מהפכת הבינה המלאכותית הגנרטיבית במשחקים

כדי להבין עד כמה המשחקים עומדים להשתנות באופן קיצוני על ידי AI Generative, אל תסתכל רחוק יותר מאשר לאחרונה פוסט לצפצף by @emmanuel_2m. בפוסט זה הוא בוחן שימוש ב-Stable Diffusion + Dreambooth, מודלים פופולריים של 2D Generative AI, כדי ליצור תמונות של שיקויים למשחק היפותטי.

מה שמשנה בעבודה הזו הוא לא רק שהיא חוסכת זמן וכסף ובמקביל מספקת איכות - ובכך מנפצת את המשולש הקלאסי "אפשר לקבל רק שניים של עלות, איכות או מהירות". אמנים יוצרים כעת תמונות באיכות גבוהה תוך שעות ספורות, שאם לא כן, יידרשו שבועות ליצור ביד. מה שבאמת משנה הוא ש:

• כוח יצירתי זה זמין כעת לכל מי שיכול ללמוד כמה כלים פשוטים.
• כלים אלה יכולים ליצור מספר אינסופי של וריאציות בצורה איטרטיבית ביותר.
• לאחר הכשרה, התהליך הוא בזמן אמת - התוצאות זמינות כמעט באופן מיידי.

לא הייתה טכנולוגיה כל כך מהפכנית למשחקים מאז התלת מימד בזמן אמת. הקדישו כל זמן בכלל לדבר עם יוצרי המשחקים, ותחושת ההתרגשות והפלא מורגשת. אז לאן הטכנולוגיה הזו הולכת? ואיך זה ישנה את המשחקים? ראשית, עם זאת, בואו נסקור מה זה AI Generative?

תוכן העניינים

מהו AI Generative

AI גנרטיבי היא קטגוריה של למידת מכונה שבה מחשבים יכולים ליצור תוכן חדש מקורי בתגובה להנחיות מהמשתמש. כיום טקסט ותמונות הם היישומים הבוגרים ביותר של טכנולוגיה זו, אך ישנה עבודה כמעט בכל תחום יצירתי, מהאנימציה, לאפקטים קוליים, למוזיקה, ועד ליצירת דמויות וירטואליות עם אישיות מלאה.

AI אינו דבר חדש במשחקים, כמובן. אפילו למשחקים מוקדמים, כמו הפונג של אטארי, היו יריבים בשליטת מחשב כדי לאתגר את השחקן. אויבים וירטואליים אלה, לעומת זאת, לא הפעילו AI כפי שאנו מכירים אותו היום. הם היו פשוט נהלים עם תסריט שנוצרו על ידי מעצבי משחקים. הם דימו יריב אינטליגנטי באופן מלאכותי, אבל הם לא יכלו ללמוד, והם היו טובים רק כמו המתכנתים שבנו אותם.

מה ששונה כעת הוא כמות כוח המחשוב הזמינה, הודות למיקרו-מעבדים מהירים יותר ולענן. עם הכוח הזה, אפשר לבנות רשתות עצביות גדולות שיכולות לזהות דפוסים וייצוגים בתחומים מורכבים ביותר.

לפוסט זה בבלוג שני חלקים:

• חלק א' מורכב מהתצפיות והתחזיות שלנו לתחום הבינה המלאכותית הגנרטיבית למשחקים.
• חלק ב' הוא מפת השוק שלנו של המרחב, המתווה את הסגמנטים השונים ומזהה חברות מפתח בכל אחד.

תוכן העניינים

הנחות

ראשית, בואו נחקור כמה הנחות היסוד של שאר הפוסט הזה בבלוג:

1. כמות המחקר הנעשית ב-AI כללית תמשיך לגדול, ותיצור טכניקות יעילות יותר ויותר

שקול את הגרף הזה של מספר המאמרים האקדמיים שפורסמו על למידת מכונה או בינה מלאכותית ב- ארכיון arXiv כל חודש:

כפי שאתה יכול לראות, מספר המסמכים גדל באופן אקספוננציאלי, ללא סימן להאטה. וזה רק כולל מאמרים שפורסמו - חלק גדול מהמחקר אף פעם לא מתפרסם, והוא עובר ישירות למודלים של קוד פתוח או מחקר ופיתוח מוצרים. התוצאה היא פיצוץ בעניין ובחדשנות.

2. מכל הבידור, המשחקים יושפעו יותר מ- Generative AI

משחקים הם צורת הבידור המורכבת ביותר, מבחינת המספר העצום של סוגי הנכסים המעורבים (אמנות דו-ממדית, אמנות תלת-ממדית, אפקטים קוליים, מוזיקה, דיאלוג וכו'). המשחקים הם גם האינטראקטיביים ביותר, עם דגש רב על חוויות בזמן אמת. זה יוצר מחסום כניסה תלול עבור מפתחי משחקים חדשים, כמו גם עלות תלולה לייצר משחק מודרני עם התרשים. זה גם יוצר הזדמנות אדירה להפרעות בינה מלאכותית.

שקול משחק כמו 2 המלח הגאולה האדום, אחד המשחקים היקרים ביותר שיוצרו אי פעם, בעלות של כמעט 500 מיליון דולר להפקה. קל להבין מדוע - יש לו את אחד העולמות הווירטואליים היפים והממומשים ביותר מכל משחק בשוק. זה גם לקח כמעט 8 שנים לבנות, כולל יותר מ-1,000 דמויות שאינן ניתנות להפעלה (כל אחת עם אישיות משלה, יצירות אמנות ושחקן קול), עולם בגודל של כמעט 30 מייל רבוע, יותר מ-100 משימות מחולקות ל-6 פרקים, ו כמעט 60 שעות של מוזיקה שנוצרו על ידי למעלה מ-100 מוזיקאים. הכל על המשחק הזה גדול.

כעת השווה את Red Dead Redemption 2 ל סימולטור טיסה של מיקרוסופט, שהיא לא רק גדולה, היא עצומה. Microsoft Flight Simulator מאפשר לשחקנים לטוס סביב כדור הארץ כולו, כל 197 מיליון מיילים רבועים שלו. איך מיקרוסופט בנתה משחק ענק כל כך? על ידי מתן AI לעשות את זה. מיקרוסופט שיתפה פעולה עם blackshark.ai, ואימן AI ל ליצור עולם תלת מימד פוטוריאליסטי מתמונות לוויין דו-ממדיות.

זוהי דוגמה למשחק שממש בלתי אפשרי היה לבנות ללא שימוש ב-AI, ויתרה מכך, נהנה מהעובדה שניתן לשפר את המודלים הללו ללא הרף לאורך זמן. לדוגמה, הם יכולים לשפר את מודל "הכביש עילי תלתן המהיר", להריץ מחדש את כל תהליך הבנייה, ופתאום כל הכבישים העיליים על פני כדור הארץ משתפרים.

3. יהיה מודל AI מחולל עבור כל נכס המעורב בייצור המשחק

עד כה מחוללי תמונות דו-ממדיים כמו Stable Diffusion, או MidJourney תפסו את רוב ההתרגשות הפופולרית מ- Generative AI בשל האופי המושך את העין של התמונות שהם יכולים ליצור. אבל כבר יש מודלים של AI Generative עבור כמעט כל הנכסים המעורבים במשחקים, ממודלים תלת מימדיים, דרך אנימציות דמויות ועד לדיאלוג ומוזיקה. החצי השני של פוסט זה בבלוג כולל מפת שוק המדגישה כמה מהחברות המתמקדות בכל סוג של תוכן.

4. מחיר התוכן יירד באופן דרמטי, ובמקרים מסוימים יגיע למעשה לאפס.

כשמדברים עם מפתחי משחקים שמתנסים בשילוב AI Generative בצנרת הייצור שלהם, ההתרגשות הגדולה ביותר היא מההפחתה הדרמטית בזמן ובעלות. מפתח אחד אמר לנו שהזמן שלהם ליצור אמנות קונספט לתמונה בודדת, מתחילתו ועד סופו, ירד מ-3 שבועות לשעה בודדת: הפחתה של 120 ל-1. אנו מאמינים שחיסכון דומה יתאפשר בכל צינור הייצור.

שיהיה ברור, אמנים אינם בסכנת החלפה. זה כן אומר שאמנים כבר לא צריכים לעשות את כל העבודה בעצמם: כעת הם יכולים לקבוע כיוון יצירתי ראשוני, ואז להעביר חלק ניכר מהזמן הגוזל והביצוע הטכני ל-AI. בכך, הם דומים לציירי צל מימיה הראשונים של האנימציה המצוירת ביד, שבהם "מציירים" מיומנים מאוד ציירו את קווי המתאר של האנימציה, ואז צבאות של "ציירים" בעלות נמוכה יותר יעשו את העבודה שלוקחת זמן לצייר את תאי אנימציה, מילוי השורות. זה "ההשלמה האוטומטית" ליצירת משחקים.

5. אנחנו עדיין בחיתוליה של המהפכה הזו ועדיין צריך לשכלל הרבה פרקטיקות

למרות כל ההתרגשות האחרונה, אנחנו עדיין רק על קו הזינוק. יש כמות עצומה של עבודה לפנינו כשאנחנו מבינים איך לרתום את הטכנולוגיה החדשה הזו למשחקים, והזדמנויות אדירות ייווצרו לחברות שיעברו במהירות למרחב החדש הזה.

תוכן העניינים

התחזיות

בהתחשב בהנחות אלו, הנה כמה תחזיות כיצד תעשיית המשחקים עשויה להשתנות:

1. למידה כיצד להשתמש ב- Generative AI בצורה יעילה תהפוך למיומנות בר-שיווק

כבר אנו רואים כמה נסיינים משתמשים בבינה מלאכותית גנרטיבית ביעילות רבה יותר מאחרים. כדי לעשות את מירב השימוש בטכנולוגיה החדשה הזו נדרש שימוש במגוון כלים וטכניקות ולדעת כיצד להקפיץ ביניהם. אנו צופים שזו תהפוך למיומנות סחירה, המשלבת את החזון היצירתי של אמן עם הכישורים הטכניים של מתכנת.

כריס אנדרסון מפורסם באומרו, "כל שפע יוצר מחסור חדש". ככל שהתוכן הופך לשפע, אנו מאמינים שהאמנים שיודעים לעבוד בצורה המשותפת והיעילה ביותר עם כלי הבינה המלאכותית יהיו במחסור הגדול ביותר.

לדוגמה, השימוש ב- Generative AI לייצור גרפיקה טומנת בחובה אתגרים מיוחדים, כולל:

• לְכִידוּת. עם כל נכס ייצור, אתה צריך להיות מסוגל לבצע שינויים או עריכות בנכס בהמשך הדרך. עם כלי בינה מלאכותית, זה אומר שצריך להיות מסוגל לשחזר את הנכס עם אותה הנחיה, כדי שתוכל לבצע שינויים. זה יכול להיות מסובך מכיוון שאותה הנחיה יכולה ליצור תוצאות שונות בתכלית.
• סִגְנוֹן. חשוב שלכל אמנות במשחק נתון יהיה סגנון עקבי - מה שאומר שצריך לאמן את הכלים שלך או לקשור אותם בדרך אחרת לסגנון הנתון שלך.

2. הורדת חסמים תגרום ליותר לקיחת סיכונים וחקירה יצירתית

ייתכן שבקרוב אנו נכנסים ל"תור זהב" חדש של פיתוח משחקים, שבו חסם כניסה נמוך יותר מביא לפיצוץ של משחקים חדשניים ויצירתיים יותר. לא רק בגלל שעלויות ייצור נמוכות יותר מביאות לסיכון נמוך יותר, אלא בגלל שהכלים האלה פותחים את היכולת ליצור תוכן באיכות גבוהה עבור קהלים רחבים יותר. מה שמוביל לתחזית הבאה...

3. עלייה ב"אולפני מיקרו משחקים" בעזרת AI

חמושים בכלים ושירותי AI Generative, נתחיל לראות משחקים מסחריים קיימא יותר המיוצרים על ידי "אולפני מיקרו" זעירים של 1 או 2 עובדים בלבד. הרעיון של אולפן משחק אינדי קטן אינו חדש - משחק להיט בינינו נוצר על ידי סטודיו Innersloth עם 5 עובדים בלבד - אבל הגודל והקנה מידה של המשחקים שהאולפנים הקטנים האלה יכולים ליצור יגדלו. זה יביא ל…

4. עלייה במספר המשחקים שיוצאים בכל שנה

ההצלחה של Unity ו-Roblox הראתה שמתן כלים יצירתיים רבי עוצמה מביאים לבניית משחקים נוספים. AI גנרטיבי יוריד את הרף עוד יותר, וייצור מספר גדול עוד יותר של משחקים. התעשייה כבר סובלת מאתגרי גילוי - יותר מ 10,000 משחקים נוספו ל-Steam בשנה שעברה לבדה - וזה יפעיל לחץ עוד יותר על הגילוי. עם זאת נראה גם…

5. נוצרו סוגי משחקים חדשים שלא היו אפשריים לפני AI Generative

אנו נראה ז'אנרים חדשים של משחקים שהומצאו שפשוט לא היו אפשריים ללא AI Generative. כבר דיברנו על סימולטור הטיסה של מיקרוסופט, אבל יהיו ז'אנרים חדשים לגמרי שתלויים ביצירת תוכן חדש בזמן אמת.

לשקול שר החצים, על ידי מברשת איות. זהו משחק RPG הכולל דמויות שנוצרו בינה מלאכותית למשחקים חדשים כמעט ללא הגבלה.

אנחנו גם יודעים על מפתח משחק אחר שמשתמש בבינה מלאכותית כדי לאפשר לשחקנים ליצור אווטאר משלהם במשחק. בעבר היה להם אוסף של תמונות אווטאר שצוירו ביד ששחקנים יכלו לערבב ולהתאים כדי ליצור את האווטאר שלהם - עכשיו הם זרקו את זה לגמרי, ופשוט יוצרים את תמונת האווטאר מהתיאור של השחקן. לאפשר לשחקנים לייצר תוכן באמצעות AI זה בטוח יותר מאשר לתת לשחקנים להעלות תוכן משלהם מאפס, מכיוון שניתן לאמן את ה-AI להימנע מיצירת תוכן פוגעני, תוך מתן תחושת בעלות גדולה יותר לשחקנים.

6. ערך יצמח לכלי AI ספציפיים לתעשייה, ולא רק למודלים בסיסיים

ההתרגשות והבאזז סביב מודלים בסיסיים כמו Stable Diffusion ו-Midjourney מייצרים הערכות שווי מנקרות עיניים, אבל המבול המתמשך של מחקרים חדשים מבטיח שמודלים חדשים יבואו וילכו עם חידוד טכניקות חדשות. שקול תעבורת חיפוש באתר ל-3 דגמי AI פופולריים: Dall-E, Midjourney ו-Stable Diffusion. לכל דגם חדש תורו באור הזרקורים.

גישה חלופית עשויה להיות בניית חבילות כלים מותאמות לתעשייה המתמקדות בצרכי הבינה המלאכותית הגנרטיבית של תעשייה נתונה, עם הבנה עמוקה של קהל מסוים, ושילוב עשיר בצינורות הייצור הקיימים (כגון Unity או Unreal למשחקים).

דוגמה טובה לכך היא מסלול המראה המכוון לצרכים של יוצרי וידאו עם כלים בסיוע בינה מלאכותית כמו עריכת וידאו, הסרת מסך ירוק, צביעה ומעקב אחר תנועה. כלים כאלה יכולים לבנות ולהפיק רווחים מקהל נתון, ולהוסיף מודלים חדשים לאורך זמן. עדיין לא ראינו חבילה כמו Runway for Games מופיעה עדיין, אבל אנחנו יודעים שזה מרחב של פיתוח אקטיבי.

7. אתגרים משפטיים מגיעים

המשותף לכל דגמי הבינה המלאכותית הגנרטיבית הללו הוא שהם מאומנים באמצעות מערכי נתונים מסיביים של תוכן, שנוצרו לרוב על ידי גירוד של האינטרנט עצמו. Stable Diffusion, למשל, מאומן על יותר מ-5 מיליארד זוגות של תמונות/כיתוב, שנשלפו מהרשת.

כרגע המודלים הללו טוענים שהם פועלים תחת דוקטרינת זכויות היוצרים "שימוש הוגן", אך הטיעון הזה עדיין לא נבדק באופן סופי בבית המשפט. זה נראה ברור ש אתגרים משפטיים מגיעים מה שכנראה ישנה את הנוף של AI Generative.

ייתכן שאולפנים גדולים יחפשו יתרון תחרותי על ידי בניית מודלים קנייניים הבנויים על תוכן פנימי שיש להם זכות וכותרת ברורה. מיקרוסופט, למשל, ממוקמת במיוחד כאן עם 23 אולפני מסיבה ראשונה היום, ועוד 7 אחרי רכישתה של Activision נסגרת.

8. התכנות לא יופרע עמוק כמו תוכן אמנותי - לפחות עדיין לא

הנדסת תוכנה היא העלות העיקרית האחרת של פיתוח משחקים, אבל כפי ששיתפו עמיתינו בצוות a16z Enterprise בפוסט האחרון בבלוג שלהם, האמנות אינה מתה, היא רק נוצרת על ידי מכונה, יצירת קוד עם מודל בינה מלאכותית דורשת יותר בדיקות ואימות, ולפיכך יש שיפור פרודוקטיביות קטן יותר מאשר יצירת נכסי קריאייטיב. כלי קידוד כמו Copilot עשויים לספק שיפורי ביצועים מתונים למהנדסים, אך לא יהיו באותה השפעה... לפחות בקרוב.

תוכן העניינים

המלצות

בהתבסס על תחזיות אלו, אנו מציעים את ההמלצות הבאות:

1. התחל לחקור AI Generative עכשיו

ייקח זמן להבין כיצד למנף במלואו את הכוח של מהפכת ה-Generative AI הקרובה. לחברות שמתחילות עכשיו יהיה יתרון מאוחר יותר. אנחנו מכירים כמה אולפנים שיש להם פרויקטים ניסיוניים פנימיים בעיצומם כדי לחקור כיצד טכניקות אלו יכולות להשפיע על הייצור.

2. חפש הזדמנויות מפת שוק

חלקים מסוימים של מפת השוק שלנו כבר צפופים מאוד, כמו אנימציות או דיבור ודיאלוג, אבל אזורים אחרים פתוחים לרווחה. אנו מעודדים יזמים המעוניינים במרחב זה למקד את מאמציהם בתחומים שעדיין לא נחקרו, כגון "מסלול למשחקים".

תוכן העניינים

מצב השוק הנוכחי

יצרנו מפת שוק כדי ללכוד רשימה של החברות שזיהינו בכל אחת מהקטגוריות הללו שבהן אנו רואים את ה- Generative AI משפיע על משחקים. פוסט זה בבלוג עובר על כל אחת מהקטגוריות הללו, מסביר אותה קצת יותר בפירוט, ומדגיש את החברות המרגשות ביותר בכל קטגוריה.

תוכן העניינים

תמונות תלת מימד

יצירת תמונות דו-ממדיות מהודעות טקסט היא כבר אחד התחומים המיושמים ביותר של AI גנרטיבי. כלים כמו אמצע מסע, דיפוזיה יציבה, ו Dall-E 2 יכולים ליצור תמונות דו-ממדיות באיכות גבוהה מטקסט, וכבר מצאו את דרכן לייצור המשחק במספר שלבים של מחזור החיים של המשחק.

אמנות קונספט

כלי בינה מלאכותית גנרטיבית מצוינים ב"רעיונות" או בסיוע לאמנים, כמו מעצבי משחקים, לחקור מושגים ורעיונות במהירות רבה כדי ליצור גרפיקה קונספטית, חלק מרכזי בתהליך הייצור. לדוגמה, סטודיו אחד (שנשאר אנונימי) משתמש בכמה מהכלים הללו יחד כדי להאיץ באופן קיצוני את תהליך אמנות הקונספט שלהם, ולוקח יום אחד כדי ליצור תמונה שקודם לכן היה לוקח אפילו 3 שבועות.

• ראשית, מעצבי המשחקים שלהם משתמשים ב-Midjourney כדי לחקור רעיונות שונים וליצור תמונות שהם מעוררים השראה.
• אלה מועברים לאמן קונספט מקצועי שמרכיב אותם יחד ומצייר את התוצאה כדי ליצור תמונה קוהרנטית אחת - אשר מוזנת לאחר מכן לתוך Stable Diffusion כדי ליצור חבורה של וריאציות.
• הם דנים בווריאציות האלה, בוחרים אחת, צובעים כמה עריכות באופן ידני - ואז חוזרים על התהליך עד שהם מרוצים מהתוצאה.
• בשלב זה, העבירו את התמונה הזו בחזרה ל-Stable Diffusion בפעם האחרונה כדי "לשפר" אותה כדי ליצור את יצירת האמנות הסופית.

אמנות הפקה דו מימדית

חלק מהאולפנים כבר מתנסים בשימוש באותם כלים לייצור אמנות בתוך המשחק. לדוגמה, הנה נחמד הדרכה מאת אלברט בוזסן על שימוש ב-Stable Diffusion ליצירת נכסי דו-ממד במשחק.

תוכן העניינים

יצירות אמנות תלת מימד

נכסי תלת מימד הם אבן הבניין של כל המשחקים המודרניים, כמו גם המטאוורס הקרוב. עולם וירטואלי, או רמת משחק, הוא בעצם רק אוסף של נכסי תלת מימד, שהוצבו ושונו כדי לאכלס את הסביבה. יצירת נכס תלת מימד, לעומת זאת, מורכבת יותר מיצירת תמונה דו מימדית, וכוללת שלבים מרובים כולל יצירת מודל תלת מימד והוספת טקסטורות ואפקטים. עבור דמויות מונפשות, זה כרוך גם ביצירת "שלד" פנימי ולאחר מכן יצירת אנימציות על גבי השלד הזה.

אנו רואים כמה סטארט-אפים שונים שעוברים אחרי כל שלב בתהליך יצירת הנכסים התלת-ממדיים הזה, כולל יצירת מודלים, אנימציית דמויות ובניית רמות. עם זאת, זו עדיין לא בעיה שנפתרה - אף אחד מהפתרונות עדיין לא מוכן להשתלב במלואו בייצור.

נכסי תלת מימד

סטארט-אפים המנסים לפתור את בעיית יצירת המודלים התלת-ממדיים כוללים עדים, פטה מורגנה, ו היפותטי. חברות גדולות יותר בוחנות גם את הבעיה, כולל זו של Nvidia Get3D ושל Autodesk קליפפורג'. Kaedim ו-Get3d מתמקדים בתמונה לתלת מימד; ClipForge ו-Mirage מתמקדים בטקסט לתלת-ממד, בעוד Hypothetic מעוניינת הן בחיפוש טקסט לתלת-ממד, כמו גם בתמונה לתלת-ממד.

טקסטורות תלת מימד

מודל תלת מימד נראה מציאותי רק כמו המרקם או החומרים שמיושמים על הרשת. ההחלטה איזה מרקם אבן טחב ומבולבל ליישם על דגם של טירה מימי הביניים יכולה לשנות לחלוטין את המראה והתחושה של סצנה. טקסטורות מכילות מטא נתונים על האופן שבו האור מגיב לחומר (כלומר חספוס, ברק וכו'). לאפשר לאמנים ליצור בקלות טקסטורות המבוססות על הודעות טקסט או תמונה יהיה בעל ערך רב להגברת מהירות האיטרציה בתהליך היצירתי. מספר צוותים רודפים אחר הזדמנות זו, כולל BariumAI, פונזו, ו ArmorLab.

אנימציה

יצירת אנימציה נהדרת היא אחד החלקים שגוזלים את הזמן, היקרים והמיומנים ביותר בתהליך יצירת המשחק. אחת הדרכים להפחית את העלות, וליצור אנימציה מציאותית יותר, היא להשתמש ב-motion capture, שבו אתה מכניס שחקן או רקדן בחליפת לכידת תנועה ומתעד אותם נעים בשלב לכידת תנועה עם מכשירים מיוחדים.

אנו רואים כעת דגמי AI Generative שיכולים ללכוד אנימציה ישר מסרטון. זה הרבה יותר יעיל, גם בגלל שהוא מסיר את הצורך במתקן יקר של לכידת תנועה וגם בגלל שזה אומר שאתה יכול לצלם אנימציה מסרטונים קיימים. היבט מרגש נוסף של מודלים אלה הוא שניתן להשתמש בהם גם כדי להחיל פילטרים על אנימציות קיימות, כגון לגרום להם להיראות שיכורים, או זקנים או מאושרים. חברות שרודפות אחרי שטח זה כוללות קינטיקס, תנועה עמוקה, קיצוני, הזז איי, ו פלסק.

עיצוב ברמה ובניין עולם

אחד ההיבטים הגוזלים ביותר של יצירת משחקים הוא בניית עולם המשחק, משימה ש-AI גנרטיבי אמור להתאים לה. משחקים כמו Minecraft, No Man's Sky ודיאבלו כבר מפורסמים בשימוש בטכניקות פרוצדורליות ליצירת הרמות שלהם, שבהן רמות נוצרות באופן אקראי, שונות בכל פעם, אך בהתאם לכללים שנקבעו על ידי מעצב הרמות. נקודת מכירה גדולה של מנוע המשחק החדש Unreal 5 הוא אוסף הכלים הפרוצדורליים שלו לעיצוב עולם פתוח, כגון מיקום עלווה.

ראינו כמה יוזמות במרחב, כמו פרומתי, MLXAR, או של מטא בונה בוט, ולחשוב שזה רק עניין של זמן עד שטכניקות גנרטיביות יחליפו במידה רבה את הטכניקות הפרוצדורליות. יש מחקר אקדמי במרחב מזה זמן מה, כולל טכניקות גנרטיביות עבור Minecraft or עיצוב ברמה בדום.

סיבה משכנעת נוספת לצפות לכלי AI גנרטיביים לעיצוב רמות תהיה היכולת ליצור רמות ועולמות בסגנונות שונים. אתה יכול לדמיין לבקש כלים ליצור עולם בניו יורק של שנות ה-1920 של הפלאפר, מול עולם הפנטזיה הדיסטופי של בלייד-ראנר-עתיד, מול עולם הפנטזיה של טולקין.

המושגים הבאים נוצרו על ידי Midjourney באמצעות ההנחיה, "רמת משחק בסגנון של..."

אודיו

סאונד ומוזיקה הם חלק עצום מחוויית המשחק. אנחנו מתחילים לראות חברות המשתמשות ב- Generative AI כדי ליצור אודיו כדי להשלים את העבודה שכבר מתרחשת בצד הגרפי.

אפקטי קול

אפקטים קוליים הם אזור פתוח אטרקטיבי עבור AI. היו עבודות אקדמיות בוחנים את הרעיון של שימוש בבינה מלאכותית כדי ליצור "foley" בסרט (למשל צעדים) אך עדיין מעט מוצרים מסחריים במשחקים.

אנחנו חושבים שזה רק עניין של זמן, מכיוון שהאופי האינטראקטיבי של המשחקים הופך את זה לאפליקציה ברורה עבור AI גנרטיבי, גם יוצר אפקטים קוליים סטטיים כחלק מההפקה ("קול אקדח לייזר, בסגנון מלחמת הכוכבים") וגם יצירת אפקטים קוליים אינטראקטיביים בזמן אמת בזמן ריצה.

שקול משהו פשוט כמו יצירת צלילי צעד עבור הדמות של השחקן. רוב המשחקים פותרים זאת על ידי הכללת מספר קטן של צלילי צעדים שהוקלטו מראש: הליכה על דשא, הליכה על חצץ, ריצה על דשא, ריצה על חצץ וכו'. אלה מייגעים ליצור ולנהל, ונשמעים חוזרים על עצמם ולא מציאותיים בזמן ריצה.

גישה טובה יותר תהיה מודל AI מחולל בזמן אמת לאפקטים קוליים של Foley, שיכול ליצור אפקטים קוליים מתאימים, תוך כדי תנועה, קצת אחרת בכל פעם, המגיבים לפרמטרים במשחק כמו פני הקרקע, משקל הדמות, הליכה, הנעלה וכו'.

כלי נגינה

מוזיקה תמיד הייתה אתגר למשחקים. זה חשוב, מכיוון שהוא יכול לעזור להגדיר את הטון הרגשי בדיוק כפי שהוא עושה בקולנוע או בטלוויזיה, אבל מכיוון שמשחקים יכולים להימשך מאות או אפילו אלפי שעות, זה יכול להפוך במהירות לחזרתיות או מעצבנות. כמו כן, בשל האופי האינטראקטיבי של משחקים, יכול להיות שקשה למוזיקה להתאים במדויק למה שקורה על המסך בכל זמן נתון.

מוזיקה אדפטיבית הייתה נושא באודיו של המשחק כבר יותר משני עשורים, והולך כל הדרך חזרה ל" של מיקרוסופטDirectMusicמערכת ליצירת מוזיקה אינטראקטיבית. DirectMusic מעולם לא עבר עיבוד נרחב, בעיקר בגלל הקושי להלחין בפורמט. רק כמה משחקים, כמו של מונולית אף אחד לא חי לנצח, יצרו ציונים אינטראקטיביים באמת.

כעת אנו רואים מספר חברות המנסות ליצור מוזיקה שנוצרה בינה מלאכותית, כגון קול, Musico, הרמונאי, אלבום אינסופי, ו אייבה. ובעוד כמה כלים היום, כמו מָקוֹל אוֹטוֹמָטִי על ידי Open AI, הם אינטנסיביים מאוד מבחינה חישובית ואינם יכולים לפעול בזמן אמת, רובם יכולים לרוץ בזמן אמת לאחר בניית המודל הראשוני.

דיבור ודיאלוג

יש מספר רב של חברות שמנסות ליצור קולות מציאותיים לדמויות במשחק. זה לא מפתיע בהתחשב בהיסטוריה הארוכה של הניסיון לתת למחשבים קול באמצעות סינתזת דיבור. החברות כוללות סוננטית, קוקי, אולפני העתק, נראה כמו.ai, Readspeaker.ai, ועוד רבים.

ישנם יתרונות מרובים לשימוש ב-AI גנרטיבי לדיבור, מה שמסביר בחלקו מדוע החלל הזה כל כך צפוף.

• צור דו-שיח תוך כדי תנועה. בדרך כלל דיבור במשחקים מוקלט מראש משחקנים קוליים, אך אלה מוגבלים לנאומים מוקלטים מראש. עם דיאלוג AI מחולל, דמויות יכולות לומר כל דבר - מה שאומר שהן יכולות להגיב באופן מלא למה שהשחקנים עושים. בשילוב עם מודלים חכמים יותר של AI עבור NPC's (מחוץ לתחום הבלוג הזה, אבל תחום חדשנות מרגש לא פחות כרגע), ההבטחה למשחקים שיהיו תגובתיות מלאה לשחקנים מגיעה בקרוב.
• משחק תפקידים. שחקנים רבים רוצים לשחק כדמויות פנטזיה שדומות מעט לזהותן בעולם האמיתי. הפנטזיה הזו מתפרקת, עם זאת, ברגע ששחקנים מדברים בקולותיהם. שימוש בקול שנוצר התואם את האווטאר של השחקן שומר על האשליה הזו.
  לִשְׁלוֹט. כאשר הדיבור נוצר, אתה יכול לשלוט בניואנס של הקול כמו הטמברה שלו, הטיה שלו, תהודה רגשית, אורך הפונמה, הדגשים ועוד.
• לוקליזציה. מאפשר לתרגם דיאלוג לכל שפה ולדבר באותו קול. חברות אוהבות דיפדאב מתמקדים במיוחד בנישה זו.

תוכן העניינים

NPCs או דמויות שחקן

סטארטאפים רבים בוחנים שימוש בבינה מלאכותית גנרטיבית כדי ליצור דמויות אמינות שאפשר לקיים איתן אינטראקציה, בין היתר משום שזהו שוק עם ישימות כה רחבה מחוץ למשחקים, כמו עוזרים וירטואליים או פקידי קבלה.

המאמצים ליצור דמויות אמינות חוזרים לתחילת המחקר של AI. למעשה, ההגדרה של "מבחן טיורינג" הקלאסי לבינה מלאכותית היא שאדם לא צריך להיות מסוגל להבחין בין שיחת צ'אט עם AI לעומת אדם.

בשלב זה ישנן מאות חברות שבונות צ'אטבוטים למטרות כלליות, רבות מהן מופעלות על ידי מודלים של שפה כמו GPT-3. מספר קטן יותר מנסים במיוחד לבנות צ'אטבוטים למטרות בידור, כגון רפליקה ו אנימה שמנסים לבנות חברים וירטואליים. הרעיון של לצאת עם חברה וירטואלית, כפי שנחקר בסרט שלה, עשוי להיות קרוב יותר ממה שאתה חושב.

אנו רואים כעת את האיטרציה הבאה של פלטפורמות הצ'אטבוט הללו, כגון Charisma.ai, Convai.com, או Inworld.ai, נועד להניע דמויות תלת-ממדיות מעובדות במלואן, עם רגשות וסוכנות, עם כלים שיאפשרו ליוצר להעניק לדמויות הללו מטרות. זה חשוב אם הם מתכוונים להשתלב במשחק או שיהיה להם מקום נרטיבי בקידום העלילה קדימה, לעומת נטו להיות חלונות.

תוכן העניינים

פלטפורמות הכל באחד

אחד מכלי הבינה המלאכותית הגנרטיבית המוצלחים ביותר בכלל הוא Runwayml.com, מכיוון שהוא מפגיש חבילה רחבה של כלים ליוצרים בחבילה אחת. נכון לעכשיו אין פלטפורמה כזו המשרתת משחקי וידאו, ולדעתנו זו הזדמנות שהתעלמה ממנה. נשמח להשקיע בפתרון הכולל:

• סט מלא של כלי AI גנרטיביים המכסים את כל תהליך הייצור. (קוד, יצירת נכסים, טקסטורות, אודיו, תיאורים וכו')
• משולב היטב עם מנועי משחק פופולריים כמו Unreal ו-Unity.
• עוצב כדי להשתלב בצינור ייצור משחק טיפוסי.

תוכן העניינים

סיכום

זה זמן מדהים להיות יוצר משחקים! בין השאר הודות לכלים המתוארים בפוסט זה בבלוג, מעולם לא היה קל יותר לייצר את התוכן הדרוש לבניית משחק - גם אם המשחק שלך גדול כמו כדור הארץ כולו!

אפשר אפילו לדמיין יום אחד משחק שלם מותאם אישית, שנוצר רק עבור השחקן, על סמך בדיוק מה שהשחקן רוצה. זה קיים במדע בדיוני כבר זמן רב - כמו "משחק המוח של AI" ב-Ender's Game, או ה-holodeck במסע בין כוכבים. אבל כשהכלים המתוארים בפוסט זה בבלוג מתקדמים במהירות כמו שהם, לא קשה לדמיין שהמציאות הזו ממש מעבר לפינה.

אם אתה מייסד, או מייסד פוטנציאלי, מעוניין בבניית חברת AI עבור גיימינג, אנא צור קשר! אנחנו רוצים לשמוע ממך!