আকার এবং স্কেল বাড়বে৷ এর ফলে হবে…

4. প্রতি বছর প্রকাশিত গেমের সংখ্যা বৃদ্ধি

ইউনিটি এবং রোবলক্সের সাফল্য দেখিয়েছে যে শক্তিশালী সৃজনশীল সরঞ্জাম সরবরাহ করার ফলে আরও গেম তৈরি করা হচ্ছে। জেনারেটিভ এআই বারকে আরও কমিয়ে দেবে, আরও বেশি সংখ্যক গেম তৈরি করবে। শিল্প ইতিমধ্যেই আবিষ্কারের চ্যালেঞ্জে ভুগছে - এর চেয়ে বেশি স্টিমে 10,000 গেম যোগ করা হয়েছে গত বছর একা - এবং এটি আবিষ্কারের উপর আরও বেশি চাপ সৃষ্টি করবে। তবে আমরাও দেখব…

5. নতুন গেমের ধরন তৈরি করা হয়েছে যা জেনারেটিভ এআই এর আগে সম্ভব ছিল না

আমরা উদ্ভাবিত নতুন গেম জেনার দেখব যা জেনারেটিভ এআই ছাড়া সম্ভব ছিল না। আমরা ইতিমধ্যে মাইক্রোসফ্টের ফ্লাইট সিমুলেটর সম্পর্কে কথা বলেছি, তবে সেখানে সম্পূর্ণ নতুন জেনার উদ্ভাবিত হবে যা নতুন সামগ্রীর রিয়েল-টাইম প্রজন্মের উপর নির্ভর করে।

বিবেচনা অ্যারোম্যানার, দ্বারা বানান ব্রাশ. এটি একটি আরপিজি গেম যেটিতে কার্যত সীমাহীন নতুন গেমপ্লের জন্য এআই-তৈরি অক্ষর রয়েছে।

আমরা অন্য একটি গেম ডেভেলপারের কথাও জানি যে AI ব্যবহার করে খেলোয়াড়দের তাদের নিজস্ব ইন-গেম অবতার তৈরি করতে দেয়। পূর্বে তাদের হাতে আঁকা অবতার চিত্রের একটি সংগ্রহ ছিল যা খেলোয়াড়রা তাদের অবতার তৈরি করতে মিক্স-এন্ড-মিল করতে পারে – এখন তারা এটিকে সম্পূর্ণভাবে বাদ দিয়েছে এবং প্লেয়ারের বর্ণনা থেকে কেবল অবতার চিত্র তৈরি করছে। খেলোয়াড়দের একটি AI এর মাধ্যমে সামগ্রী তৈরি করতে দেওয়া খেলোয়াড়দের স্ক্র্যাচ থেকে তাদের নিজস্ব সামগ্রী আপলোড করতে দেওয়ার চেয়ে নিরাপদ, যেহেতু AI আপত্তিকর বিষয়বস্তু তৈরি এড়াতে প্রশিক্ষিত হতে পারে, পাশাপাশি খেলোয়াড়দের মালিকানার আরও বেশি ধারণা দেয়।

6. শিল্পের নির্দিষ্ট AI সরঞ্জামগুলিতে মূল্য সঞ্চিত হবে, এবং শুধুমাত্র ভিত্তিগত মডেল নয়

স্টেবল ডিফিউশন এবং মিডজার্নির মত ফাউন্ডেশনাল মডেলগুলির চারপাশে উত্তেজনা এবং গুঞ্জন চোখ-পপিং মূল্যায়ন তৈরি করছে, কিন্তু নতুন গবেষণার ক্রমাগত বন্যা নিশ্চিত করে যে নতুন কৌশলগুলি পরিমার্জিত হওয়ার সাথে সাথে নতুন মডেল আসবে এবং যাবে। 3টি জনপ্রিয় জেনারেটিভ এআই মডেলে ওয়েবসাইট সার্চ ট্রাফিক বিবেচনা করুন: ডাল-ই, মিডজার্নি এবং স্টেবল ডিফিউশন। প্রতিটি নতুন মডেল স্পটলাইটে তার পালা আছে.

একটি বিকল্প পন্থা হতে পারে শিল্পের সারিবদ্ধ স্যুটগুলি তৈরি করা যা প্রদত্ত শিল্পের জেনারেটিভ এআই চাহিদার উপর ফোকাস করে, একটি নির্দিষ্ট শ্রোতাদের গভীর বোঝার সাথে এবং বিদ্যমান উত্পাদন পাইপলাইনে সমৃদ্ধ একীকরণ (যেমন গেমগুলির জন্য ইউনিটি বা অবাস্তব)।

একটি ভাল উদাহরণ বিমানের নির্মিত পথ যা ভিডিও এডিটিং, গ্রিন স্ক্রিন রিমুভাল, ইনপেইন্টিং এবং মোশন ট্র্যাকিং এর মত এআই সহকারী টুল সহ ভিডিও নির্মাতাদের চাহিদাকে লক্ষ্য করে। এই ধরনের টুলগুলি একটি প্রদত্ত শ্রোতা তৈরি এবং নগদীকরণ করতে পারে, সময়ের সাথে সাথে নতুন মডেল যোগ করতে পারে। আমরা এখনও গেমগুলির জন্য রানওয়ের মতো একটি স্যুট আবির্ভূত হতে দেখিনি, তবে আমরা জানি এটি সক্রিয় বিকাশের একটি স্থান।

7. আইনি চ্যালেঞ্জ আসছে

এই সমস্ত জেনারেটিভ এআই মডেলগুলির মধ্যে যা মিল রয়েছে তা হল যে তারা কন্টেন্টের বিশাল ডেটাসেট ব্যবহার করে প্রশিক্ষিত হয়, প্রায়শই ইন্টারনেটকে স্ক্র্যাপ করে তৈরি করা হয়। স্থিতিশীল বিস্তার, উদাহরণস্বরূপ, ওয়েব থেকে স্ক্র্যাপ করা 5 বিলিয়নেরও বেশি ছবি/ক্যাপশন জোড়ার উপর প্রশিক্ষিত।

এই মুহুর্তে এই মডেলগুলি "ন্যায্য ব্যবহার" কপিরাইট মতবাদের অধীনে কাজ করার দাবি করছে, কিন্তু এই যুক্তিটি এখনও আদালতে নিশ্চিতভাবে পরীক্ষা করা হয়নি। এটা স্পষ্ট মনে হচ্ছে আইনি চ্যালেঞ্জ আসছে যা সম্ভবত জেনারেটিভ এআই-এর ল্যান্ডস্কেপ পরিবর্তন করবে।

এটা সম্ভব যে বড় স্টুডিওগুলি অভ্যন্তরীণ বিষয়বস্তুর উপর নির্মিত মালিকানাধীন মডেল তৈরি করে প্রতিযোগিতামূলক সুবিধা চাইবে যাতে তাদের স্পষ্ট অধিকার এবং শিরোনাম রয়েছে। মাইক্রোসফ্ট, উদাহরণস্বরূপ, এখানে বিশেষভাবে ভাল অবস্থানে রয়েছে 23টি প্রথম পার্টি স্টুডিও আজ, এবং অন্য 7 পরে Activision এর অধিগ্রহণ বন্ধ হয়ে যায়.

8. প্রোগ্রামিং শৈল্পিক বিষয়বস্তুর মতো গভীরভাবে ব্যাহত হবে না - অন্তত এখনও নয়

সফটওয়্যার ইঞ্জিনিয়ারিং হল গেম ডেভেলপমেন্টের অন্যান্য প্রধান খরচ, কিন্তু a16z এন্টারপ্রাইজ টিমের আমাদের সহকর্মীরা তাদের সাম্প্রতিক ব্লগ পোস্টে শেয়ার করেছেন, শিল্প মৃত নয়, এটি কেবল মেশিন দ্বারা তৈরি, একটি AI মডেলের সাথে কোড জেনারেট করার জন্য আরও পরীক্ষা এবং যাচাইকরণের প্রয়োজন হয়, এবং এইভাবে সৃজনশীল সম্পদ তৈরির চেয়ে কম উৎপাদনশীলতার উন্নতি হয়। Copilot এর মতো কোডিং টুলগুলি ইঞ্জিনিয়ারদের জন্য মাঝারি পারফরম্যান্সের উন্নতি প্রদান করতে পারে, কিন্তু একই প্রভাব ফেলবে না... অন্তত শীঘ্রই যেকোনো সময়।

সুচিপত্র

প্রস্তাবনা

এই ভবিষ্যদ্বাণীগুলির উপর ভিত্তি করে, আমরা নিম্নলিখিত সুপারিশগুলি অফার করি:

1. এখনই জেনারেটিভ এআই অন্বেষণ শুরু করুন

এই আসন্ন জেনারেটিভ এআই বিপ্লবের শক্তিকে কীভাবে সম্পূর্ণরূপে ব্যবহার করা যায় তা বের করতে কিছুটা সময় লাগবে। যে কোম্পানিগুলো এখন শুরু করে তারা পরে সুবিধা পাবে। আমরা বেশ কয়েকটি স্টুডিওকে জানি যাদের অভ্যন্তরীণ পরীক্ষামূলক প্রকল্পগুলি অন্বেষণ করার জন্য চলছে কিভাবে এই কৌশলগুলি উত্পাদনকে প্রভাবিত করতে পারে।

2. বাজার মানচিত্র সুযোগ সন্ধান করুন

আমাদের বাজার মানচিত্রের কিছু অংশ ইতিমধ্যেই খুব ভিড়, যেমন অ্যানিমেশন বা স্পিচ এবং ডায়ালগ, তবে অন্যান্য এলাকাগুলি প্রশস্ত। আমরা এই স্পেসে আগ্রহী উদ্যোক্তাদেরকে উৎসাহিত করি তাদের প্রচেষ্টাকে সেসব ক্ষেত্রগুলিতে ফোকাস করতে যা এখনও অনাবিষ্কৃত, যেমন "গেমসের জন্য রানওয়ে"৷

সুচিপত্র

বাজারের বর্তমান অবস্থা

আমরা এই প্রতিটি বিভাগে চিহ্নিত কোম্পানিগুলির একটি তালিকা ক্যাপচার করার জন্য একটি বাজার মানচিত্র তৈরি করেছি যেখানে আমরা জেনারেটিভ এআই প্রভাবিত গেমগুলি দেখতে পাই। এই ব্লগ পোস্টটি সেই প্রতিটি বিভাগের মধ্য দিয়ে যায়, এটিকে আরও বিশদে ব্যাখ্যা করে এবং প্রতিটি বিভাগে সবচেয়ে উত্তেজনাপূর্ণ কোম্পানিগুলিকে হাইলাইট করে৷

সুচিপত্র

2D ছবি

টেক্সট প্রম্পট থেকে 2D ছবি তৈরি করা ইতিমধ্যেই জেনারেটিভ এআই-এর সবচেয়ে ব্যাপকভাবে প্রয়োগ করা ক্ষেত্রগুলির মধ্যে একটি। টুলের মত মিডজার্নি, স্থিতিশীল বিস্তার, এবং ডাল-ই 2 টেক্সট থেকে উচ্চ মানের 2D ইমেজ তৈরি করতে পারে, এবং ইতিমধ্যেই গেমের জীবনচক্রের একাধিক পর্যায়ে গেম উৎপাদনে তাদের পথ খুঁজে পেয়েছে।

ধারণা শিল্প

জেনারেটিভ এআই টুলগুলি "ধারণা" বা অ-শিল্পীদের সাহায্য করে, যেমন গেম ডিজাইনার, ধারণা আর্টওয়ার্ক তৈরি করতে খুব দ্রুত ধারণা এবং ধারণাগুলি অন্বেষণ করে, যা উত্পাদন প্রক্রিয়ার একটি মূল অংশ। উদাহরণস্বরূপ, একটি স্টুডিও (অজ্ঞাতনামা থাকা) তাদের ধারণা শিল্প প্রক্রিয়াকে আমূল গতিতে ত্বরান্বিত করতে এই সরঞ্জামগুলির মধ্যে কয়েকটি একসাথে ব্যবহার করছে, একটি ছবি তৈরি করতে এক দিন সময় নিচ্ছে যা আগে 3 সপ্তাহের মতো সময় লাগত।

• প্রথমত, তাদের গেম ডিজাইনাররা মিডজার্নি ব্যবহার করে বিভিন্ন ধারণা অন্বেষণ করতে এবং তাদের অনুপ্রেরণাদায়ক চিত্র তৈরি করতে।
• এগুলিকে একজন পেশাদার ধারণা শিল্পীর হাতে তুলে দেওয়া হয় যিনি এগুলিকে একত্রিত করেন এবং একটি একক সুসঙ্গত চিত্র তৈরি করার জন্য ফলাফলের উপর রঙ করেন - যা তারপরে বিভিন্নতাগুলির একটি গুচ্ছ তৈরি করার জন্য স্থিতিশীল ডিফিউশনে খাওয়ানো হয়।
• তারা এই বৈচিত্রগুলি নিয়ে আলোচনা করে, একটি বেছে নেয়, কিছু সম্পাদনায় ম্যানুয়ালি রঙ করে – তারপর ফলাফলের সাথে খুশি না হওয়া পর্যন্ত প্রক্রিয়াটি পুনরাবৃত্তি করে।
• সেই পর্যায়ে, তারপর শিল্পের চূড়ান্ত অংশ তৈরি করতে এটিকে "উন্নত" করার জন্য শেষবারের মতো এই ছবিটিকে স্থিতিশীল ডিফিউশনে ফিরিয়ে দিন৷

2D উৎপাদন শিল্প

কিছু স্টুডিও ইতিমধ্যেই ইন-গেম প্রোডাকশন আর্টওয়ার্কের জন্য একই সরঞ্জাম ব্যবহার করে পরীক্ষা করছে। উদাহরণস্বরূপ, এখানে একটি চমৎকার আলবার্ট বোজেসান থেকে টিউটোরিয়াল ইন-গেম 2D সম্পদ তৈরি করতে স্টেবল ডিফিউশন ব্যবহার করে।

সুচিপত্র

3D আর্টওয়ার্ক

3D সম্পদ হল সমস্ত আধুনিক গেমের বিল্ডিং ব্লক, সেইসাথে আসন্ন মেটাভার্স। একটি ভার্চুয়াল ওয়ার্ল্ড, বা গেম লেভেল, মূলত 3D সম্পদের একটি সংগ্রহ যা পরিবেশকে জনবহুল করার জন্য স্থাপন করা এবং পরিবর্তিত করা হয়। একটি 3D সম্পদ তৈরি করা, তবে, একটি 2D চিত্র তৈরির চেয়ে আরও জটিল, এবং একটি 3D মডেল তৈরি করা এবং টেক্সচার এবং প্রভাব যোগ করা সহ একাধিক পদক্ষেপ জড়িত। অ্যানিমেটেড চরিত্রগুলির জন্য, এটি একটি অভ্যন্তরীণ "কঙ্কাল" তৈরি করে এবং তারপর সেই কঙ্কালের উপরে অ্যানিমেশন তৈরি করে।

আমরা মডেল তৈরি, চরিত্র অ্যানিমেশন এবং লেভেল বিল্ডিং সহ এই 3D সম্পদ তৈরির প্রক্রিয়ার প্রতিটি ধাপের পরে বেশ কয়েকটি ভিন্ন স্টার্টআপ দেখতে পাচ্ছি। এটি এখনও একটি সমাধান করা সমস্যা নয়, তবে - সমাধানগুলির কোনওটিই এখনও উত্পাদনে সম্পূর্ণরূপে একত্রিত হতে প্রস্তুত নয়৷

3D সম্পদ

3D মডেল তৈরির সমস্যা সমাধানের চেষ্টা করা স্টার্টআপগুলি অন্তর্ভুক্ত কায়েদিম, মরীচিকা, এবং হাইপোথেটিক. এনভিডিয়া সহ বড় কোম্পানিগুলিও সমস্যাটি দেখছে Get3D এবং অটোডেস্কের ClipForge. Kaedim এবং Get3d ইমেজ-টু-3D-তে ফোকাস করে; ClipForge এবং Mirage টেক্সট-টু-3ডি-তে ফোকাস করে, যখন হাইপোথেটিক টেক্সট-টু-3ডি অনুসন্ধানের পাশাপাশি ইমেজ-টু-3ডি-তে আগ্রহী।

3D টেক্সচার

একটি 3D মডেল জালের উপর প্রয়োগ করা টেক্সচার বা উপকরণগুলির মতোই বাস্তবসম্মত দেখায়। মধ্যযুগীয় দুর্গের মডেলে কোন শ্যাওলা, আবহাওয়াযুক্ত পাথরের টেক্সচার প্রয়োগ করা হবে তা নির্ধারণ করা দৃশ্যের চেহারা এবং অনুভূতি সম্পূর্ণরূপে পরিবর্তন করতে পারে। টেক্সচারে মেটাডেটা থাকে যে কীভাবে আলো উপাদানের সাথে প্রতিক্রিয়া করে (যেমন রুক্ষতা, চকচকেতা ইত্যাদি)। শিল্পীদের সহজে পাঠ্য বা চিত্র প্রম্পটের উপর ভিত্তি করে টেক্সচার তৈরি করার অনুমতি দেওয়া সৃজনশীল প্রক্রিয়ার মধ্যে পুনরাবৃত্তির গতি বাড়ানোর জন্য অত্যন্ত মূল্যবান হবে। সহ বেশ কয়েকটি দল এই সুযোগটি অনুসরণ করছে BariumAI, পঞ্জু, এবং আরমারল্যাব.

অ্যানিমেশন

দুর্দান্ত অ্যানিমেশন তৈরি করা গেম তৈরির প্রক্রিয়ার সবচেয়ে সময়সাপেক্ষ, ব্যয়বহুল এবং দক্ষ অংশগুলির মধ্যে একটি। খরচ কমানোর এবং আরও বাস্তবসম্মত অ্যানিমেশন তৈরি করার একটি উপায় হল মোশন ক্যাপচার ব্যবহার করা, যেখানে আপনি একজন অভিনেতা বা নর্তককে একটি মোশন ক্যাপচার স্যুটে রাখেন এবং তাদের একটি বিশেষভাবে যন্ত্রযুক্ত মোশন ক্যাপচার স্টেজে চলমান রেকর্ড করেন।

আমরা এখন জেনারেটিভ এআই মডেল দেখছি যা সরাসরি ভিডিও থেকে অ্যানিমেশন ক্যাপচার করতে পারে। এটি অনেক বেশি কার্যকরী, উভয় কারণ এটি একটি ব্যয়বহুল মোশন ক্যাপচার রিগ এর প্রয়োজনীয়তা দূর করে এবং এর অর্থ হল আপনি বিদ্যমান ভিডিওগুলি থেকে অ্যানিমেশন ক্যাপচার করতে পারেন৷ এই মডেলগুলির আরেকটি উত্তেজনাপূর্ণ দিক হল যে এগুলি বিদ্যমান অ্যানিমেশনগুলিতে ফিল্টার প্রয়োগ করতেও ব্যবহার করা যেতে পারে, যেমন তাদের মাতাল, বা বৃদ্ধ বা খুশি দেখায়। এই স্থান পরে যাচ্ছে কোম্পানি অন্তর্ভুক্ত Kinetix, ডিপ মোশন, রেডিকাল, সরান Ai, এবং প্লাস্ক.

লেভেল ডিজাইন ও ওয়ার্ল্ড বিল্ডিং

গেম তৈরির সবচেয়ে সময় গ্রাসকারী দিকগুলির মধ্যে একটি হল একটি গেমের বিশ্ব তৈরি করা, এমন একটি কাজ যা জেনারেটিভ AI এর জন্য উপযুক্ত হওয়া উচিত। মাইনক্রাফ্ট, নো ম্যানস স্কাই এবং ডায়াবলো এর মতো গেমগুলি ইতিমধ্যেই তাদের স্তরগুলি তৈরি করার জন্য পদ্ধতিগত কৌশল ব্যবহার করার জন্য বিখ্যাত, যেখানে স্তরগুলি এলোমেলোভাবে তৈরি করা হয়, প্রতিবার আলাদা, তবে স্তরের ডিজাইনার দ্বারা নির্ধারিত নিয়মগুলি অনুসরণ করে। নতুন অবাস্তব 5 গেম ইঞ্জিনের একটি বড় বিক্রয় বিন্দু হল এটির ওপেন ওয়ার্ল্ড ডিজাইনের জন্য পদ্ধতিগত সরঞ্জামগুলির সংগ্রহ, যেমন পাতা বসানো।

আমরা মহাকাশে কয়েকটি উদ্যোগ দেখেছি, যেমন প্র্যামীথিউস-সংক্রান্ত বা তত্তুল্য, MLXAR, বা মেটা এর নির্মাতা বট, এবং মনে করুন এটি কেবলমাত্র সময়ের ব্যাপার, এর আগে জেনারেটিভ কৌশলগুলি মূলত পদ্ধতিগত কৌশলগুলিকে প্রতিস্থাপন করে। কিছু সময়ের জন্য মহাকাশে একাডেমিক গবেষণা হয়েছে, সহ মাইনক্রাফ্টের জন্য উৎপাদন কৌশল or ডুম স্তর নকশা.

লেভেল ডিজাইনের জন্য জেনারেটিভ এআই টুলের জন্য অপেক্ষা করার আরেকটি বাধ্যতামূলক কারণ হল বিভিন্ন স্টাইলে লেভেল এবং ওয়ার্ল্ড তৈরি করার ক্ষমতা। আপনি কল্পনা করতে পারেন যে 1920 এর ফ্ল্যাপার যুগের নিউ ইয়র্ক, বনাম ডাইস্টোপিয়ান ব্লেড-রানার-এসকিউ ভবিষ্যত, বনাম টলকিয়েন-এসকু ফ্যান্টাসি ওয়ার্ল্ডে একটি বিশ্ব তৈরি করার জন্য সরঞ্জাম জিজ্ঞাসা করা।

নিম্নলিখিত ধারণাগুলি মিডজার্নি দ্বারা প্রম্পট ব্যবহার করে তৈরি করা হয়েছিল, "একটি খেলার স্তরের স্টাইলে..."

Audio

সাউন্ড এবং মিউজিক গেমপ্লে অভিজ্ঞতার একটি বিশাল অংশ। আমরা গ্রাফিক্স সাইডে ইতিমধ্যে ঘটছে কাজ পরিপূরক অডিও জেনারেট করতে Generative AI ব্যবহার করে কোম্পানি দেখতে শুরু করছি।

ধ্বনিকৌশল

সাউন্ড ইফেক্ট AI এর জন্য একটি আকর্ষণীয় খোলা জায়গা। হয়েছে একাডেমিক কাগজপত্র ফিল্মে "ফলি" তৈরি করার জন্য AI ব্যবহার করার ধারণাটি অন্বেষণ করা (যেমন পদাঙ্ক) কিন্তু গেমিংয়ে এখনও কিছু বাণিজ্যিক পণ্য।

আমরা মনে করি এটি কেবল সময়ের ব্যাপার, যেহেতু গেমগুলির ইন্টারেক্টিভ প্রকৃতি এটিকে জেনারেটিভ এআই-এর জন্য একটি সুস্পষ্ট অ্যাপ্লিকেশন করে তোলে, উভয়ই উত্পাদনের অংশ হিসাবে স্ট্যাটিক সাউন্ড ইফেক্ট তৈরি করে ("লেজার বন্দুকের শব্দ, স্টার ওয়ারসের স্টাইলে"), এবং রান-টাইমে রিয়েল-টাইম ইন্টারেক্টিভ সাউন্ড ইফেক্ট তৈরি করা।

প্লেয়ারের চরিত্রের জন্য পদচিহ্নের শব্দ তৈরি করার মতো সহজ কিছু বিবেচনা করুন। বেশির ভাগ গেমই অল্প সংখ্যক প্রাক-রেকর্ড করা পদচিহ্নের শব্দ অন্তর্ভুক্ত করে এর সমাধান করে: ঘাসের উপর হাঁটা, নুড়ির উপর হাঁটা, ঘাসের উপর দৌড়ানো, নুড়ির উপর দৌড়ানো ইত্যাদি। এগুলো উৎপন্ন এবং পরিচালনা করা ক্লান্তিকর এবং রানটাইমে পুনরাবৃত্তিমূলক এবং অবাস্তব শব্দ।

ফলি সাউন্ড ইফেক্টের জন্য একটি রিয়েল-টাইম জেনারেটিভ এআই মডেল হবে একটি ভাল পন্থা, যা উপযুক্ত সাউন্ড ইফেক্ট তৈরি করতে পারে, উড়তে গেলে, প্রতিবার একটু ভিন্নভাবে, যা ইন-গেম প্যারামিটারগুলির জন্য প্রতিক্রিয়াশীল যেমন স্থল পৃষ্ঠ, চরিত্রের ওজন, চলাফেরা, পাদুকা, ইত্যাদি

সঙ্গীত

সঙ্গীত সবসময় গেমের জন্য একটি চ্যালেঞ্জ ছিল. এটি গুরুত্বপূর্ণ, যেহেতু এটি ফিল্ম বা টেলিভিশনের মতোই মানসিক টোন সেট করতে সাহায্য করতে পারে, কিন্তু যেহেতু গেমগুলি কয়েকশ বা এমনকি হাজার হাজার ঘন্টা স্থায়ী হতে পারে, তাই এটি দ্রুত পুনরাবৃত্তিমূলক বা বিরক্তিকর হয়ে উঠতে পারে। এছাড়াও, গেমগুলির ইন্টারেক্টিভ প্রকৃতির কারণে, যে কোনো সময়ে স্ক্রিনে যা ঘটছে তার সাথে মিউজিকের জন্য সঠিকভাবে মেলানো কঠিন হতে পারে।

অভিযোজিত সঙ্গীত দুই দশকেরও বেশি সময় ধরে গেম অডিওতে একটি বিষয় হয়ে উঠেছে, যা মাইক্রোসফটের “ডাইরেক্ট মিউজিকইন্টারেক্টিভ সঙ্গীত তৈরির জন্য সিস্টেম। ডাইরেক্ট মিউজিক কখনই ব্যাপকভাবে অভিযোজিত হয়নি, মূলত বিন্যাসে রচনা করার অসুবিধার কারণে। মনোলিথের মত মাত্র কয়েকটি গেম কেউ চিরদিন বেঁচে থাকে না, সত্যিকারের ইন্টারেক্টিভ স্কোর তৈরি করেছে।

এখন আমরা দেখছি বেশ কিছু কোম্পানি এআই জেনারেটেড মিউজিক তৈরি করার চেষ্টা করছে, যেমন শব্দময়, Musico, হারমোনাই, অসীম অ্যালবাম, এবং Aiva. এবং যখন কিছু সরঞ্জাম আজ, ​​মত সঙ্গীতের খাজানা ওপেন এআই দ্বারা, অত্যন্ত গণনামূলকভাবে নিবিড় এবং রিয়েল-টাইমে চলতে পারে না, প্রাথমিক মডেল তৈরি হয়ে গেলে বেশিরভাগই রিয়েল-টাইমে চলতে পারে।

বক্তৃতা এবং সংলাপ

ইন-গেম চরিত্রগুলির জন্য বাস্তবসম্মত ভয়েস তৈরি করার চেষ্টা করে প্রচুর সংখ্যক সংস্থা রয়েছে। স্পিচ সংশ্লেষণের মাধ্যমে কম্পিউটারকে একটি ভয়েস দেওয়ার চেষ্টা করার দীর্ঘ ইতিহাসের কারণে এটি আশ্চর্যজনক নয়। কোম্পানি অন্তর্ভুক্ত ধ্বনিত, কোকুই, রেপ্লিকা স্টুডিও, মনে হচ্ছে.ai, রিডস্পিকার.এআই, এবং আরো অনেক.

বক্তৃতার জন্য জেনারেটিভ এআই ব্যবহার করার একাধিক সুবিধা রয়েছে, যা আংশিকভাবে ব্যাখ্যা করে যে কেন এই স্থানটি এত ভিড়।

• অন-দ্য-ফ্লাই ডায়ালগ তৈরি করুন। সাধারণত গেমে বক্তৃতা ভয়েস অভিনেতাদের কাছ থেকে পূর্ব-রেকর্ড করা হয়, তবে এগুলি প্রাক-রেকর্ড করা ক্যানড বক্তৃতার মধ্যে সীমাবদ্ধ। জেনারেটিভ এআই ডায়ালগের সাহায্যে অক্ষররা যেকোন কিছু বলতে পারে – যার মানে খেলোয়াড়রা যা করছে তাতে তারা পুরোপুরি প্রতিক্রিয়া জানাতে পারে। NPC-এর জন্য আরও বুদ্ধিমান AI মডেলগুলির সাথে মিলিত (এই ব্লগের সুযোগের বাইরে, কিন্তু এই মুহূর্তে উদ্ভাবনের সমানভাবে উত্তেজনাপূর্ণ ক্ষেত্র), খেলোয়াড়দের প্রতি সম্পূর্ণ প্রতিক্রিয়াশীল গেমগুলির প্রতিশ্রুতি শীঘ্রই আসছে।
• ভূমিকা চালনা. অনেক খেলোয়াড় ফ্যান্টাসি চরিত্র হিসেবে খেলতে চায় যা তাদের বাস্তব-বিশ্ব পরিচয়ের সাথে সামান্য সাদৃশ্য রাখে। এই ফ্যান্টাসি ভেঙ্গে যায়, যাইহোক, খেলোয়াড়রা তাদের নিজস্ব কণ্ঠে কথা বলার সাথে সাথেই। প্লেয়ারের অবতারের সাথে মেলে এমন একটি জেনারেটেড ভয়েস ব্যবহার করে সেই বিভ্রম বজায় থাকে।
  নিয়ন্ত্রণ। বক্তৃতা তৈরি হওয়ার সাথে সাথে আপনি ভয়েসের সূক্ষ্মতা নিয়ন্ত্রণ করতে পারেন যেমন এর ট্যামব্রে, ইনফ্লেকশন, ইমোশনাল রেজোন্যান্স, ধ্বনি দৈর্ঘ্য, উচ্চারণ এবং আরও অনেক কিছু।
• স্থানীয়করণ। ডায়ালগকে যেকোনো ভাষায় অনুবাদ করার এবং একই কণ্ঠে কথা বলার অনুমতি দেয়। কোম্পানিগুলো পছন্দ করে ডিপডুব এই কুলুঙ্গি উপর বিশেষভাবে দৃষ্টি নিবদ্ধ করা হয়.

সুচিপত্র

এনপিসি বা প্লেয়ার অক্ষর

অনেক স্টার্টআপ বিশ্বাসযোগ্য অক্ষর তৈরি করতে জেনারেটিভ এআই ব্যবহার করতে চাইছে যার সাথে আপনি যোগাযোগ করতে পারেন, আংশিক কারণ এটি এমন একটি বাজার যেখানে গেমের বাইরে যেমন ভার্চুয়াল সহকারী বা অভ্যর্থনাবিদদের মতো ব্যাপক প্রযোজ্যতা রয়েছে।

বিশ্বাসযোগ্য চরিত্র তৈরি করার প্রচেষ্টা AI গবেষণার শুরুতে ফিরে যায়। প্রকৃতপক্ষে, কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার জন্য ক্লাসিক "টুরিং টেস্ট" এর সংজ্ঞা হল যে একজন মানুষের একজন এআই বনাম মানুষের সাথে চ্যাট কথোপকথনের মধ্যে পার্থক্য করতে অক্ষম হওয়া উচিত।

এই মুহুর্তে কয়েকশ কোম্পানি সাধারণ উদ্দেশ্যের চ্যাটবট তৈরি করছে, তাদের মধ্যে অনেকগুলি ভাষা মডেলের মতো GPT-3 দ্বারা চালিত৷ একটি ছোট সংখ্যা বিশেষভাবে বিনোদনের উদ্দেশ্যে চ্যাটবট তৈরি করার চেষ্টা করছে, যেমন Replika এবং Anima যারা ভার্চুয়াল বন্ধু তৈরি করার চেষ্টা করছে। একটি ভার্চুয়াল গার্লফ্রেন্ডের সাথে ডেটিং করার ধারণা, যেমনটি তার মুভিতে অন্বেষণ করা হয়েছে, আপনার ধারণার চেয়ে কাছাকাছি হতে পারে।

আমরা এখন এই চ্যাটবট প্ল্যাটফর্মগুলির পরবর্তী পুনরাবৃত্তি দেখতে পাচ্ছি, যেমন কারিশমা.আই, কনভাই ডট কম, বা Inworld.ai, সম্পূর্ণরূপে রেন্ডার করা 3D অক্ষর, আবেগ এবং এজেন্সি সহ, সৃষ্টিকর্তাকে এই অক্ষরগুলিকে লক্ষ্যগুলি দেওয়ার জন্য সরঞ্জামগুলির সাহায্যে শক্তি প্রদান করা। এটি গুরুত্বপূর্ণ যদি তারা একটি খেলার মধ্যে মানানসই হয় বা প্লটকে এগিয়ে নিয়ে যাওয়ার জন্য একটি বর্ণনামূলক স্থান থাকে, বনাম সম্পূর্ণরূপে উইন্ডো ড্রেসিং।

সুচিপত্র

অল-ইন-ওয়ান প্ল্যাটফর্ম

বৃহৎভাবে সবচেয়ে সফল জেনারেটিভ এআই টুলগুলির মধ্যে একটি Runwayml.com, কারণ এটি একটি একক প্যাকেজে সৃষ্টিকর্তার সরঞ্জামগুলির একটি বিস্তৃত স্যুটকে একত্রিত করে৷ বর্তমানে ভিডিও গেম পরিবেশন করার মতো কোনো প্ল্যাটফর্ম নেই এবং আমরা মনে করি এটি একটি উপেক্ষিত সুযোগ। আমরা এমন একটি সমাধানে বিনিয়োগ করতে চাই যা বৈশিষ্ট্যগুলি রয়েছে:

• পুরো উৎপাদন প্রক্রিয়াকে কভার করে জেনারেটিভ এআই টুলের সম্পূর্ণ সেট। (কোড, সম্পদ তৈরি, টেক্সচার, অডিও, বিবরণ, ইত্যাদি)
• অবাস্তব এবং ইউনিটির মতো জনপ্রিয় গেম ইঞ্জিনগুলির সাথে শক্তভাবে সংহত।
• একটি সাধারণ গেম উত্পাদন পাইপলাইনে ফিট করার জন্য ডিজাইন করা হয়েছে।

সুচিপত্র

উপসংহার

এটি একটি গেম স্রষ্টা হতে একটি অবিশ্বাস্য সময়! এই ব্লগ পোস্টে বর্ণিত সরঞ্জামগুলির জন্য ধন্যবাদ, একটি গেম তৈরি করার জন্য প্রয়োজনীয় সামগ্রী তৈরি করা সহজ ছিল না – এমনকি আপনার গেমটি সমগ্র গ্রহের মতো বড় হলেও!

এমনকি প্লেয়ারটি যা চায় তার উপর ভিত্তি করে শুধুমাত্র খেলোয়াড়ের জন্য তৈরি করা একটি সম্পূর্ণ ব্যক্তিগতকৃত গেম কল্পনা করাও সম্ভব। এটি বহুদিন ধরে বিজ্ঞান কল্পকাহিনীতে রয়েছে - যেমন এন্ডার গেমের "এআই মাইন্ড গেম", বা স্টার ট্রেকের হোলোডেক৷ কিন্তু এই ব্লগ পোস্টে বর্ণিত টুলগুলি যত দ্রুত অগ্রসর হচ্ছে, এই বাস্তবতা একেবারে কোণায় রয়েছে তা কল্পনা করা কঠিন নয়।

আপনি যদি একজন প্রতিষ্ঠাতা বা সম্ভাব্য প্রতিষ্ঠাতা হন, গেমিং কোম্পানির জন্য একটি AI তৈরি করতে আগ্রহী, অনুগ্রহ করে যোগাযোগ করুন! আমরা আপনার কাছ থেকে শুনতে চাই!