ゲームにおけるジェネレーティブ AI 革命

ジェネレーティブ AI によってゲームがどのように劇的に変わろうとしているのかを理解するには、この最近の記事を参照してください。 Twitterのポスト by @emmanuel_2m. この投稿では、人気のある 2D 生成 AI モデルである Stable Diffusion + Dreambooth を使用して、架空のゲームのポーションの画像を生成する方法を探っています。

この作業の革新的な点は、時間とお金を節約しながら品質を提供することだけではなく、従来の「コスト、品質、またはスピードの XNUMX つしか持てない」という三角形を打ち砕くことです。 アーティストは現在、高品質の画像を手作業で生成するのに数週間かかっていたものを数時間で作成しています。 本当に革新的なのは、次のことです。

• この創造力は、いくつかの簡単なツールを習得できる人なら誰でも利用できるようになりました。
• これらのツールは、非常に反復的な方法で無数のバリエーションを作成できます。
• トレーニングが完了すると、プロセスはリアルタイムになり、ほぼ瞬時に結果が得られます。

リアルタイム 3D 以来、ゲームにとってこれほど革新的なテクノロジーはありませんでした。 いつでもゲーム クリエイターと話をして、興奮と驚きを感じてください。 では、この技術はどこに向かっているのでしょうか。 そして、それはゲームをどのように変えますか? しかし、最初にジェネレーティブ AI とは何かをおさらいしましょう。

目次

ジェネレーティブ AI とは

ジェネレーティブ AI は、コンピューターがユーザーからのプロンプトに応答してオリジナルの新しいコンテンツを生成できる機械学習のカテゴリです。 今日、テキストと画像はこのテクノロジーの最も成熟したアプリケーションですが、アニメーションから効果音、音楽、さらには完全に肉付けされた個性を持つ仮想キャラクターの作成まで、ほぼすべてのクリエイティブ領域で作業が進行中です.

もちろん、AI はゲームにおいて新しいものではありません。 Atari の Pong のような初期のゲームでさえ、コンピューター制御の対戦相手がプレイヤーに挑戦していました。 しかし、これらの仮想敵は、今日私たちが知っているような AI を実行していませんでした。 それらは、ゲーム デザイナーによって作成された単純なスクリプト化された手順でした。 彼らは人工知能を持つ敵をシミュレートしましたが、学習することはできず、それらを構築したプログラマーと同じくらいの能力しかありませんでした。

現在の違いは、より高速なマイクロプロセッサとクラウドのおかげで、利用できる計算能力の量です。 この能力により、非常に複雑なドメインのパターンと表現を識別できる大規模なニューラル ネットワークを構築できます。

このブログ投稿は XNUMX つの部分で構成されています。

• パート I は、ゲーム向けジェネレーティブ AI の分野に関する私たちの観察と予測で構成されています。
• パート II は、この分野の市場マップであり、さまざまなセグメントの概要を示し、それぞれの主要企業を特定しています。

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仮定

まず、このブログ投稿の残りの部分の根底にあるいくつかの仮定を調べてみましょう。

1. 一般的な AI で行われている研究の量は増え続け、より効果的な技術が生み出されます。

機械学習または人工知能に関する学術論文の数のグラフを考えてみてください。 arXivアーカイブ 毎月：

ご覧のとおり、論文の数は指数関数的に増加しており、減速する兆候はありません。 そして、これには公開された論文だけが含まれます。研究の多くは公開されることさえなく、直接オープン ソース モデルや製品の研究開発に使用されます。 その結果、関心と革新が爆発的に高まります。

2. エンターテインメントの中で、ジェネレーティブ AI の影響が最も大きいのはゲーム

ゲームは、関連するアセットの種類 (2D アート、3D アート、効果音、音楽、ダイアログなど) が非常に多いという点で、最も複雑な形式のエンターテイメントです。 また、ゲームは最もインタラクティブであり、リアルタイムの体験に重点が置かれています。 これは、新しいゲーム開発者が参入するための大きな障壁となるだけでなく、チャートトップの最新ゲームを制作するための莫大なコストを生み出します。 また、ジェネレーティブ AI ディスラプションの大きなチャンスも生まれます。

のようなゲームを考えてみましょう レッド・デッド・リデンプション2、これまでに制作されたゲームの中で最も高価なゲームの 500 つで、制作費は 8 億ドル近くかかりました。 その理由は簡単にわかります。市場に出回っているゲームの中で最も美しく、完全に実現された仮想世界の 1,000 つです。 また、構築に 30 年近くを要し、100 人を超えるプレイできないキャラクター (それぞれに独自の個性、アートワーク、声優がいます)、約 6 平方マイルのサイズの世界、60 つのチャプターにまたがる 100 を超えるミッション、およびXNUMX 人以上のミュージシャンによって作成された約 XNUMX 時間の音楽。 このゲームのすべてが大きいです。

Red Dead Redemption 2 と比較してみましょう Microsoft Flight Simulator、これは単に大きいだけでなく、巨大です。 Microsoft Flight Simulator を使用すると、プレイヤーは 197 億 XNUMX 万平方マイルに及ぶ地球全体を飛び回ることができます。 マイクロソフトはどのようにしてこのような大規模なゲームを構築したのですか? AIにやらせることで。 マイクロソフトが提携 blackshark.ai、そしてAIを訓練して 3D 衛星画像から写実的な 2D 世界を生成する.

これは、AI を使用せずに構築することは文字通り不可能だったゲームの例であり、さらに、これらのモデルは時間の経過とともに継続的に改善できるという事実から恩恵を受けています。 たとえば、「高速道路のクローバーの葉の陸橋」モデルを強化し、構築プロセス全体を再実行すると、地球全体のすべての高速道路の陸橋が突然改善されます。

3. ゲーム制作に関わるすべてのアセットに、生成型 AI モデルが存在する

これまでのところ、Stable Diffusion や MidJourney などの 2D 画像ジェネレーターは、生成できる画像の目を引く性質により、ジェネレーティブ AI よりも人気のある興奮の大部分を捉えています。 しかし、3D モデルからキャラクター アニメーション、セリフや音楽に至るまで、ゲームに関連する事実上すべてのアセット用のジェネレーティブ AI モデルが既に存在します。 このブログ投稿の後半には、各タイプのコンテンツに焦点を当てているいくつかの企業を強調した市場マップが含まれています。

4. コンテンツの価格が劇的に下がり、場合によっては事実上ゼロになります。

ジェネレーティブ AI を制作パイプラインに統合する実験を行っているゲーム開発者と話すとき、最大の興奮は、時間とコストの劇的な削減についてです。 ある開発者は、3 つのイメージのコンセプト アートを作成するのにかかる時間が、最初から最後まで 120 週間から 1 時間に短縮され、XNUMX 対 XNUMX になったと語っています。 生産パイプライン全体で同様の節約が可能になると考えています。

明確にするために言うと、アーティストが入れ替わる危険はありません。 これは、アーティストがすべての作業を自分で行う必要がなくなったことを意味します。最初のクリエイティブな方向性を設定し、時間のかかる技術的な実行の多くを AI に任せることができるようになりました。 この点で、彼らは手描きアニメーションの黎明期のセルペインターのようなもので、熟練した「インカー」がアニメーションのアウトラインを描き、その後、低コストの「ペインター」の軍隊が時間をかけて絵を描く作業を行っていました。アニメーションセル、線を埋める。 ゲーム作成の「オートコンプリート」です。

5. 私たちはまだこの革命の初期段階にあり、多くの慣行を改善する必要があります

最近の興奮にもかかわらず、私たちはまだスタートラインに立っています。 この新しいテクノロジーをゲームに活用する方法を見つけ出すには、膨大な量の作業が必要であり、この新しい分野に迅速に参入する企業には大きなチャンスが生まれます。

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予測

これらの仮定を踏まえて、ゲーム業界がどのように変化するかについて、いくつかの予測を以下に示します。

1. Generative AI を効果的に使用する方法を学ぶことは、市場性のあるスキルになります。

ジェネレーティブ AI を他の人よりも効果的に使用している実験者がすでにいます。 この新しいテクノロジーを最大限に活用するには、さまざまなツールとテクニックを使用し、それらの間を行き来する方法を知る必要があります。 これは、アーティストの創造的なビジョンとプログラマーの技術的スキルを組み合わせた、市場性のあるスキルになると予測しています。

クリス・アンダーソンは、「すべての豊かさが新たな希少性を生み出す」という言葉で有名です。 コンテンツが豊富になるにつれて、最も不足するのは、AI ツールと最も協力的かつ効果的に作業する方法を知っているのはアーティストであると考えています。

たとえば、ジェネレーティブ AI をプロダクション アートワークに使用するには、次のような特別な課題があります。

• コヒーレンス。 どのプロダクション アセットでも、後でアセットに変更や編集を加えることができる必要があります。 AI ツールを使用すると、同じプロンプトでアセットを再現できる必要があるため、変更を加えることができます。 同じプロンプトが非常に異なる結果を生成する可能性があるため、これは注意が必要です。
• スタイル。 特定のゲームのすべてのアートに一貫したスタイルを持たせることが重要です。つまり、ツールをトレーニングするか、特定のスタイルに関連付ける必要があります。

2. 障壁を下げることで、よりリスクを冒し、創造的な探求ができるようになる

私たちは、ゲーム開発の新たな「黄金時代」にまもなく突入するかもしれません。この時代では、参入障壁が低くなり、より革新的で創造的なゲームが爆発的に増加します。 制作コストの削減がリスクの低減につながるという理由だけでなく、これらのツールにより、より幅広い視聴者向けに高品質のコンテンツを作成する能力が解き放たれるからです。 それが次の予言につながる…

3. AI を活用した「マイクロ ゲーム スタジオ」の台頭

ジェネレーティブ AI のツールとサービスを利用すれば、従業員がわずか 1 人か 2 人の小さな「マイクロ スタジオ」で制作された、より実行可能な商用ゲームが見られるようになるでしょう。 小さなインディー ゲーム スタジオのアイデアは新しいものではありません – ヒット ゲーム Among Us . これにより…

4. 毎年リリースされるゲーム数の増加

Unity と Roblox の成功は、強力なクリエイティブ ツールを提供することで、より多くのゲームが構築されることを示しています。 ジェネレーティブ AI はハードルをさらに下げ、さらに多くのゲームを作成します。 業界はすでに発見の課題に苦しんでいます。 10,000 ゲームが Steam に追加されました 昨年だけでも - そしてこれは発見にさらに大きな圧力をかけるでしょう. ただし、次のこともわかります…

5.ジェネレーティブAI以前には不可能だった新しいゲームタイプの作成

ジェネレーティブ AI なしでは不可能だった新しいゲーム ジャンルが発明されることになるでしょう。 Microsoft のフライト シミュレーターについては既に説明しましたが、新しいコンテンツのリアルタイム生成に依存するまったく新しいジャンルが発明されるでしょう。

検討 アローマンサー、によって スペルブラシ. これは、事実上無制限の新しいゲームプレイのために AI によって作成されたキャラクターをフィーチャーした RPG ゲームです。

また、AI を使用してプレーヤーが独自のゲーム内アバターを作成できるようにしている別のゲーム開発者も知っています。 以前は、プレイヤーが組み合わせてアバターを作成できる手描きのアバター画像のコレクションがありましたが、現在はこれを完全に破棄し、プレイヤーの説明からアバター画像を生成しているだけです。 プレイヤーに AI を介してコンテンツを生成させることは、プレイヤーに独自のコンテンツをゼロからアップロードさせるよりも安全です。AI は攻撃的なコンテンツの作成を回避するようにトレーニングできるため、プレイヤーにより大きな所有感を与えることができます。

6. 価値は、基礎モデルだけでなく、業界固有の AI ツールにも生じる

Stable Diffusion や Midjourney などの基本的なモデルをめぐる興奮と話題は、目を見張るような評価を生み出していますが、新しい研究の継続的な洪水により、新しい技術が洗練されるにつれて、新しいモデルが生まれては消えていきます。 Dall-E、Midjourney、Stable Diffusion の 3 つの一般的なジェネレーティブ AI モデルへの Web サイト検索トラフィックを検討してください。 それぞれの新しいモデルが脚光を浴びています。

別のアプローチとして、特定の対象者を深く理解し、既存の制作パイプライン (ゲーム向けの Unity や Unreal など) に豊富に統合して、特定の業界の Generative AI のニーズに焦点を当てた、業界に合わせた一連のツールを構築することが考えられます。

良い例は 滑走路 ビデオ編集、グリーン スクリーンの削除、修復、モーション トラッキングなどの AI 支援ツールを使用して、ビデオ クリエイターのニーズをターゲットにしています。 このようなツールは、特定のオーディエンスを構築して収益化し、時間の経過とともに新しいモデルを追加できます。 Runway for games のようなスイートはまだ登場していませんが、活発な開発が行われていることはわかっています。

7. 法的な挑戦が迫っている

これらのジェネレーティブ AI モデルのすべてに共通しているのは、多くの場合、インターネット自体をスクレイピングして作成されたコンテンツの膨大なデータセットを使用してトレーニングされることです。 たとえば、Stable Diffusion は、Web から収集された 5 億を超える画像とキャプションのペアでトレーニングされています。

現時点では、これらのモデルは「公正使用」の著作権原則に基づいて動作すると主張していますが、この主張はまだ法廷で決定的に検証されていません. 明らかなようです 法的な挑戦が迫っている これはジェネレーティブ AI の展望を変える可能性があります。

大規模なスタジオは、明確な権利と所有権を持っている内部コンテンツに基づいて構築された独自のモデルを構築することにより、競争上の優位性を追求する可能性があります. たとえば、マイクロソフトは、ここで特に有利な立場にあります。 現在、23 のファースト パーティ スタジオ、その後さらに 7 Activisionの買収が完了.

8. プログラミングは、芸術的なコンテンツほど深く混乱することはありません – 少なくともまだ

ソフトウェア エンジニアリングは、ゲーム開発のもう 16 つの主要なコストですが、aXNUMXz Enterprise チームの同僚が最近のブログ投稿で共有しているように、 アートは死んでいない、それはただ機械が生成したものだ、AI モデルを使用してコードを生成するには、より多くのテストと検証が必要なため、クリエイティブ アセットを生成するよりも生産性の向上は小さくなります。 Copilot のようなコーディング ツールは、エンジニアのパフォーマンスを適度に改善する可能性がありますが、同じ効果は得られません…少なくとも近いうちに。

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提言

これらの予測に基づいて、次の推奨事項を提供します。

1.ジェネレーティブ AI の調査を今すぐ開始する

この来るべきジェネレーティブ AI 革命の力を最大限に活用する方法を理解するには、しばらく時間がかかるでしょう。 今始めた企業は、後で有利になります。 これらの技術が制作にどのように影響するかを調査するために、社内で実験的なプロジェクトを進行中のスタジオがいくつかあります。

2. マーケット マップの機会を探す

アニメーションや音声とダイアログなど、マーケット マップの一部の部分はすでに非常に混み合っていますが、他の領域は広く開かれています。 この分野に関心のある起業家には、「ゲームの滑走路」など、まだ開拓されていない分野に力を注ぐことをお勧めします。

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市場の現状

ジェネレーティブ AI がゲームに影響を与えているこれらの各カテゴリで特定した企業のリストを取得するために、市場マップを作成しました。 このブログ投稿では、これらの各カテゴリについて詳しく説明し、各カテゴリで最もエキサイティングな企業を強調しています。

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2D画像

テキスト プロンプトから 2D 画像を生成することは、生成 AI の最も広く適用されている分野の XNUMX つです。 のようなツール ミッドジャーニー, 安定拡散, ドールE2 テキストから高品質の 2D 画像を生成することができ、ゲームのライフ サイクルの複数の段階で、すでにゲーム制作への道を見出しています。

コンセプトアート

ジェネレーティブ AI ツールは、「着想」に優れているか、ゲーム デザイナーなどの非アーティストがコンセプトやアイデアを非常に迅速に探索して、制作プロセスの重要な部分であるコンセプト アートワークを生成するのに役立ちます。 たとえば、あるスタジオ (匿名のまま) は、これらのツールのいくつかを一緒に使用してコンセプト アート プロセスを根本的にスピードアップし、以前は 3 週間もかかっていたイメージの作成に XNUMX 日しかかかっていません。

• まず、ゲーム デザイナーは Midjourney を使用してさまざまなアイデアを探り、刺激的な画像を生成します。
• これらはプロのコンセプト アーティストに引き渡され、コンセプト アーティストはそれらを組み合わせ、結果をペイントして XNUMX つの首尾一貫したイメージを作成します。これが Stable Diffusion に送られ、さまざまなバリエーションが作成されます。
• これらのバリエーションについて話し合い、XNUMX つを選択し、いくつかの編集を手動でペイントします。その後、満足のいく結果が得られるまでプロセスを繰り返します。
• その段階で、この画像を最後にもう XNUMX 度 Stable Diffusion に戻して「アップスケール」し、最終的なアート作品を作成します。

2Dプロダクションアート

一部のスタジオは、ゲーム内の制作アートワークに同じツールを使用する実験をすでに行っています。 たとえば、ここに素敵なものがあります Albert Bozesan のチュートリアル Stable Diffusion を使用してゲーム内 2D アセットを作成する方法について。

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3Dアートワーク

3D アセットは、今後のメタバースだけでなく、すべての最新ゲームのビルディング ブロックです。 仮想世界、またはゲーム レベルは、基本的に、環境を埋めるために配置および変更された 3D アセットの単なるコレクションです。 ただし、3D アセットの作成は 2D 画像の作成よりも複雑で、3D モデルの作成やテクスチャとエフェクトの追加など、複数の手順が必要です。 アニメ化されたキャラクターの場合、内部の「スケルトン」を作成し、そのスケルトンの上にアニメーションを作成することも含まれます。

モデルの作成、キャラクターのアニメーション、レベルの構築など、この 3D アセット作成プロセスの各段階の後に、いくつかの異なるスタートアップが登場しています。 ただし、これはまだ解決された問題ではありません。本番環境に完全に統合できるソリューションはまだありません。

3Dアセット

3Dモデル作成の問題を解決しようとしているスタートアップには、 カエディム, ミラージュ, 仮説. Nvidia を含む大企業もこの問題に注目しています。 Get3D とオートデスクの クリップフォージ. Kaedim と Get3d は、イメージから 3D への変換に重点を置いています。 ClipForge と Mirage はテキストから 3D への変換に重点を置いていますが、Hypothetic はテキストから 3D への検索と画像から 3D への変換の両方に関心があります。

3Dテクスチャ

3D モデルは、メッシュに適用されるテクスチャまたはマテリアルと同じくらいリアルに見えます。 中世の城のモデルに適用する苔むした風化した石のテクスチャを決定することで、シーンのルック アンド フィールを完全に変えることができます。 テクスチャには、光がマテリアルにどのように反応するかに関するメタデータが含まれています (粗さ、光沢など)。 アーティストがテキストまたは画像プロンプトに基づいてテクスチャを簡単に生成できるようにすることは、クリエイティブ プロセス内の反復速度を向上させる上で非常に価値があります。 いくつかのチームがこの機会を追求しています。 バリウムAI, ポン酢 , アーマーラボ.

アニメーション

優れたアニメーションの作成は、ゲーム作成プロセスの中で最も時間と費用がかかり、熟練が必要な部分の XNUMX つです。 コストを削減し、よりリアルなアニメーションを作成する XNUMX つの方法は、モーション キャプチャを使用することです。この方法では、俳優またはダンサーをモーション キャプチャ スーツに入れ、特別に装備されたモーション キャプチャ ステージで動きを記録します。

現在、ビデオから直接アニメーションをキャプチャできるジェネレーティブ AI モデルが見られます。 これは、高価なモーション キャプチャ リグが不要になるだけでなく、既存のビデオからアニメーションをキャプチャできるため、はるかに効率的です。 これらのモデルのもう XNUMX つのエキサイティングな側面は、既存のアニメーションにフィルタを適用するためにも使用できることです。たとえば、酔っ払ったり、年老いたり、幸せそうに見せたりすることができます。 このスペースを狙っている企業は次のとおりです。 キネティクス, ディープモーション, ラジカル, ムーブアイ, プラスク.

レベルデザインと世界構築

ゲーム作成で最も時間のかかる作業の 5 つは、ゲームの世界を構築することです。これは、ジェネレーティブ AI が適しているタスクです。 Minecraft、No Man's Sky、Diablo などのゲームは、プロシージャル手法を使用してレベルを生成することですでに有名です。レベルはランダムに作成され、毎回異なりますが、レベル デザイナーによって定められたルールに従います。 新しい Unreal XNUMX ゲーム エンジンの大きなセールス ポイントは、フォリッジの配置など、オープン ワールド デザイン用のプロシージャル ツールのコレクションです。

この分野では、次のようないくつかのイニシアチブを見てきました。 プロメテアン, MLXAR、またはメタの ビルダーボット、生成技術が手続き型技術に取って代わるのは時間の問題だと考えています。 この分野では、しばらくの間、次のような学術研究が行われてきました。 マインクラフトの生成技術 or ドゥームのレベルデザイン.

レベル デザインにジェネレーティブ AI ツールを期待するもう 1920 つの説得力のある理由は、さまざまなスタイルでレベルとワールドを作成できることです。 XNUMX 年代のフラッパー時代のニューヨーク、ディストピアのブレードランナー風の未来、トールキン風のファンタジーの世界の世界をツールに生成することを想像できます。

次の概念は、「… のスタイルのゲーム レベル」というプロンプトを使用して、Midjourney によって生成されました。

オーディオ

サウンドと音楽は、ゲームプレイ体験の大きな部分を占めています。 Generative AI を使用してオーディオを生成し、グラフィックス側で既に行われている作業を補完する企業を見始めています。

サウンドエフェクト

効果音は、AI にとって魅力的なオープン エリアです。 があった 学術論文 AI を使用して映画の「フォーリー」 (足音など) を生成するアイデアを探っていますが、ゲームの商用製品はまだほとんどありません。

これは時間の問題であると考えています。なぜなら、ゲームのインタラクティブな性質により、これはジェネレーティブ AI の明らかなアプリケーションとなり、制作の一環として静的な効果音 (「スターウォーズのスタイルのレーザー銃の音」) を作成し、実行時にリアルタイムのインタラクティブな効果音を作成します。

プレイヤーのキャラクターの足音を生成するのと同じくらい簡単なことを考えてみましょう。 ほとんどのゲームは、草の上を歩く、砂利の上を歩く、草の上を走る、砂利の上を走るなど、事前に録音された少数の足音サウンドを含めることでこれを解決しています。

より良いアプローチは、フォーリー サウンド エフェクトのリアルタイム生成 AI モデルです。これは、適切なサウンド エフェクトをオンザフライで、毎回わずかに異なり、地面、キャラクターの重量、歩き方、履物など

音楽を聴く際のスピーカーとして

音楽は常にゲームの課題でした。 映画やテレビと同じように感情的なトーンを設定するのに役立つため、これは重要ですが、ゲームは数百時間または数千時間も続く可能性があるため、すぐに繰り返したり、面倒になったりする可能性があります. また、ゲームのインタラクティブな性質により、画面上で起こっていることと音楽を正確に一致させることが難しい場合があります。

アダプティブ ミュージックは、Microsoft の「ダイレクトミュージックインタラクティブな音楽を作成するためのシステム。 DirectMusic は、主にフォーマットでの作曲の難しさから、広く採用されることはありませんでした。 モノリスのようないくつかのゲームのみ 誰も永遠に生きていない、真にインタラクティブなスコアを作成しました。

現在、多くの企業が AI で生成された音楽を作成しようとしています。 サウンドフル, ミュージシャン, ハルモナイ, 無限のアルバム, Aiva. そして、今日のいくつかのツールは、 ジュークボックス オープン AI によるものは、非常に計算集約的であり、リアルタイムで実行することはできません。大部分は、初期モデルが構築されるとリアルタイムで実行できます。

スピーチとダイアログ

ゲーム内のキャラクターのリアルな声を作成しようとする企業は多数あります。 音声合成によってコンピューターに声を与えようとしてきた長い歴史を考えると、これは驚くべきことではありません。 企業は次のとおりです。 ソナント, コキ, レプリカスタジオ, 似ています.ai, リードスピーカー.aiなど、今日、世界中で広く使用されています。

発話にジェネレーティブ AI を使用することには複数の利点があり、それがこの分野が非常に混雑している理由の一部を説明しています。

• オンザフライでダイアログを生成します。 通常、ゲーム内のセリフは声優から事前に録音されますが、これらは事前に録音された缶詰のスピーチに限定されます。 ジェネレーティブ AI ダイアログを使用すると、キャラクターは何でも言うことができます。つまり、プレイヤーの行動に完全に反応することができます。 NPC 向けのよりインテリジェントな AI モデル (このブログの範囲外ですが、現在は同様にエキサイティングなイノベーションの分野です) と組み合わせることで、プレイヤーに完全に反応するゲームの約束が間もなく実現します。
• ロール・プレイング。 多くのプレイヤーは、現実世界のアイデンティティとほとんど似ていないファンタジー キャラクターとしてプレイしたいと考えています。 しかし、プレイヤーが自分の声で話すとすぐに、この幻想は崩壊します。 プレイヤーのアバターに一致する生成された音声を使用すると、その錯覚が維持されます。
  コントロール。 スピーチが生成されると、タンブル、抑揚、感情的な共鳴、音素の長さ、アクセントなど、声のニュアンスを制御できます。
• ローカリゼーション。 ダイアログを任意の言語に翻訳し、同じ声で話せるようにします。 のような企業 ディープダブ 特にこのニッチに焦点を当てています。

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NPCまたはプレイヤーキャラクター

多くのスタートアップは、ジェネレーティブ AI を使用して対話できる本物そっくりのキャラクターを作成することを検討しています。その理由の XNUMX つは、バーチャル アシスタントや受付係など、ゲーム以外にも幅広い用途がある市場だからです。

リアルなキャラクターを作成する取り組みは、AI 研究の始まりにまでさかのぼります。 実際、人工知能の古典的な「チューリング テスト」の定義では、人間は AI とのチャット会話と人間との会話を区別できないはずです。

この時点で、汎用チャットボットを構築している何百もの企業があり、その多くは GPT-3 のような言語モデルを使用しています。 少数ではありますが、エンターテインメントを目的としたチャットボットの構築を具体的に試みています。 レプリカ & アニマ 仮想の友達を作ろうとしている人。 映画Herで探求されているように、仮想ガールフレンドとデートするという概念は、あなたが思っているよりも近いかもしれません.

現在、これらのチャットボット プラットフォームの次の反復が見られます。 カリスマアイ, コンバイドットコムまたは インワールド.aiは、完全にレンダリングされた 3D キャラクターに、感情とエージェンシーを備え、作成者がこれらのキャラクターに目標を与えるためのツールを提供することを目的としています。 これは、それらがゲーム内に収まる場合、またはプロットを前進させるための物語の場所を持つ場合、純粋にウィンドウドレッシングである場合に重要です.

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オールインワン プラットフォーム

一般的に最も成功しているジェネレーティブ AI ツールの XNUMX つは、 Runwayml.com、幅広いクリエーター ツール スイートが XNUMX つのパッケージにまとめられているためです。 現在、ビデオゲームを提供するそのようなプラットフォームはなく、これは見過ごされている機会であると考えています. 次の機能を備えたソリューションに投資したいと考えています。

• 生産プロセス全体をカバーするジェネレーティブ AI ツールのフルセット。 (コード、アセット生成、テクスチャ、オーディオ、説明など)
• Unreal や Unity などの一般的なゲーム エンジンと緊密に統合されています。
• 典型的なゲーム制作パイプラインに適合するように設計されています。

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まとめ

これは、ゲーム クリエイターにとって信じられないほどの時間です。 このブログ投稿で説明されているツールのおかげもあって、ゲームが地球全体と同じくらい大きい場合でも、ゲームの構築に必要なコンテンツの生成がこれまでになく簡単になりました!

いつの日か、プレイヤーがまさに望んでいるものに基づいて、プレイヤーのためだけに作成された完全にパーソナライズされたゲームを想像することさえ可能です. これは、エンダーズ ゲームの「AI マインド ゲーム」やスタートレックのホロデッキのように、長い間 SF の世界にありました。 しかし、このブログ投稿で説明されているツールが急速に進歩しているため、この現実がすぐそこまで来ていることは想像に難くありません。

AI for Gaming の会社の構築に関心のある創業者または潜在的な創業者の方は、ぜひご連絡ください。 私たちはあなたから聞きたい！