Generatiivne AI revolutsioon mängudes

Et mõista, kui radikaalselt hakkab generatiivne tehisintellekt mängimist ümber muutma, vaadake ainult hiljutist Twitter post by @emmanuel_2m. Selles postituses uurib ta populaarsete 2D Generative AI mudelite Stable Diffusion + Dreambooth kasutamist, et luua hüpoteetilise mängu jaoks jookide pilte.

Selle töö puhul on muutlik mitte ainult see, et see säästab aega ja raha, pakkudes samal ajal ka kvaliteeti – purustades seega klassikalise kolmnurga „kulu, kvaliteet või kiirus võib olla ainult kaks”. Kunstnikud loovad nüüd mõne tunniga kvaliteetseid pilte, mille käsitsi loomiseks kuluks muidu nädalaid. Tõeliselt transformatiivne on see, et:

• See loominguline jõud on nüüd saadaval kõigile, kes saavad õppida mõne lihtsa tööriista.
• Need tööriistad võivad luua lõputu hulga variatsioone väga iteratiivsel viisil.
• Pärast koolitust on protsess reaalajas – tulemused on saadaval peaaegu silmapilkselt.

Pärast reaalajas 3D-tehnoloogiat pole mängude jaoks olnud nii revolutsioonilist tehnoloogiat. Veetke üldse aega mängude loojatega vesteldes ning põnevus ja imestus on käegakatsutavad. Kuhu see tehnoloogia siis liigub? Ja kuidas see mängimist muudab? Kuid kõigepealt vaatame üle, mis on generatiivne AI?

SISUKORD

Mis on generatiivne AI

Generatiivne AI on masinõppe kategooria, kus arvutid saavad kasutaja juhiste alusel luua uut originaalsisu. Tänapäeval on tekst ja pildid selle tehnoloogia kõige küpsemad rakendused, kuid töö käib peaaegu kõigis loomingulistes valdkondades, alates animatsioonist, heliefektidest ja muusikast kuni isegi täielikult väljakujunenud isiksusega virtuaalsete tegelaste loomiseni.

AI pole mängudes muidugi midagi uut. Isegi esimestel mängudel, nagu Atari's Pong, olid arvutiga juhitud vastased mängijale väljakutseks. Need virtuaalsed vaenlased aga ei kasutanud tehisintellekti, nagu me seda täna tunneme. Need olid lihtsalt mängudisainerite poolt välja töötatud protseduurid. Nad simuleerisid kunstlikult intelligentset vastast, kuid nad ei suutnud õppida ja olid täpselt nii head kui programmeerijad, kes neid ehitasid.

Nüüd on erinev saadaolev arvutusvõimsus tänu kiirematele mikroprotsessoritele ja pilvele. Selle võimsusega on võimalik ehitada suuri närvivõrke, mis suudavad tuvastada mustreid ja esitusi väga keerulistes domeenides.

Sellel blogipostitusel on kaks osa:

• I osa sisaldab meie tähelepanekuid ja ennustusi mängude generatiivse AI valdkonna kohta.
• II osa on meie ruumi turukaart, milles on välja toodud erinevad segmendid ja igas võtmeettevõtted.

SISUKORD

Eeldused

Esiteks uurime mõningaid eeldusi, mis on selle ajaveebi postituse aluseks:

1. Üldiselt tehisintellektiga tehtavate uuringute hulk kasvab jätkuvalt, luues üha tõhusamaid tehnikaid

Mõelge sellele graafikule masinõppe või tehisintellekti kohta avaldatud akadeemiliste tööde arvu kohta. arXiv arhiiv iga kuu:

Nagu näete, kasvab paberite arv plahvatuslikult, ilma et see aeglustuks. Ja see hõlmab ainult avaldatud töid – suurt osa uuringutest ei avaldata isegi mitte kunagi, vaid need lähevad otse avatud lähtekoodiga mudelitele või toodete uurimis- ja arendustegevusele. Tulemuseks on plahvatuslik huvi ja innovatsioon.

2. Kogu meelelahutusest mõjutab generatiivne tehisintellekt kõige enam mänge

Mängud on kõige keerulisem meelelahutusvorm, arvestades kaasatud varatüüpide arvu (2D-kunst, 3D-kunst, heliefektid, muusika, dialoogid jne). Mängud on ka kõige interaktiivsemad, pannes suurt rõhku reaalajas saadud kogemustele. See loob uutele mänguarendajatele järsu sisenemisbarjääri, aga ka järsud kulud kaasaegse edetabelite tipptasemel mängu tootmiseks. See loob ka tohutu võimaluse generatiivse tehisintellekti katkestamiseks.

Mõelge mängule nagu Red Dead Redemption 2, üks kalleimaid mänge, mis eales toodetud, mille valmistamine läks maksma ligi 500 miljonit dollarit. Seda on lihtne mõista, miks – sellel on turul pakutavate mängude üks ilusamaid ja täielikult realiseeritud virtuaalmaailmu. Selle ehitamine võttis samuti peaaegu 8 aastat, selles on rohkem kui 1,000 mittemängitavat tegelast (igaühel oma isiksus, kunstiteos ja häälnäitleja), peaaegu 30 ruutmiili suurune maailm, enam kui 100 missiooni, mis on jagatud 6 peatüki vahel ja ligi 60 tundi muusikat, mille on loonud üle 100 muusiku. Kõik selle mängu juures on suur.

Võrrelge nüüd Red Dead Redemption 2-ga Microsofti lennusimulaator, mis pole lihtsalt suur, vaid tohutu. Microsoft Flight Simulator võimaldab mängijatel lennata ümber kogu planeedi Maa, selle 197 miljonil ruutmiilil. Kuidas Microsoft nii tohutu mängu ehitas? Lases tehisintellektil seda teha. Microsoft tegi koostööd blackshark.aija koolitanud tehisintellekti selleks luua 3D satelliidipiltidest fotorealistlik 2D-maailm.

See on näide mängust, mille loomine ilma tehisintellekti kasutamata oleks olnud sõna otseses mõttes võimatu, ja lisaks tuleb kasuks asjaolu, et neid mudeleid saab aja jooksul pidevalt täiustada. Näiteks võivad need täiustada kiirtee ristikulehe viadukti, kogu ehitusprotsessi uuesti käivitada ja ühtäkki paranevad kõik kiirtee viaduktid kogu planeedil.

3. Iga mängutootmisega seotud vara jaoks on generatiivne AI mudel

Siiani on 2D-kujutise generaatorid, nagu Stable Diffusion või MidJourney, tekitanud suurema osa populaarsest põnevusest Generative AI-ga, kuna nende loodud kujutised on pilkupüüdvad. Kuid juba on olemas generatiivsed AI mudelid peaaegu kõigi mängudega seotud varade jaoks, alates 3D-mudelitest kuni tegelaste animatsioonide, dialoogide ja muusikani. Selle ajaveebi postituse teine ​​pool sisaldab turukaarti, mis tõstab esile mõned ettevõtted, kes keskenduvad igat tüüpi sisule.

4. Sisu hind langeb järsult, jõudes mõnel juhul nullini.

Rääkides mänguarendajatega, kes katsetavad Generative AI integreerimist oma tootmisprotsessi, tekitab suurimat põnevust aja ja kulude dramaatiline vähenemine. Üks arendaja on meile öelnud, et nende aeg ühe pildi jaoks ideekunsti loomiseks algusest lõpuni on vähenenud kolmelt nädalalt ühele tunnile: vähenemine 3 võrra ühele. Usume, et samasugune kokkuhoid on võimalik kogu tootmistorustikus.

Et olla selge, kunstnikke väljavahetamine ei ähvarda. See tähendab, et kunstnikud ei pea enam kogu tööd ise tegema: nad saavad nüüd määrata esialgse loomingulise suuna ja seejärel anda suure osa aeganõudvast ja tehnilisest teostusest AI-le. Selles on nad nagu cel maalijad käsitsi joonistatud animatsiooni algusaegadest, kus kõrgelt kvalifitseeritud "tindikunstnikud" joonistasid animatsiooni piirjooned ja seejärel tegid odavamate "maalijate" armeed aeganõudva töö maalimiseks. animatsiooni cels, ridade täitmine. See on mängude loomise automaatne täitmine.

5. Oleme selle revolutsiooni alles lapsekingades ja paljusid tavasid tuleb veel täpsustada

Hoolimata kogu viimase aja põnevusest oleme ikka alles stardijoonel. Ees seisab tohutult palju tööd, kui mõtleme välja, kuidas seda uut tehnoloogiat mängude jaoks rakendada, ja ettevõtetele, kes sellesse uude ruumi kiiresti kolivad, luuakse tohutult võimalusi.

SISUKORD

Ennustused

Arvestades neid eeldusi, on siin mõned ennustused selle kohta, kuidas mängutööstus võib muutuda:

1. Generatiivse AI tõhusa kasutamise õppimine muutub turukõlblikuks oskuseks

Juba praegu näeme, et mõned katsetajad kasutavad generatiivset AI-d teistest tõhusamalt. Selle uue tehnoloogia maksimaalseks kasutamiseks on vaja kasutada erinevaid tööriistu ja tehnikaid ning teada, kuidas nende vahel põrgatada. Ennustame, et sellest saab turustatav oskus, mis ühendab kunstniku loomingulise nägemuse programmeerija tehniliste oskustega.

Chris Anderson on kuulus selle poolest, et ütleb: "Iga küllus loob uue puuduse." Kuna sisu muutub külluslikuks, siis usume, et kõige rohkem napib neid artiste, kes teavad, kuidas tehisintellekti tööriistadega kõige rohkem koostööd ja tõhusamalt teha.

Näiteks generatiivse AI kasutamine kunstiteoste tootmiseks toob kaasa erilisi väljakutseid, sealhulgas:

• Sidusus. Mis tahes tootmisvara puhul peate suutma selles varas muudatusi või muudatusi teha. AI-tööriistaga tähendab see, et peate suutma vara reprodutseerida sama viipaga, et saaksite seejärel muudatusi teha. See võib olla keeruline, kuna sama viip võib anda väga erinevaid tulemusi.
• Stiil. On oluline, et kogu antud mängu kunstil oleks ühtne stiil – see tähendab, et teie tööriistad peavad olema treenitud või muul viisil seotud teie antud stiiliga.

2. Takistuste vähendamine toob kaasa suurema riski võtmise ja loomingulisema uurimise

Võime peagi siseneda uude mänguarenduse "kuldajastusse", kus madalam sisenemisbarjäär toob kaasa uuenduslikumate ja loomingulisemate mängude plahvatusliku kasvu. Mitte ainult seetõttu, et madalamad tootmiskulud vähendavad riski, vaid seetõttu, et need tööriistad avavad võimaluse luua kvaliteetset sisu laiemale vaatajaskonnale. Mis viib järgmise ennustuseni…

3. Tehisintellektiga toetatud mikromängustuudiote kasv

Generative AI tööriistade ja teenustega relvastatud, hakkame nägema elujõulisemaid kommertsmänge, mida toodavad väikesed „mikrostuudiod”, kus on vaid 1 või 2 töötajat. Väikese indie-mängustuudio idee pole uus – hittmäng Meie seas lõi stuudio Innersloth, kus töötab vaid 5 töötajat, kuid nende väikeste stuudiote loodud mängude suurus ja ulatus kasvavad. Selle tulemuseks on…

4. Igal aastal välja antud mängude arvu suurenemine

Unity ja Robloxi edu on näidanud, et võimsate loominguliste tööriistade pakkumine toob kaasa rohkemate mängude loomise. Generatiivne AI langetab latti veelgi, luues veelgi suurema arvu mänge. Tööstus kannatab juba avastamisprobleemide all – rohkem kui Steami lisati 10,000 XNUMX mängu ainuüksi eelmisel aastal – ja see avaldab avastamisele veelgi suuremat survet. Samas näeme ka…

5. Loodi uued mängutüübid, mis ei olnud võimalikud enne Generative AI-d

Näeme leiutatud uusi mängužanre, mis poleks olnud ilma generatiivse AIta lihtsalt võimalikud. Me juba rääkisime Microsofti lennusimulaatorist, kuid leiutatakse täiesti uued žanrid, mis sõltuvad uue sisu reaalajas genereerimisest.

Arvestama ArrowmancerPoolt Loitsupintsel. See on RPG-mäng, mis sisaldab tehisintellektiga loodud tegelasi praktiliselt piiramatuks uueks mängimiseks.

Teame ka teist mänguarendajat, kes kasutab tehisintellekti, et mängijad saaksid luua oma mängusisese avatari. Varem oli neil käsitsi joonistatud avatari kujutiste kogu, mida mängijad said oma avatari loomiseks segada ja sobitada – nüüd on nad selle täielikult välja visanud ja loovad lihtsalt mängija kirjelduse põhjal avatari kujutise. Lubada mängijatel AI kaudu sisu luua on turvalisem kui lasta mängijatel oma sisu nullist üles laadida, kuna tehisintellekti saab treenida vältima solvava sisu loomist, jättes mängijatele siiski suurema omanikutunde.

6. Väärtus koguneb tööstusharuspetsiifilistele AI-tööriistadele, mitte ainult põhimudelitele

Põnevus ja sumin selliste alusmudelite nagu Stable Diffusion ja Midjourney ümber tekitavad silmatorkavaid hinnanguid, kuid jätkuv uute uuringute tulv tagab, et uued mudelid tulevad ja lähevad uute tehnikate täiustamisel. Kaaluge veebisaidi otsinguliiklust kolmele populaarsele generatiivse AI mudelile: Dall-E, Midjourney ja Stable Diffusion. Igal uuel mudelil on oma kord tähelepanu keskpunktis.

Alternatiivne lähenemisviis võib olla tööstusharule vastavate tööriistakomplektide loomine, mis keskenduvad konkreetse tööstuse generatiivsetele tehisintellekti vajadustele, mõistvad sügavalt konkreetset vaatajaskonda ja integreeritakse rikkalikult olemasolevatesse tootmiskanalitesse (nt Unity või Unreal mängude jaoks).

Hea näide on Lennurada mis on suunatud videoloojate vajadustele tehisintellektiga toetatud tööriistadega, nagu videotöötlus, rohelise ekraani eemaldamine, maalimine ja liikumise jälgimine. Sellised tööriistad võivad teatud vaatajaskonda luua ja raha teenida, lisades aja jooksul uusi mudeleid. Sellist komplekti nagu Runway for games pole me veel näinud, kuid teame, et see on aktiivse arenduse ruum.

7. Tulemas on juriidilised väljakutsed

Kõigil neil generatiivsetel tehisintellekti mudelitel on ühine see, et neid koolitatakse tohutute sisuandmete abil, mis on sageli loodud Interneti enda kraapides. Näiteks stabiilset hajutamist õpetatakse rohkem kui 5 miljardile pildi/tiitrite paarile, mis on veebist kraabitud.

Praegu väidavad need mudelid, et nad töötavad "ausa kasutamise" autoriõiguse doktriini alusel, kuid seda väidet pole kohtus veel lõplikult kontrollitud. See tundub selge olevat juriidilised väljakutsed on tulemas mis tõenäoliselt muudab generatiivse AI maastikku.

On võimalik, et suured stuudiod otsivad konkurentsieelist, luues patenteeritud mudeleid, mis on üles ehitatud sisemisele sisule, millele neil on selged õigused ja omandiõigus. Näiteks Microsoft on siin eriti hästi positsioneeritud Täna 23 esimest peostuudiotja veel 7 pärast selle Activisioni omandamine lõpeb.

8. Programmeerimine ei katke nii sügavalt kui kunstiline sisu – vähemalt mitte veel

Tarkvaratehnoloogia on mängude arendamise teine ​​​​suur kulu, kuid nagu meie kolleegid a16z Enterprise'i meeskonnast on oma hiljutises ajaveebipostituses jaganud, Kunst ei ole surnud, see on lihtsalt masinate loodud, nõuab AI-mudeliga koodi genereerimine rohkem testimist ja kontrollimist ning seega on tootlikkuse paranemine väiksem kui loominguliste varade genereerimisel. Kodeerimistööriistad, nagu Copilot, võivad anda inseneridele mõõdukaid jõudluse täiustusi, kuid neil ei ole sama mõju… vähemalt niipea.

SISUKORD

Soovitused

Nende ennustuste põhjal pakume järgmisi soovitusi:

1. Alustage generatiivse AI uurimist kohe

Läheb veidi aega, et välja mõelda, kuidas selle tulevase generatiivse AI revolutsiooni võimsust täielikult ära kasutada. Praegu alustavad ettevõtted saavad hiljem eelise. Teame mitmeid stuudioid, kellel on käimas sisemised eksperimentaalsed projektid, et uurida, kuidas need tehnikad võivad tootmist mõjutada.

2. Otsige turukaardi võimalusi

Mõned meie turukaardi osad on juba väga rahvarohked, näiteks animatsioonid või kõne ja dialoog, kuid teised alad on avatud. Julgustame sellest ruumist huvitatud ettevõtjaid keskenduma valdkondadele, mis on veel uurimata, näiteks "Runway for Games".

SISUKORD

Turu hetkeseis

Oleme loonud turukaardi, et koguda nimekiri ettevõtetest, mille oleme tuvastanud kõigis nendes kategooriates, kus näeme, et generatiivne tehisintellekt mõjutab mänge. See ajaveebi postitus läbib kõik need kategooriad, selgitades seda veidi üksikasjalikumalt ja tuues esile iga kategooria kõige põnevamad ettevõtted.

SISUKORD

2D-pildid

2D-kujutiste genereerimine tekstiviipadest on juba üks generatiivse tehisintellekti kõige laialdasemalt rakendatud valdkondi. Tööriistad nagu Keskteekond, Stabiilne difusioonja Dall-E 2 suudab tekstist luua kvaliteetseid 2D-pilte ja on juba leidnud tee mängutootmisse mängu elutsükli mitmes etapis.

Concept Art

Generatiivsed AI tööriistad on suurepärased ideede loomisel või aitavad mittekunstnikel, näiteks mängudisaineritel, kontseptsioone ja ideid väga kiiresti uurida, et luua kontseptsioonikunsti, mis on tootmisprotsessi põhiosa. Näiteks üks stuudio (jäädes anonüümseks) kasutab mitut neist tööriistadest koos, et radikaalselt kiirendada oma kontseptsioonikunsti protsessi, kuludes ühe päevaga, et luua pilt, mis varem oleks võtnud kuni 3 nädalat.

• Esiteks kasutavad nende mängudisainerid Midjourney'i erinevate ideede uurimiseks ja nende jaoks inspireerivate piltide loomiseks.
• Need antakse üle professionaalsele kontseptsioonikunstnikule, kes paneb need kokku ja maalib tulemuse üle, et luua ühtne pilt, mis seejärel sisestatakse Stable Diffusioni, et luua hulk variatsioone.
• Nad arutavad neid variatsioone, valivad ühe, värvivad mõned muudatused käsitsi – seejärel korratakse protsessi, kuni nad on tulemusega rahul.
• Selles etapis edastage see pilt viimast korda tagasi Stable Diffusion'i, et see lõplik kunstiteos luua.

2D tootmine Art

Mõned stuudiod katsetavad juba samu tööriistu mängusisese kunstiteoste jaoks. Näiteks siin on tore Albert Bozesani õpetus Stabiilse difusiooni kasutamise kohta mängusiseste 2D-varade loomiseks.

SISUKORD

3D kunstiteos

3D-varad on kõigi kaasaegsete mängude ehitusplokk, aga ka tulevane metaversum. Virtuaalne maailm ehk mängutase on sisuliselt vaid 3D-varade kogum, mis on paigutatud ja muudetud keskkonna asustamiseks. 3D-vara loomine on aga keerulisem kui 2D-kujutise loomine ning hõlmab mitmeid samme, sealhulgas 3D-mudeli loomine ning tekstuuride ja efektide lisamine. Animeeritud tegelaste puhul hõlmab see ka sisemise "skeleti" loomist ja seejärel animatsioonide loomist selle skeleti peale.

Me näeme mitut erinevat idufirmat pärast selle 3D-vara loomise protsessi iga etappi, sealhulgas mudeli loomine, tegelaste animatsioon ja taseme loomine. See pole aga veel lahendatud probleem – ükski lahendus pole veel valmis täielikult tootmisse integreerimiseks.

3D-varad

3D-mudeli loomise probleemi lahendavad idufirmad hõlmavad ka Kaedim, Miraažja Hüpoteetiline. Probleemiga tegelevad ka suuremad ettevõtted, sealhulgas Nvidia oma Hangi 3D ja Autodeski oma ClipForge. Kaedim ja Get3d on keskendunud pildist 3D-le; ClipForge ja Mirage on keskendunud teksti 3D-vormingusse muutmisele, samas kui Hypothetic on huvitatud nii tekstist 3D-vormingusse kui ka pildist 3D-ks muutmisele.

3D-tekstuurid

3D-mudel näeb välja ainult nii realistlik kui võrgule kantud tekstuur või materjalid. Kui otsustate, millist sammaldunud ja ilmastikuga kivist tekstuuri keskaegsele lossimudelile rakendada, võib see stseeni välimust ja tunnet täielikult muuta. Tekstuurid sisaldavad metaandmeid selle kohta, kuidas valgus materjalile reageerib (st karedus, läige jne). Kui lubate kunstnikel hõlpsasti teksti- või pildiviipade põhjal tekstuure genereerida, on see loomeprotsessi iteratsioonikiiruse suurendamisel väga väärtuslik. Seda võimalust kasutavad mitmed meeskonnad, sealhulgas BaariumAI, ponzuja ArmorLab.

animafilm

Suurepärase animatsiooni loomine on mängu loomise protsessi üks aeganõudvamaid, kulukamaid ja oskuslikumaid osi. Üks võimalus kulude vähendamiseks ja realistlikuma animatsiooni loomiseks on kasutada liikumishõivet, mille puhul paned näitleja või tantsija motion capture ülikonda ja jäädvustad nad liikumas spetsiaalselt instrumenteeritud liikumisvõtte staadiumis.

Nüüd näeme generatiivseid AI mudeleid, mis suudavad jäädvustada animatsiooni otse videost. See on palju tõhusam nii seetõttu, et see eemaldab vajaduse kuluka liikumishõiveseadme järele, kui ka seetõttu, et saate olemasolevatest videotest animatsiooni jäädvustada. Nende mudelite teine ​​põnev aspekt on see, et neid saab kasutada ka olemasolevatele animatsioonidele filtrite rakendamiseks, näiteks muutes need purjus, vanaks või õnnelikuks. Seda ruumi järgivad ettevõtted hõlmavad Kinetix, Sügav liikumine, RADICAL, Liiguta Aija Plask.

Tasemekujundus ja maailma ehitamine

Mängu loomise üks aeganõudvamaid aspekte on mängumaailma ülesehitamine – ülesanne, milleks generatiivne AI peaks hästi sobima. Sellised mängud nagu Minecraft, No Man's Sky ja Diablo on juba kuulsad selle poolest, et kasutavad oma tasemete genereerimiseks protseduurilisi tehnikaid, kus tasemed luuakse juhuslikult, iga kord erinevad, kuid järgides taseme kujundaja kehtestatud reegleid. Uue Unreal 5 mängumootori suur müügiargument on avatud maailma kujundamiseks mõeldud protseduuriliste tööriistade kogu, näiteks lehestiku paigutamine.

Oleme ruumis näinud mõnda algatust, näiteks Promethean, MLXARvõi Meta oma Ehitaja Bot, ja arvan, et see on vaid aja küsimus, millal generatiivsed tehnikad suures osas protseduuritehnikaid asendavad. Ruumis on mõnda aega tehtud akadeemilisi uuringuid, sealhulgas Minecrafti generatiivsed tehnikad or tasemel disain Doomis.

Veel üks kaalukas põhjus, miks oodata tasemekujunduse generatiivseid tehisintellekti tööriistu, on võimalus luua erinevas stiilis tasemeid ja maailmu. Võiksite ette kujutada, et küsite tööriistu maailma loomiseks 1920. aastate flapperiajastul New York, vs düstoopiline blade-runner-lik tulevik ja Tolkieni-pärane fantaasiamaailm.

Järgmised kontseptsioonid genereeris Midjourney, kasutades viipa "mängutase stiilis ..."

heli-

Heli ja muusika on mängukogemuse suur osa. Oleme hakanud nägema ettevõtteid, kes kasutavad generatiivset AI-d heli genereerimiseks, et täiendada graafika poolel juba toimuvat tööd.

Heliefektid

Heliefektid on AI jaoks atraktiivne avatud ala. On olnud akadeemilised tööd uurides ideed kasutada tehisintellekti filmides "foley" tekitamiseks (nt sammud), kuid mängude puhul on veel vähe kommertstooteid.

Arvame, et see on vaid aja küsimus, kuna mängude interaktiivne olemus muudab selle ilmselgeks rakenduseks generatiivse AI jaoks, luues nii tootmise osana staatilisi heliefekte ("laserpüstoli heli, Star Warsi stiilis") ja reaalajas interaktiivsete heliefektide loomine tööajal.

Mõelge millelegi nii lihtsale kui mängija tegelasele sammuhelide tekitamine. Enamik mänge lahendab selle, lisades väikese arvu eelsalvestatud sammuheli: rohul kõndimine, kruusal kõndimine, murul jooksmine, kruusal jooksmine jne. Nende loomine ja haldamine on tüütu ning kõlab käitusajal korduvalt ja ebareaalselt.

Parem lähenemine oleks reaalajas generatiivne AI mudel foley heliefektide jaoks, mis suudavad genereerida sobivaid heliefekte käigupealt, iga kord veidi erinevalt ja mis reageerivad mängusisestele parameetritele, nagu maapind, tegelase kaal, kõnnak, jalanõud jne.

muusika

Muusika on mängude jaoks alati väljakutseks olnud. See on oluline, kuna see võib aidata luua emotsionaalset tooni just nagu filmis või televisioonis, kuid kuna mängud võivad kesta sadu või isegi tuhandeid tunde, võib see kiiresti muutuda korduvaks või tüütuks. Lisaks võib mängude interaktiivse olemuse tõttu olla raske muusikal täpselt ühtida sellega, mis igal ajahetkel ekraanil toimub.

Kohanduv muusika on olnud mänguheli teemaks rohkem kui kaks aastakümmet, ulatudes tagasi Microsofti "DirectMusic” süsteem interaktiivse muusika loomiseks. DirectMusicit ei kohandatud kunagi laialdaselt, peamiselt vormingus komponeerimise keerukuse tõttu. Ainult mõned mängud, nagu Monolithil Keegi ei ela igavesti, lõi tõeliselt interaktiivseid partituure.

Nüüd näeme mitmeid ettevõtteid, kes üritavad luua tehisintellektiga loodud muusikat, näiteks Kõlarikas, musico, harmooniat, Lõpmatu albumja Aiva. Ja kuigi mõned tööriistad tänapäeval, nagu Plaadiautomaat avatud AI poolt, on väga arvutusmahukad ja ei saa töötada reaalajas, enamik saab töötada reaalajas, kui esialgne mudel on ehitatud.

Kõne ja dialoog

Paljud ettevõtted üritavad mängusiseste tegelaste jaoks realistlikke hääli luua. See ei ole üllatav, arvestades arvutitele kõnesünteesi kaudu hääle andmise pikka ajalugu. Ettevõtted hõlmavad Sonantiline, coqui, Replica Studios, Sarnaneb.ai, Readspeaker.aiJa palju muud.

Generatiivse AI kasutamisel kõne jaoks on mitmeid eeliseid, mis osaliselt selgitab, miks see ruum on nii rahvarohke.

• Dialoogi loomine käigupealt. Tavaliselt salvestatakse mängudes kõne häälnäitlejatelt, kuid see piirdub eelsalvestatud kõnedega. Generatiivse AI-dialoogi abil saavad tegelased öelda kõike – see tähendab, et nad saavad mängijate tegemistele täielikult reageerida. Koos intelligentsemate NPC-de AI-mudelitega (väljaspool selle ajaveebi ulatust, kuid praegu on sama põnev innovatsioonivaldkond) on peagi tulemas lubadus mängudest, mis on mängijatele täielikult reageerivad.
• Rollimäng. Paljud mängijad tahavad mängida fantaasiategelastena, kellel on vähe sarnasust nende tegeliku identiteediga. See fantaasia puruneb aga niipea, kui mängijad räägivad oma häälega. Mängija avatarile vastava genereeritud hääle kasutamine säilitab selle illusiooni.
  Kontroll. Kõne loomise ajal saate juhtida hääle nüansse, nagu selle tambre, käände, emotsionaalset resonantsi, foneemi pikkust, aktsente ja palju muud.
• Lokaliseerimine Võimaldab dialoogi tõlkida mis tahes keelde ja rääkida samal häälel. Ettevõtetele meeldib Deepdub on keskendunud just sellele nišile.

SISUKORD

NPC-d või mängija tegelased

Paljud idufirmad soovivad kasutada generatiivset AI-d, et luua usutavaid tegelasi, kellega saate suhelda, osaliselt seetõttu, et see turg on väljaspool mänge nii laialdaselt rakendatav, näiteks virtuaalsed assistendid või administraatorid.

Püüdlused luua usutavaid tegelasi ulatuvad AI-uuringute algusaegadesse. Tegelikult on tehisintellekti klassikalise "Turingi testi" definitsioon selline, et inimene ei peaks suutma vahet teha vestlusvestlusel tehisintellektiga ja inimesega.

Praeguseks on sadu ettevõtteid, kes ehitavad üldotstarbelisi vestlusroboteid, millest paljud töötavad GPT-3-laadsete keelemudelite abil. Väiksem hulk üritab spetsiaalselt meelelahutuse eesmärgil vestlusroboteid ehitada, nt Replika ja Anima kes üritavad luua virtuaalseid sõpru. Idee virtuaalse tüdruksõbraga kohtamisest, nagu seda uuritakse filmis Tema, võib olla lähemal, kui arvate.

Nüüd näeme nende vestlusrobotite platvormide järgmist iteratsiooni, näiteks Karisma.ai, Convai.comvõi Inworld.ai, mis on mõeldud täielikult renderdatud 3D-tegelaskujude jaoks emotsioonidega ja agentsusega koos tööriistadega, mis võimaldavad loojal neile tegelastele eesmärke seada. See on oluline, kui nad sobivad mängu või kui neil on süžee edasiviimisel narratiivne koht, mitte ainult aknakujundus.

SISUKORD

Kõik-ühes platvormid

Üks edukamaid generatiivseid AI tööriistu üldiselt on Runwayml.com, sest see koondab ühte paketti laia valiku loojatööriistu. Praegu pole sellist platvormi videomängude teenindamiseks ja meie arvates on see tähelepanuta jäetud võimalus. Meile meeldiks investeerida lahendusse, millel on:

• Täielik generatiivsete AI-tööriistade komplekt, mis hõlmab kogu tootmisprotsessi. (kood, varade genereerimine, tekstuurid, heli, kirjeldused jne)
• Tihedalt integreeritud populaarsete mängumootoritega nagu Unreal ja Unity.
• Mõeldud sobima tüüpilise mängutootmise torustikuga.

SISUKORD

Järeldus

See on uskumatu aeg mängude loojaks! Osaliselt tänu selles blogipostituses kirjeldatud tööriistadele pole kunagi olnud lihtsam luua mängu loomiseks vajalikku sisu – isegi kui teie mäng on sama suur kui kogu planeet!

Ühel päeval on isegi võimalik ette kujutada tervet isikupärastatud mängu, mis on loodud just mängija jaoks ja põhineb täpselt sellel, mida mängija soovib. See on ulmekirjanduses olnud pikka aega – nagu AI mõttemäng Enderi mängus või holodekk Star Trekis. Kuid kuna selles blogipostituses kirjeldatud tööriistad arenevad sama kiiresti kui nad on, pole raske ette kujutada, et see reaalsus on kohe nurga taga.

Kui olete asutaja või potentsiaalne asutaja, kes on huvitatud AI for Gaming ettevõtte loomisest, võtke ühendust! Tahame teist kuulda!