Revoluția AI generativă în jocuri

Pentru a înțelege cât de radical vor fi transformate jocurile de IA generativă, nu căutați mai departe decât acest recent Twitter postare by @emmanuel_2m. În această postare, el explorează utilizarea Stable Diffusion + Dreambooth, modele populare 2D Generative AI, pentru a genera imagini cu poțiuni pentru un joc ipotetic.

Ceea ce este transformator la această lucrare nu este doar faptul că economisește timp și bani, oferind în același timp calitate – distrugând astfel clasicul triunghi „puteți avea doar două dintre cost, calitate sau viteză”. Artiștii creează acum imagini de înaltă calitate în câteva ore, care altfel ar dura săptămâni pentru a le genera manual. Ceea ce este cu adevărat transformator este că:

• Această putere creativă este acum disponibilă pentru oricine poate învăța câteva instrumente simple.
• Aceste instrumente pot crea un număr nesfârșit de variații într-un mod extrem de iterativ.
• Odată antrenat, procesul este în timp real – rezultatele sunt disponibile aproape instantaneu.

Nu a existat o tehnologie atât de revoluționară pentru jocuri de la 3D în timp real. Petreceți orice timp vorbind cu creatorii de jocuri, iar sentimentul de entuziasm și uimire este palpabil. Deci, unde merge această tehnologie? Și cum va transforma jocul? În primul rând, totuși, să analizăm ce este AI generativ?

CUPRINS

Ce este IA generativă

AI generativă este o categorie de învățare automată în care computerele pot genera conținut nou original ca răspuns la solicitările utilizatorului. Astăzi, textul și imaginile sunt cele mai mature aplicații ale acestei tehnologii, dar se lucrează în aproape orice domeniu creativ, de la animație, la efecte sonore, la muzică, până la crearea de personaje virtuale cu personalități complet dezvoltate.

AI nu este nimic nou în jocuri, desigur. Chiar și jocurile timpurii, cum ar fi Pong-ul lui Atari, aveau adversari controlați de computer pentru a provoca jucătorul. Acești inamici virtuali, totuși, nu rulau AI așa cum o cunoaștem astăzi. Erau pur și simplu proceduri scriptate create de designeri de jocuri. Au simulat un adversar inteligent artificial, dar nu au putut învăța și au fost la fel de buni ca programatorii care i-au construit.

Ceea ce este diferit acum este cantitatea de putere de calcul disponibilă, datorită microprocesoarelor mai rapide și cloud-ului. Cu această putere, este posibil să se construiască rețele neuronale mari care pot identifica modele și reprezentări în domenii extrem de complexe.

Această postare pe blog are două părți:

• Partea I constă în observațiile și predicțiile noastre pentru domeniul IA generativă pentru jocuri.
• Partea a II-a este harta pieței noastre a spațiului, conturând diferitele segmente și identificând companiile cheie din fiecare.

CUPRINS

Presupuneri

Mai întâi, să explorăm câteva ipoteze care stau la baza restului acestei postări de blog:

1. Cantitatea de cercetare efectuată în general AI va continua să crească, creând tehnici din ce în ce mai eficiente

Luați în considerare acest grafic al numărului de lucrări academice publicate despre învățarea automată sau inteligența artificială în arXiv arhiva in fiecare luna:

După cum puteți vedea, numărul lucrărilor crește exponențial, fără niciun semn de încetinire. Și aceasta include doar lucrări publicate – o mare parte din cercetare nu este nici măcar publicată, mergând direct la modele open source sau R&D de produse. Rezultatul este o explozie de interes și inovație.

2. Dintre toate divertismentul, jocurile vor fi cel mai afectate de IA generativă

Jocurile sunt cea mai complexă formă de divertisment, în ceea ce privește numărul mare de tipuri de active implicate (artă 2D, artă 3D, efecte sonore, muzică, dialog etc.). Jocurile sunt, de asemenea, cele mai interactive, cu un accent mare pe experiențele în timp real. Acest lucru creează o barieră abruptă la intrarea noilor dezvoltatori de jocuri, precum și un cost ridicat pentru a produce un joc modern, de top. De asemenea, creează o oportunitate extraordinară pentru perturbarea AI generativă.

Luați în considerare un joc ca Roșu 2 mort răscumpărare, unul dintre cele mai scumpe jocuri produse vreodată, costând aproape 500 de milioane de dolari. Este ușor de înțeles de ce – are una dintre cele mai frumoase, pe deplin realizate lumi virtuale ale oricărui joc de pe piață. De asemenea, a fost nevoie de aproape 8 ani pentru a construi, include mai mult de 1,000 de personaje care nu se pot juca (fiecare cu propria personalitate, opera de artă și actor de voce), o lume de aproape 30 de mile pătrate, peste 100 de misiuni împărțite în 6 capitole și aproape 60 de ore de muzică create de peste 100 de muzicieni. Totul despre acest joc este mare.

Acum compară Red Dead Redemption 2 cu Microsoft Flight Simulator, care nu este doar mare, este enorm. Microsoft Flight Simulator le permite jucătorilor să zboare în jurul întregii planete Pământ, toate cele 197 de milioane de mile pătrate din aceasta. Cum a creat Microsoft un joc atât de masiv? Lăsând un AI să o facă. Microsoft a făcut partener rechin negru.ai, și a antrenat un AI pentru generați o lume 3D fotorealistă din imagini din satelit 2D.

Acesta este un exemplu de joc care ar fi fost literalmente imposibil de construit fără utilizarea AI și, în plus, beneficiază de faptul că aceste modele pot fi îmbunătățite continuu în timp. De exemplu, ele pot îmbunătăți modelul „pasaj superior autostradă”, pot relua întregul proces de construcție și, dintr-o dată, toate pasajele autostradale de pe întreaga planetă sunt îmbunătățite.

3. Va exista un model AI generativ pentru fiecare activ implicat în producția de jocuri

Până acum, generatoarele de imagini 2D precum Stable Diffusion sau MidJourney au captat cea mai mare parte a entuziasmului popular față de Generative AI datorită naturii atrăgătoare a imaginilor pe care le pot genera. Dar există deja modele AI generative pentru aproape toate activele implicate în jocuri, de la modele 3D, la animații de personaje, la dialog și muzică. A doua jumătate a acestei postări de blog include o hartă a pieței care evidențiază unele dintre companiile care se concentrează pe fiecare tip de conținut.

4. Prețul conținutului va scădea dramatic, ajungând efectiv la zero în unele cazuri.

Când vorbesc cu dezvoltatorii de jocuri care experimentează integrarea AI generativă în conducta lor de producție, cea mai mare entuziasm este reducerea dramatică a timpului și a costurilor. Un dezvoltator ne-a spus că timpul lor de a genera artă conceptuală pentru o singură imagine, de la început până la sfârșit, a scăzut de la 3 săptămâni la o singură oră: o reducere de 120 la 1. Credem că vor fi posibile economii similare pe întreaga conductă de producție.

Pentru a fi clar, artiștii nu sunt în pericol de a fi înlocuiți. Înseamnă că artiștii nu mai trebuie să facă ei înșiși toată munca: acum pot stabili direcția creativă inițială, apoi pot transfera o mare parte din execuția tehnică și consumatoare de timp către o IA. În acest sens, ei sunt ca pictorii de cel din primele zile ale animației desenate manual, în care „căleșitori” de înaltă calificare desenau contururile animației, iar apoi armatele de „pictori” cu costuri mai mici ar face munca consumatoare de timp de a picta celule de animație, completând rândurile. Este „completarea automată” pentru crearea jocului.

5. Suntem încă la începutul acestei revoluții și o mulțime de practici mai trebuie să fie rafinate

În ciuda tuturor entuziasmului recent, suntem încă la linia de start. Urmează o cantitate enormă de muncă pe măsură ce ne dăm seama cum să valorificăm această nouă tehnologie pentru jocuri și vor fi generate oportunități enorme pentru companiile care se mută rapid în acest nou spațiu.

CUPRINS

Predictii

Având în vedere aceste ipoteze, iată câteva predicții despre modul în care industria jocurilor poate fi transformată:

1. A învăța cum să folosești eficient IA generativă va deveni o abilitate care poate fi comercializată

Deja vedem unii experimentatori care folosesc AI generativ mai eficient decât alții. Pentru a folosi la maximum această nouă tehnologie este nevoie să folosiți o varietate de instrumente și tehnici și să știți cum să săriți între ele. Previzăm că aceasta va deveni o abilitate comercializabilă, combinând viziunea creativă a unui artist cu abilitățile tehnice ale unui programator.

Chris Anderson este faimos pentru că spune: „Fiecare abundență creează o nouă penurie”. Pe măsură ce conținutul devine abundent, credem că artiștii care știu să lucreze cel mai bine și cel mai eficient cu instrumentele AI sunt cei mai puțini.

De exemplu, utilizarea AI generativă pentru lucrări de artă de producție implică provocări speciale, inclusiv:

• Coerenţă. Cu orice material de producție, trebuie să puteți face modificări sau editări asupra materialului pe viitor. Cu un instrument AI, asta înseamnă că trebuie să poți reproduce materialul cu același prompt, astfel încât să poți face apoi modificări. Acest lucru poate fi dificil, deoarece același prompt poate genera rezultate foarte diferite.
• Stil. Este important ca toată arta dintr-un anumit joc să aibă un stil consistent – ​​ceea ce înseamnă că instrumentele tale trebuie să fie antrenate sau legate în alt mod de stilul tău dat.

2. Scăderea barierelor va avea ca rezultat o mai mare asumare de riscuri și o explorare creativă

Este posibil să intrăm în curând într-o nouă „epocă de aur” a dezvoltării jocurilor, în care o barieră mai scăzută la intrare are ca rezultat o explozie de jocuri mai inovatoare și mai creative. Nu doar pentru că costurile de producție mai mici duc la un risc mai mic, ci și pentru că aceste instrumente deblochează capacitatea de a crea conținut de înaltă calitate pentru un public mai larg. Ceea ce duce la următoarea predicție...

3. O creștere a „studiourilor de microjocuri” asistate de IA

Înarmați cu instrumente și servicii generative AI, vom începe să vedem jocuri comerciale mai viabile produse de mici „micro studiouri” de doar 1 sau 2 angajați. Ideea unui mic studio de jocuri indie nu este nouă – joc de succes Printre noi a fost creat de studioul Innersloth cu doar 5 angajați – dar dimensiunea și amploarea jocurilor pe care aceste studiouri mici le pot crea vor crește. Acest lucru va avea ca rezultat...

4. O creștere a numărului de jocuri lansate în fiecare an

Succesul Unity și Roblox a demonstrat că furnizarea de instrumente creative puternice are ca rezultat construirea mai multor jocuri. AI generativă va scădea ștacheta și mai mult, creând un număr și mai mare de jocuri. Industria suferă deja de provocări de descoperire – mai mult decât 10,000 de jocuri au fost adăugate la Steam numai anul trecut – iar acest lucru va pune și mai multă presiune asupra descoperirii. Totuși vom vedea și...

5. Noi tipuri de jocuri create care nu erau posibile înainte de Generative AI

Vom vedea noi genuri de jocuri inventate care pur și simplu nu erau posibile fără AI generativă. Am vorbit deja despre simulatorul de zbor al Microsoft, dar vor fi inventate genuri complet noi, care depind de generarea în timp real a conținutului nou.

Lua în considerare Arrowmancer, de vrăjitură. Acesta este un joc RPG care prezintă personaje create de AI pentru un joc nou practic nelimitat.

De asemenea, știm despre un alt dezvoltator de jocuri care folosește AI pentru a le permite jucătorilor să-și creeze propriul avatar în joc. Anterior, aveau o colecție de imagini cu avatar desenate manual pe care jucătorii le puteau combina pentru a-și crea avatarul – acum au renunțat complet la asta și pur și simplu generează imaginea avatarului din descrierea jucătorului. Permiterea jucătorilor să genereze conținut printr-o IA este mai sigur decât a permite jucătorilor să-și încarce propriul conținut de la zero, deoarece AI poate fi antrenat pentru a evita crearea de conținut ofensator, oferind totuși jucătorilor un sentiment mai mare de proprietate.

6. Valoarea se va acumula instrumentelor AI specifice industriei, și nu doar modelelor de bază

Entuziasmul și zgomotul din jurul modelelor fundamentale precum Stable Diffusion și Midjourney generează evaluări uluitoare, dar fluxul continuu de noi cercetări asigură că noi modele vor veni și dispar pe măsură ce noile tehnici sunt rafinate. Luați în considerare traficul de căutare pe site-uri către 3 modele populare de IA generativă: Dall-E, Midjourney și Stable Diffusion. Fiecare model nou își are rândul în centrul atenției.

O abordare alternativă poate fi construirea unor suite de instrumente aliniate la industrie, care se concentrează pe nevoile AI generative ale unei anumite industrii, cu o înțelegere profundă a unui anumit public și o integrare bogată în conductele de producție existente (cum ar fi Unity sau Unreal pentru jocuri).

Un bun exemplu este Pistă de decolare care vizează nevoile creatorilor de videoclipuri cu instrumente asistate de AI, cum ar fi editarea video, eliminarea ecranului verde, pictarea și urmărirea mișcării. Instrumente ca acesta pot construi și monetiza un anumit public, adăugând noi modele în timp. Nu am văzut încă o suită precum Runway pentru jocuri, dar știm că este un spațiu de dezvoltare activă.

7. Vin provocări legale

Ceea ce au în comun toate aceste modele de IA generativă este că sunt antrenate folosind seturi masive de date de conținut, adesea create prin răzuirea internetului însuși. Stable Diffusion, de exemplu, este antrenat pe mai mult de 5 miliarde de perechi imagine/titlu, extrase de pe web.

În acest moment, aceste modele pretind că funcționează în conformitate cu doctrina dreptului de autor „utilizare corectă”, dar acest argument nu a fost încă testat definitiv în instanță. Pare clar că vin provocări legale ceea ce probabil va schimba peisajul AI generativ.

Este posibil ca studiourile mari să caute avantaje competitive prin construirea de modele proprietare construite pe conținut intern la care au drepturi și titluri clare. Microsoft, de exemplu, este deosebit de bine poziționat aici cu 23 de studiouri de primă petrecere astăzi, și încă 7 după achiziția Actision se încheie.

8. Programarea nu va fi perturbată la fel de profund ca conținutul artistic – cel puțin nu încă

Ingineria software este celălalt cost major al dezvoltării jocurilor, dar după cum au spus colegii noștri din echipa a16z Enterprise în postarea lor recentă pe blog, Arta nu este moartă, este doar generată de mașini, generarea de cod cu un model AI necesită mai multe teste și verificări și, prin urmare, are o îmbunătățire mai mică a productivității decât generarea de active creative. Instrumentele de codare precum Copilot pot oferi îmbunătățiri moderate de performanță pentru ingineri, dar nu vor avea același impact... cel puțin în curând.

CUPRINS

Recomandări

Pe baza acestor predicții, oferim următoarele recomandări:

1. Începeți acum să explorați AI generativ

Va dura ceva timp pentru a descoperi cum să valorificăm pe deplin puterea acestei viitoare revoluții generative AI. Companiile care încep acum vor avea un avantaj mai târziu. Cunoaștem mai multe studiouri care au proiecte experimentale interne în desfășurare pentru a explora modul în care aceste tehnici pot avea impact asupra producției.

2. Căutați oportunități pe harta pieței

Unele părți ale hărții pieței noastre sunt deja foarte aglomerate, cum ar fi Animații sau Discurs și dialog, dar alte zone sunt larg deschise. Îi încurajăm pe antreprenorii interesați de acest spațiu să își concentreze eforturile pe domeniile care sunt încă neexplorate, cum ar fi „Runway for Games”.

CUPRINS

Starea actuală a pieței

Am creat o hartă a pieței pentru a capta o listă a companiilor pe care le-am identificat în fiecare dintre aceste categorii, unde vedem că AI generativă afectează jocurile. Această postare de blog trece prin fiecare dintre aceste categorii, explicând-o mai detaliat și evidențiind cele mai interesante companii din fiecare categorie.

CUPRINS

Imagini 2D

Generarea de imagini 2D din mesaje text este deja una dintre cele mai aplicate domenii ale AI generativă. Instrumente ca Mijlocul călătoriei, Difuzie stabilă, și Dall-E 2 pot genera imagini 2D de înaltă calitate din text și și-au găsit deja drumul în producția de jocuri în mai multe etape ale ciclului de viață al jocului.

Artă conceptuală

Instrumentele AI generative sunt excelente la „ideație” sau îi ajută pe cei care nu sunt artiști, cum ar fi designerii de jocuri, să exploreze concepte și idei foarte rapid pentru a genera lucrări de artă conceptuală, o parte cheie a procesului de producție. De exemplu, un studio (rămânând anonim) folosește mai multe dintre aceste instrumente împreună pentru a-și accelera radical procesul de artă conceptuală, luând o singură zi pentru a crea o imagine care anterior ar fi durat până la 3 săptămâni.

• În primul rând, designerii lor de jocuri folosesc Midjourney pentru a explora diferite idei și pentru a genera imagini pe care le consideră inspirate.
• Acestea sunt predate unui artist de concept profesionist care le asambla împreună și pictează rezultatul pentru a crea o singură imagine coerentă – care este apoi introdusă în Stable Diffusion pentru a crea o grămadă de variații.
• Ei discută aceste variații, aleg una, pictează manual unele modificări – apoi repetă procesul până când sunt mulțumiți de rezultat.
• În acea etapă, apoi treceți această imagine înapoi în Stable Diffusion pentru ultima oară pentru a o „upsca” pentru a crea piesa de artă finală.

Productie 2D Art

Unele studiouri experimentează deja utilizarea acelorași instrumente pentru producția de artă în joc. De exemplu, aici este un frumos tutorial de la Albert Bozesan despre utilizarea Stable Diffusion pentru a crea active 2D în joc.

CUPRINS

Opera de artă 3D

Elementele 3D sunt elementul de bază al tuturor jocurilor moderne, precum și metaversul viitor. O lume virtuală, sau un nivel de joc, este în esență doar o colecție de active 3D, plasate și modificate pentru a popula mediul. Crearea unui activ 3D este însă mai complexă decât crearea unei imagini 2D și implică mai mulți pași, inclusiv crearea unui model 3D și adăugarea de texturi și efecte. Pentru personajele animate, implică și crearea unui „schelet” intern și apoi crearea de animații deasupra acelui schelet.

Vedem mai multe startup-uri diferite care merg după fiecare etapă a acestui proces de creare a activelor 3D, inclusiv crearea de modele, animarea personajelor și construirea nivelului. Totuși, aceasta nu este încă o problemă rezolvată – niciuna dintre soluții nu este încă pregătită pentru a fi integrată complet în producție.

active 3D

Startup-urile care încearcă să rezolve problema creării modelului 3D includ Kaedim, Miraj, și Ipotetic. Companiile mai mari se uită, de asemenea, la problemă, inclusiv pe cea a Nvidia Get3D și de la Autodesk ClipForge. Kaedim și Get3d se concentrează pe imagine-to-3D; ClipForge și Mirage se concentrează pe text-to-3D, în timp ce Hypothetic este interesat atât de căutare text-to-3D, cât și de imagine-to-3D.

Texturi 3D

Un model 3D arată doar la fel de realist ca textura sau materialele care sunt aplicate pe plasă. Decizia ce textură de piatră cu mușchi, acoperită de intemperii să se aplice unui model de castel medieval poate schimba complet aspectul și senzația unei scene. Texturile conțin metadate despre modul în care lumina reacționează la material (adică rugozitate, strălucire etc.). Permiterea artiștilor să genereze cu ușurință texturi bazate pe solicitări de text sau de imagine va fi extrem de valoroasă pentru creșterea vitezei de iterație în cadrul procesului creativ. Mai multe echipe caută această oportunitate, inclusiv BariuAI, ponzu, și ArmorLab.

Animaţie

Crearea unei animații grozave este una dintre cele mai consumatoare de timp, costisitoare și mai pricepute părți ale procesului de creare a jocului. O modalitate de a reduce costurile și de a crea o animație mai realistă este să utilizați captura de mișcare, în care puneți un actor sau dansator într-un costum de captură de mișcare și le înregistrați în mișcare într-o scenă de captură de mișcare special instrumentată.

Acum vedem modele AI generative care pot captura animație direct dintr-un videoclip. Acest lucru este mult mai eficient, atât pentru că elimină necesitatea unei platforme costisitoare de captare a mișcării, cât și pentru că înseamnă că puteți captura animație din videoclipurile existente. Un alt aspect interesant al acestor modele este că ele pot fi folosite și pentru a aplica filtre animațiilor existente, cum ar fi pentru a le face să pară beate, vechi sau fericite. Companiile care merg după acest spațiu includ Kinetix, Mișcare adâncă, Radical, Mișcă Ai, și Plask.

Design de nivel și construirea lumii

Unul dintre aspectele cele mai consumatoare de timp ale creării jocului este construirea lumii unui joc, o sarcină pentru care AI generativă ar trebui să fie bine potrivită. Jocuri precum Minecraft, No Man's Sky și Diablo sunt deja renumite pentru utilizarea tehnicilor procedurale pentru a-și genera nivelurile, în care nivelurile sunt create aleatoriu, diferite de fiecare dată, dar respectând regulile stabilite de designerul de niveluri. Un mare argument de vânzare al noului motor de joc Unreal 5 este colecția sa de instrumente procedurale pentru proiectarea lumii deschise, cum ar fi plasarea frunzelor.

Am văzut câteva inițiative în spațiu, cum ar fi prometeic, MLXAR, sau a lui Meta Builder Botși cred că este doar o chestiune de timp până când tehnicile generative înlocuiesc în mare măsură tehnicile procedurale. Au existat cercetări academice în spațiu de ceva vreme, inclusiv tehnici generative pentru Minecraft or level design în Doom.

Un alt motiv convingător pentru a aștepta cu nerăbdare instrumentele AI generative pentru proiectarea nivelurilor ar fi capacitatea de a crea niveluri și lumi în diferite stiluri. V-ați putea imagina să cereți instrumente pentru a genera o lume în New York-ul din era flapper din anii 1920, față de viitorul distopic blade-runner-esque, vs. lumea fanteziei în stil Tolkien.

Următoarele concepte au fost generate de Midjourney folosind promptul „un nivel de joc în stilul...”

Audio

Sunetul și muzica reprezintă o parte importantă a experienței de joc. Începem să vedem companii care folosesc AI generativ pentru a genera audio pentru a completa munca care se desfășoară deja pe partea grafică.

Efecte sonore

Efectele sonore sunt o zonă deschisă atractivă pentru AI. Au fost lucrări academice explorarea ideii de a folosi AI pentru a genera „foley” în film (de exemplu, pași), dar încă puține produse comerciale în jocuri.

Credem că aceasta este doar o chestiune de timp, deoarece natura interactivă a jocurilor face ca aceasta să fie o aplicație evidentă pentru IA generativă, atât creând efecte sonore statice ca parte a producției („sunet de pistol cu ​​laser, în stilul Războiului Stelelor”), cât și crearea de efecte sonore interactive în timp real în timpul rulării.

Luați în considerare ceva la fel de simplu precum generarea de sunete de pași pentru personajul jucătorului. Majoritatea jocurilor rezolvă acest lucru prin includerea unui număr mic de sunete de pași pre-înregistrate: mers pe iarbă, mers pe pietriș, alergare pe iarbă, alergare pe pietriș etc. Acestea sunt obositoare de generat și gestionat și sună repetitiv și nerealist în timpul rulării.

O abordare mai bună ar fi un model AI generativ în timp real pentru efectele sonore Foley, care poate genera efecte sonore adecvate, din mers, ușor diferit de fiecare dată, care răspund la parametrii din joc, cum ar fi suprafața solului, greutatea caracterului, mers, încălțăminte etc.

Muzică

Muzica a fost întotdeauna o provocare pentru jocuri. Este important, deoarece poate ajuta la stabilirea tonului emoțional la fel ca în film sau televiziune, dar, deoarece jocurile pot dura sute sau chiar mii de ore, pot deveni rapid repetitive sau enervante. De asemenea, datorită naturii interactive a jocurilor, poate fi greu ca muzica să se potrivească exact cu ceea ce se întâmplă pe ecran la un moment dat.

Muzica adaptivă a fost un subiect în audio-ul jocurilor de mai bine de două decenii, mergând până la „DirectMusic” sistem de creare a muzicii interactive. DirectMusic nu a fost niciodată adaptat pe scară largă, în mare parte din cauza dificultății de a compune în format. Doar câteva jocuri, ca al lui Monolith Nimeni nu trăiește pentru totdeauna, a creat scoruri cu adevărat interactive.

Acum vedem o serie de companii care încearcă să creeze muzică generată de AI, cum ar fi Sunete, Muzician, armonie, Album infinit, și Ava. Și în timp ce unele instrumente astăzi, cum ar fi Tonomat de Open AI, sunt extrem de intensive din punct de vedere al calculului și nu pot rula în timp real, majoritatea pot rula în timp real odată ce modelul inițial este construit.

Vorbire și dialog

Există un număr mare de companii care încearcă să creeze voci realiste pentru personajele din joc. Acest lucru nu este surprinzător, având în vedere istoria lungă a încercării de a oferi computerelor o voce prin sinteza vorbirii. Companiile includ sonantică, Coqui, Studiouri Replica, Se aseamănă.ai, Readspeaker.ai, Și multe altele.

Există multiple avantaje în utilizarea AI generativă pentru vorbire, ceea ce explică parțial de ce acest spațiu este atât de aglomerat.

• Generați dialogul din mers. De obicei, vorbirea din jocuri este preînregistrată de la actori vocali, dar acestea sunt limitate la discursuri preînregistrate în conserve. Cu dialogul AI generativ, personajele pot spune orice – ceea ce înseamnă că pot reacționa pe deplin la ceea ce fac jucătorii. Combinată cu modele AI mai inteligente pentru NPC-uri (în afara domeniului de aplicare al acestui blog, dar o zonă de inovație la fel de interesantă chiar acum), promisiunea unor jocuri care sunt complet reactive pentru jucători vor veni în curând.
• Joc de rol. Mulți jucători doresc să joace ca personaje fantastice care nu seamănă puțin cu identitatea lor din lumea reală. Această fantezie se destramă, totuși, de îndată ce jucătorii vorbesc cu propriile voci. Folosind o voce generată care se potrivește cu avatarul jucătorului menține acea iluzie.
  Control. Pe măsură ce vorbirea este generată, puteți controla nuanța vocii, cum ar fi tambră, inflexiune, rezonanță emoțională, lungimea fonemului, accentele și multe altele.
• Localizare. Permite ca dialogul să fie tradus în orice limbă și rostit cu aceeași voce. Companii ca Deepdub sunt concentrate în mod special pe această nișă.

CUPRINS

NPC-uri sau personaje de jucător

Multe startup-uri caută să folosească AI generativă pentru a crea personaje credibile cu care poți interacționa, parțial pentru că aceasta este o piață cu aplicabilitate atât de largă în afara jocurilor, cum ar fi asistenții virtuali sau recepționerii.

Eforturile de a crea personaje credibile se întorc la începuturile cercetării AI. De fapt, definiția clasicului „Test Turing” pentru inteligența artificială este că un om ar trebui să nu poată face distincția între o conversație prin chat cu un AI și un om.

În acest moment, există sute de companii care construiesc chatbot-uri de uz general, multe dintre ele alimentate de modele de limbă asemănătoare GPT-3. Un număr mai mic încearcă în mod special să construiască chatbot în scopul divertismentului, cum ar fi Replika și Anima care încearcă să-și construiască prieteni virtuali. Conceptul de a te întâlni cu o prietenă virtuală, așa cum este explorat în filmul Her, poate fi mai apropiat decât crezi.

Acum vedem următoarea iterație a acestor platforme de chatbot, cum ar fi Charisma.ai, Convai.com, Sau Inworld.ai, menit să alimenteze personaje 3D redate complet, cu emoții și agenție, cu instrumente care să permită creatorului să le dea acestor personaje obiective. Acest lucru este important dacă vor să se potrivească într-un joc sau să aibă un loc narativ în avansarea intrigii mai departe, față de a fi pur și simplu vitrine.

CUPRINS

Platforme all-in-one

Unul dintre cele mai de succes instrumente AI generative în general este Runwayml.com, deoarece reunește o suită largă de instrumente pentru creatori într-un singur pachet. În prezent, nu există o astfel de platformă care să servească jocuri video și credem că aceasta este o oportunitate trecută cu vederea. Ne-ar plăcea să investim într-o soluție care include:

• Set complet de instrumente AI generative care acoperă întregul proces de producție. (cod, generare de active, texturi, audio, descrieri etc.)
• Strâns integrat cu motoarele de jocuri populare precum Unreal și Unity.
• Conceput pentru a se potrivi într-o conductă tipică de producție de jocuri.

CUPRINS

Concluzie

Acesta este un moment incredibil pentru a fi un creator de jocuri! Mulțumită în parte instrumentelor descrise în această postare pe blog, nu a fost niciodată mai ușor să generați conținutul necesar pentru a construi un joc – chiar dacă jocul dvs. este la fel de mare ca întreaga planetă!

Este chiar posibil să-ți imaginezi într-o zi un întreg joc personalizat, creat doar pentru jucător, bazat exact pe ceea ce își dorește jucătorul. Acest lucru a fost în science-fiction de mult timp – precum „AI Mind Game” din Ender’s Game sau holodeck din Star Trek. Dar, având în vedere că instrumentele descrise în această postare de blog avansează la fel de repede, nu este greu de imaginat că această realitate este chiar după colț.

Dacă sunteți un fondator sau potențial fondator, interesat să construiți o companie de AI pentru jocuri, vă rugăm să contactați! Vrem sa auzim de la tine!