Oyunlarda Üretken Yapay Zeka Devrimi

Oyun oynamanın Generative AI tarafından ne kadar radikal bir şekilde dönüştürülmek üzere olduğunu anlamak için, bu son makaleden başkasına bakmayın. Twitter sonrası by @emmanuel_2m. Bu yazıda, varsayımsal bir oyun için iksir görüntüleri oluşturmak amacıyla popüler 2D Üretken Yapay Zeka modelleri olan Stable Diffusion + Dreambooth'u kullanmayı araştırıyor.

Bu işin dönüştürücü yanı, yalnızca zamandan ve paradan tasarruf ederken aynı zamanda kalite sağlaması değil; böylece klasik "maliyet, kalite ve hızdan yalnızca ikisine sahip olabilirsiniz" üçgenini parçalaması değil. Sanatçılar, elle oluşturulması haftalar sürecek olan yüksek kaliteli görüntüleri artık birkaç saat içinde yaratıyor. Gerçekten dönüştürücü olan şey şudur:

• Bu yaratıcı güç artık birkaç basit aracı öğrenebilen herkesin kullanımına açıktır.
• Bu araçlar, oldukça yinelemeli bir şekilde sonsuz sayıda varyasyon yaratabilir.
• Eğitildikten sonra süreç gerçek zamanlıdır; sonuçlar neredeyse anında elde edilir.

Gerçek zamanlı 3D'den bu yana oyun alanında bu kadar devrim yaratan bir teknoloji olmamıştı. Oyun yaratıcılarıyla konuşarak istediğiniz zaman geçirin; heyecan ve merak duygusu hissedilir düzeydedir. Peki bu teknoloji nereye gidiyor? Peki oyunu nasıl dönüştürecek? Öncelikle Üretken Yapay Zekanın ne olduğuna bir bakalım.

İÇİNDEKİLER

Üretken Yapay Zeka Nedir?

Üretken yapay zeka, bilgisayarların kullanıcıdan gelen istemlere yanıt olarak orijinal yeni içerik oluşturabildiği bir makine öğrenimi kategorisidir. Bugün metin ve görüntüler bu teknolojinin en olgun uygulamalarıdır, ancak animasyondan ses efektlerine, müziğe, hatta tamamen gelişmiş kişiliklere sahip sanal karakterler yaratmaya kadar neredeyse her yaratıcı alanda çalışmalar devam etmektedir.

AI elbette oyunlarda yeni bir şey değil. Atari'nin Pong'u gibi ilk oyunlarda bile oyuncuya meydan okuyabilecek bilgisayar kontrollü rakipler vardı. Ancak bu sanal düşmanlar, bugün bildiğimiz gibi yapay zekayı çalıştırmıyorlardı. Bunlar oyun tasarımcıları tarafından hazırlanmış basit senaryolu prosedürlerdi. Yapay zekaya sahip bir rakibi simüle ettiler ama öğrenemediler ve ancak onları geliştiren programcılar kadar iyiydiler.

Artık farklı olan şey, daha hızlı mikroişlemciler ve bulut sayesinde mevcut bilgi işlem gücünün miktarıdır. Bu güçle, son derece karmaşık alanlardaki kalıpları ve temsilleri tanımlayabilen büyük sinir ağları oluşturmak mümkündür.

Bu blog yazısı iki bölümden oluşuyor:

• Bölüm I, oyunlara yönelik Üretken Yapay Zeka alanına yönelik gözlem ve tahminlerimizden oluşuyor.
• Bölüm II, çeşitli segmentlerin ana hatlarını çizen ve her birindeki anahtar şirketleri tanımlayan, alana ilişkin pazar haritamızdır.

İÇİNDEKİLER

varsayımlar

Öncelikle bu blog yazısının geri kalanının altında yatan bazı varsayımları inceleyelim:

1. Genel olarak yapay zeka alanında yapılan araştırmaların miktarı artmaya devam edecek ve giderek daha etkili teknikler yaratılacak

Makine Öğrenimi veya Yapay Zeka üzerine yayınlanan akademik makalelerin sayısını gösteren bu grafiği düşünün. arXiv arşivi her ay:

Gördüğünüz gibi makale sayısı katlanarak artıyor ve herhangi bir yavaşlama belirtisi yok. Ve bu sadece yayınlanmış makaleleri içeriyor; araştırmaların çoğu asla yayınlanmıyor, doğrudan açık kaynaklı modellere veya ürün Ar-Ge'sine gidiyor. Sonuç, ilgi ve yenilikte bir patlamadır.

2. Tüm eğlenceler arasında Üretken Yapay Zekadan en çok oyunlar etkilenecek

Oyunlar, içerdiği varlık türlerinin (2D sanat, 3D sanat, ses efektleri, müzik, diyalog vb.) çok sayıda olması açısından eğlencenin en karmaşık biçimidir. Oyunlar aynı zamanda en etkileşimli olanlardır ve gerçek zamanlı deneyimlere ağırlık verirler. Bu, yeni oyun geliştiricileri için girişte büyük bir engel oluşturduğu gibi, modern, listelerde zirveye çıkan bir oyun üretmenin yüksek bir maliyetini de beraberinde getiriyor. Aynı zamanda Üretken Yapay Zekanın bozulması için muazzam bir fırsat yaratıyor.

gibi bir oyun düşünün Red Dead Redemption 2şimdiye kadar üretilmiş en pahalı oyunlardan biri ve yapımı yaklaşık 500 milyon dolara mal oluyor. Bunun nedenini anlamak kolaydır; piyasadaki tüm oyunlar arasında en güzel, tamamen gerçekleştirilmiş sanal dünyalardan birine sahiptir. Ayrıca yapımı yaklaşık 8 yıl sürdü, 1,000'den fazla oynanamayan karakter (her biri kendi kişiliğine, sanat eserine ve seslendirme sanatçısına sahip), yaklaşık 30 mil kare büyüklüğünde bir dünya, 100 bölüme ayrılmış 6'den fazla görev ve 60'den fazla müzisyenin yarattığı neredeyse 100 saatlik müzik. Bu oyunla ilgili her şey büyük.

Şimdi Red Dead Redemption 2'yi şununla karşılaştırın: Microsoft Uçuş SimülatörüBu sadece büyük değil, aynı zamanda çok büyük. Microsoft Flight Simulator, oyuncuların 197 milyon mil karelik Dünya gezegeninin tamamında uçmasına olanak tanıyor. Microsoft bu kadar devasa bir oyunu nasıl geliştirdi? Bir yapay zekanın bunu yapmasına izin vererek. Microsoft ortaklık kurdu kara köpek balığıve bir yapay zekayı eğitti 3D uydu görüntülerinden fotogerçekçi bir 2D dünya oluşturun.

Bu, yapay zeka kullanılmadan inşa edilmesi kelimenin tam anlamıyla imkansız olan bir oyunun örneğidir ve ayrıca bu modellerin zaman içinde sürekli olarak geliştirilebilmesi gerçeğinden faydalanmaktadır. Örneğin, "yonca yapraklı otoyol üst geçidi" modelini geliştirebilirler, tüm inşaat sürecini yeniden yürütebilirler ve aniden tüm gezegendeki tüm otoyol üst geçitleri iyileştirilebilir.

3. Oyun yapımında yer alan her varlık için üretken bir yapay zeka modeli olacak

Şu ana kadar Stable Diffusion veya MidJourney gibi 2D görüntü oluşturucular, oluşturabilecekleri görüntülerin göz alıcı doğası nedeniyle Üretken Yapay Zeka üzerindeki popüler heyecanın çoğunu yakaladı. Ancak 3D modellerden karakter animasyonlarına, diyaloglardan müziğe kadar oyunlarda yer alan neredeyse tüm varlıklar için halihazırda Üretken Yapay Zeka modelleri mevcut. Bu blog yazısının ikinci yarısı, her bir içerik türüne odaklanan bazı şirketlerin altını çizen bir pazar haritası içermektedir.

4. İçeriğin fiyatı önemli ölçüde düşecek ve bazı durumlarda fiilen sıfıra düşecek.

Üretken yapay zekayı üretim hatlarına entegre etme denemeleri yapan oyun geliştiricileriyle konuşurken en büyük heyecan, zaman ve maliyetteki dramatik azalmaydı. Bir geliştirici bize, tek bir görüntü için konsept çizimi oluşturma sürelerinin baştan sona 3 haftadan tek bir saate düştüğünü söyledi: 120'ye 1 azalma. Benzer tasarrufların tüm üretim hattında mümkün olacağına inanıyoruz.

Açık olmak gerekirse, sanatçıların yerlerinin değiştirilmesi tehlikesi yok. Bu, sanatçıların artık tüm işi kendilerinin yapması gerekmediği anlamına geliyor: Artık başlangıçtaki yaratıcı yönü belirleyebilirler, ardından zaman alıcı ve teknik yürütmenin çoğunu bir yapay zekaya devredebilirler. Bu bakımdan, yüksek vasıflı "mürekkepçilerin" animasyonun ana hatlarını çizdiği ve daha sonra daha düşük maliyetli "ressamlar" ordularının zaman alıcı bir işi boyama işini yaptığı, elle çizilmiş animasyonun ilk günlerindeki hücre ressamlarına benziyorlar. çizgileri dolduran animasyon hücreleri. Bu, oyun oluşturma için "otomatik tamamlama"dır.

5. Bu devrimin henüz başlangıç ​​aşamasındayız ve pek çok uygulamanın hâlâ iyileştirilmesi gerekiyor

Son zamanlardaki tüm heyecana rağmen hâlâ başlangıç ​​çizgisindeyiz. Bu yeni teknolojiyi oyunlar için nasıl kullanacağımızı çözerken önümüzde çok fazla çalışma var ve bu yeni alana hızla geçiş yapan şirketler için çok büyük fırsatlar yaratılacak.

İÇİNDEKİLER

Tahminler

Bu varsayımlar göz önüne alındığında, oyun endüstrisinin nasıl dönüşebileceğine dair bazı tahminler şunlardır:

1. Üretken yapay zekanın etkili bir şekilde nasıl kullanılacağını öğrenmek pazarlanabilir bir beceri haline gelecektir

Şimdiden bazı deneycilerin Üretken Yapay Zeka'yı diğerlerinden daha etkili bir şekilde kullandığını görüyoruz. Bu yeni teknolojiden en iyi şekilde yararlanmak, çeşitli araç ve teknikleri kullanmayı ve bunlar arasında nasıl geçiş yapılacağını bilmeyi gerektirir. Bunun, bir sanatçının yaratıcı vizyonunu bir programcının teknik becerileriyle birleştirerek pazarlanabilir bir beceri haline geleceğini tahmin ediyoruz.

Chris Anderson, "Her bolluk yeni bir kıtlık yaratır" sözüyle ünlüdür. İçerik bollaştıkça, yapay zeka araçlarıyla en işbirliği içinde ve etkili şekilde nasıl çalışılacağını bilen sanatçıların en az tedarikte bulunacağına inanıyoruz.

Örneğin, üretim çizimleri için Üretken Yapay Zekayı kullanmak aşağıdakiler gibi özel zorlukları beraberinde getirir:

• tutarlılık Herhangi bir üretim varlığıyla, ilerleyen süreçte varlıkta değişiklik veya düzenleme yapabilmeniz gerekir. Bir yapay zeka aracıyla bu, varlığı aynı istemle yeniden üretebilmeniz ve böylece değişiklik yapabilmeniz gerektiği anlamına gelir. Aynı istem çok farklı sonuçlar üretebileceğinden bu zor olabilir.
• Stil. Belirli bir oyundaki tüm görsellerin tutarlı bir stile sahip olması önemlidir; bu, araçlarınızın belirli bir stile göre eğitilmesi veya başka şekilde buna bağlı olması gerektiği anlamına gelir.

2. Engellerin azaltılması daha fazla risk alınmasına ve yaratıcı keşiflere yol açacaktır

Yakında oyun geliştirmede yeni bir "altın çağ"a giriyor olabiliriz; bu dönemde giriş engeli daha düşük olduğundan daha yenilikçi ve yaratıcı oyunlar patlayabilir. Yalnızca daha düşük üretim maliyetlerinin daha düşük riskle sonuçlanması değil, aynı zamanda bu araçların daha geniş kitleler için yüksek kaliteli içerik oluşturma yeteneğinin kilidini açması nedeniyle. Bu da bir sonraki tahmine yol açıyor…

3. Yapay zeka destekli “mikro oyun stüdyolarında” artış

Üretken yapay zeka araçları ve hizmetleriyle donanmış olarak, yalnızca 1 veya 2 çalışandan oluşan küçük "mikro stüdyolar" tarafından üretilen daha uygulanabilir ticari oyunlar görmeye başlayacağız. Küçük bir bağımsız oyun stüdyosu fikri yeni değil – hit oyun Among Us Innersloth stüdyosu tarafından yalnızca 5 çalışanla oluşturuldu; ancak bu küçük stüdyoların yaratabileceği oyunların boyutu ve ölçeği büyüyecek. Bunun sonucunda…

4. Her yıl yayınlanan oyun sayısında artış

Unity ve Roblox'un başarısı, güçlü yaratıcı araçlar sağlamanın daha fazla oyun oluşturulmasıyla sonuçlandığını gösterdi. Üretken yapay zeka çıtayı daha da düşürerek daha fazla sayıda oyun yaratacak. Endüstri halihazırda keşif zorluklarından muzdariptir; Steam'e 10,000 oyun eklendi yalnızca geçen yıl – ve bu, keşif üzerinde daha da fazla baskı yaratacak. Ancak şunu da göreceğiz…

5. Üretken Yapay Zeka'dan önce mümkün olmayan yeni oyun türleri oluşturuldu

Üretken yapay zeka olmadan mümkün olmayan yeni oyun türlerinin icat edildiğini göreceğiz. Microsoft'un uçuş simülatöründen zaten bahsetmiştik, ancak gerçek zamanlı yeni içerik üretimine dayanan tamamen yeni türler icat edilecek.

Düşünmek okçuIle, Yazım fırçası. Bu, neredeyse sınırsız yeni oynanış için yapay zeka tarafından oluşturulan karakterlere sahip bir RPG oyunudur.

Ayrıca oyuncuların kendi oyun içi avatarlarını oluşturmalarına olanak sağlamak için yapay zekayı kullanan başka bir oyun geliştiricisinin de olduğunu biliyoruz. Daha önce, oyuncuların kendi avatarlarını oluşturmak için karıştırıp eşleştirebilecekleri, elle çizilmiş avatar resimlerinden oluşan bir koleksiyonları vardı; şimdi bunu tamamen bir kenara attılar ve sadece oyuncunun açıklamasından avatar resmini oluşturuyorlar. Oyuncuların bir yapay zeka yoluyla içerik oluşturmasına izin vermek, oyuncuların kendi içeriklerini sıfırdan yüklemelerine izin vermekten daha güvenlidir; çünkü yapay zeka, oyunculara daha büyük bir sahiplik duygusu verirken saldırgan içerik oluşturmaktan kaçınmak üzere eğitilebilir.

6. Yalnızca temel modellere değil, sektöre özel yapay zeka araçlarına da değer katılacak

Stabil Difüzyon ve Midjourney gibi temel modellerin etrafındaki heyecan ve heyecan, göz kamaştıran değerlemeler yaratıyor, ancak devam eden yeni araştırma seli, yeni teknikler geliştirildikçe yeni modellerin gelip gideceğini garanti ediyor. 3 popüler Üretken Yapay Zeka modeline yönelik web sitesi arama trafiğini düşünün: Dall-E, Midjourney ve Stable Diffusion. Her yeni modelin mercek altında bir sırası var.

Alternatif bir yaklaşım, belirli bir hedef kitleyi derinlemesine anlayarak ve mevcut üretim hatlarına (oyunlar için Unity veya Unreal gibi) zengin entegrasyon sağlayarak, belirli bir sektörün Üretken Yapay Zeka ihtiyaçlarına odaklanan, sektörle uyumlu araç paketleri oluşturmak olabilir.

İyi bir örnek Pist video düzenleme, yeşil ekran kaldırma, iç boyama ve hareket izleme gibi yapay zeka destekli araçlarla video yaratıcılarının ihtiyaçlarını hedefleyen. Bunun gibi araçlar, zaman içinde yeni modeller ekleyerek belirli bir hedef kitle oluşturabilir ve bu kitleden para kazanabilir. Henüz oyunlar için Runway gibi bir paketin ortaya çıktığını görmedik, ancak bunun aktif bir geliştirme alanı olduğunu biliyoruz.

7. Yasal zorluklar geliyor

Tüm bu Üretken Yapay Zeka modellerinin ortak noktası, çoğunlukla İnternet'in kendisi tarafından oluşturulan devasa içerik veri kümeleri kullanılarak eğitilmeleridir. Örneğin Stabil Difüzyon, web'den alınan 5 milyardan fazla resim/altyazı çifti üzerinde eğitilir.

Şu anda bu modellerin “adil kullanım” telif hakkı doktrini kapsamında çalıştıkları iddia ediliyor ancak bu iddia henüz mahkemede kesin olarak test edilmedi. Açıkça görülüyor ki Yasal zorluklar geliyor Bu da muhtemelen Üretken Yapay Zeka'nın manzarasını değiştirecek.

Büyük stüdyoların, açıkça hak sahibi oldukları ve mülkiyet hakkına sahip oldukları dahili içerik üzerine inşa edilen özel modeller oluşturarak rekabet avantajı elde etmeye çalışması mümkündür. Örneğin Microsoft burada özellikle iyi konumlanmış durumda. Bugün 23 birinci taraf stüdyosuve ardından 7 tane daha Activision'ı satın alma işlemi tamamlandı.

8. Programlama sanatsal içerik kadar derinden etkilenmeyecek – en azından şimdilik

Yazılım mühendisliği, oyun geliştirmenin diğer önemli maliyetidir, ancak a16z Enterprise ekibindeki meslektaşlarımızın son blog gönderilerinde paylaştığı gibi, Sanat Ölmedi, Sadece Makine Üretimi, bir AI modeliyle kod oluşturmak daha fazla test ve doğrulama gerektirir ve bu nedenle, yaratıcı varlıklar oluşturmaya göre daha az üretkenlik artışı sağlar. Copilot gibi kodlama araçları, mühendisler için orta düzeyde performans iyileştirmeleri sağlayabilir, ancak en azından yakın zamanda aynı etkiye sahip olmayacaktır.

İÇİNDEKİLER

Öneriler

Bu tahminlere dayanarak aşağıdaki önerileri sunuyoruz:

1. Şimdi Üretken Yapay Zekayı keşfetmeye başlayın

Yaklaşan Üretken Yapay Zeka devriminin gücünden tam olarak nasıl yararlanılacağını anlamak biraz zaman alacak. Şimdi başlayan şirketler daha sonra avantaja sahip olacak. Bu tekniklerin prodüksiyonu nasıl etkileyebileceğini keşfetmek için dahili deneysel projeleri devam eden birkaç stüdyo tanıyoruz.

2. Pazar haritası fırsatlarını arayın

Pazar haritamızın Animasyonlar veya Konuşma ve Diyalog gibi bazı bölümleri zaten oldukça kalabalık, ancak diğer alanlar tamamen açık. Bu alanla ilgilenen girişimcilerin çabalarını “Runway for Games” gibi henüz keşfedilmemiş alanlara odaklamalarını teşvik ediyoruz.

İÇİNDEKİLER

Piyasanın mevcut durumu

Üretken yapay zekanın oyunları etkilediğini gördüğümüz bu kategorilerin her birinde belirlediğimiz şirketlerin bir listesini almak için bir pazar haritası oluşturduk. Bu blog yazısı, bu kategorilerin her birini ele alıyor, biraz daha ayrıntılı olarak açıklıyor ve her kategorideki en heyecan verici şirketleri vurguluyor.

İÇİNDEKİLER

2D Görüntüler

Metin istemlerinden 2 boyutlu görüntüler oluşturmak, halihazırda üretken yapay zekanın en yaygın uygulanan alanlarından biridir. Gibi araçlar yolculuk, Kararlı Difüzyon, ve Dall-E 2 metinden yüksek kaliteli 2 boyutlu görüntüler üretebiliyor ve oyun yaşam döngüsünün birçok aşamasında oyun prodüksiyonunun yolunu bulmuş durumda.

Konsept Sanat

Üretken yapay zeka araçları, "fikir oluşturma" konusunda mükemmeldir veya oyun tasarımcıları gibi sanatçı olmayan kişilerin, üretim sürecinin önemli bir parçası olan konsept çizimlerini oluşturmak için konseptleri ve fikirleri çok hızlı bir şekilde keşfetmelerine yardımcı olur. Örneğin, bir stüdyo (anonim kalarak), konsept sanat sürecini radikal bir şekilde hızlandırmak için bu araçlardan birkaçını birlikte kullanıyor ve daha önce 3 hafta kadar uzun sürecek bir görseli oluşturmak için tek bir gün ayırıyor.

• Öncelikle oyun tasarımcıları farklı fikirleri keşfetmek ve ilham verici buldukları görseller oluşturmak için Midjourney'i kullanıyor.
• Bunlar, onları bir araya getiren ve tek bir tutarlı görüntü oluşturmak için sonucun üzerini boyayan profesyonel bir konsept sanatçısına teslim edilir; bu daha sonra bir dizi varyasyon oluşturmak için Stabil Difüzyon'a beslenir.
• Bu varyasyonları tartışıyorlar, birini seçiyorlar, bazı düzenlemeleri manuel olarak yapıyorlar ve sonuçtan memnun kalana kadar işlemi tekrarlıyorlar.
• Bu aşamada, son sanat eserini oluşturmak için bu görüntüyü son bir kez "yükseltmek" üzere Kararlı Difüzyon'a geri aktarın.

2D Prodüksiyon Sanatı

Bazı stüdyolar halihazırda aynı araçları oyun içi prodüksiyon çalışmaları için kullanmayı deniyor. Mesela burada güzel bir Albert Bozesan'dan öğretici oyun içi 2D varlıklar oluşturmak için Stabil Difüzyonun kullanılması hakkında.

İÇİNDEKİLER

3D Yapıt

3D varlıklar, tüm modern oyunların ve yakında çıkacak meta veri tabanının yapı taşıdır. Sanal bir dünya veya oyun seviyesi, aslında ortamı doldurmak için yerleştirilen ve değiştirilen 3 boyutlu varlıkların bir koleksiyonudur. Ancak 3B varlık oluşturmak, 2B görüntü oluşturmaktan daha karmaşıktır ve 3B model oluşturma, doku ve efekt ekleme dahil olmak üzere birçok adımı içerir. Animasyonlu karakterler için bu aynı zamanda dahili bir “iskelet” oluşturmayı ve ardından bu iskeletin üzerinde animasyonlar oluşturmayı da içerir.

Model oluşturma, karakter animasyonu ve seviye oluşturma dahil olmak üzere bu 3D varlık oluşturma sürecinin her aşamasından sonra birkaç farklı girişimin ilerlediğini görüyoruz. Ancak bu henüz çözülmüş bir sorun değil; çözümlerin hiçbiri henüz üretime tam olarak entegre edilmeye hazır değil.

3D varlıklar

3D model oluşturma sorununu çözmeye çalışan girişimler şunları içeriyor: Kaedim, Serap, ve Varsayımsal. Nvidia'nın da aralarında bulunduğu daha büyük şirketler de sorunla ilgileniyor 3D'yi edinin ve Autodesk'in ClipForge. Kaedim ve Get3d görüntüden 3D'ye dönüştürmeye odaklanıyor; ClipForge ve Mirage metinden 3D'ye odaklanırken, Hypothetic hem metinden 3D'ye hem de görüntüden 3D'ye aramayla ilgileniyor.

3D Dokular

Bir 3D model yalnızca ağa uygulanan doku veya malzemeler kadar gerçekçi görünür. Bir ortaçağ kalesi modeline hangi yosunlu, yıpranmış taş dokusunun uygulanacağına karar vermek, bir sahnenin görünüşünü ve hissini tamamen değiştirebilir. Dokular, ışığın malzemeye nasıl tepki verdiğine ilişkin meta veriler içerir (örn. pürüzlülük, parlaklık vb.). Sanatçıların metin veya görüntü komutlarına dayalı olarak kolayca dokular oluşturmasına olanak sağlamak, yaratıcı süreçte yineleme hızının artırılması açısından son derece değerli olacaktır. Birçok takım bu fırsatın peşinde koşuyor: BaryumAI, ponzu, ve ZırhLab.

Animasyon

Harika animasyonlar oluşturmak, oyun oluşturma sürecinin en çok zaman alan, pahalı ve beceri gerektiren kısımlarından biridir. Maliyeti düşürmenin ve daha gerçekçi animasyon oluşturmanın bir yolu, bir aktörü veya dansçıyı hareket yakalama kıyafeti giydirdiğiniz ve onları özel olarak aletli bir hareket yakalama aşamasında hareket ettirdiğiniz hareket yakalamayı kullanmaktır.

Artık doğrudan bir videodan animasyon yakalayabilen Üretken Yapay Zeka modellerini görüyoruz. Bu çok daha verimlidir, çünkü hem pahalı bir hareket yakalama donanımına olan ihtiyacı ortadan kaldırır, hem de mevcut videolardan animasyon yakalayabileceğiniz anlamına gelir. Bu modellerin bir diğer heyecan verici yanı da, mevcut animasyonlara sarhoş, yaşlı veya mutlu görünmelerini sağlamak gibi filtreler uygulamak için kullanılabilmeleridir. Bu alanı tercih eden şirketler arasında kinetix, Derin Hareket, RADİKAL, Ai'yi taşı, ve plask.

Seviye tasarımı ve dünya inşası

Oyun yaratmanın en çok zaman harcayan yönlerinden biri, bir oyunun dünyasını oluşturmaktır; bu, üretken yapay zekanın çok uygun olması gereken bir görevdir. Minecraft, No Man's Sky ve Diablo gibi oyunlar, seviyelerini oluşturmak için prosedürel teknikleri kullanmalarıyla zaten ünlüdür; burada seviyeler rastgele, her seferinde farklı, ancak seviye tasarımcısı tarafından belirlenen kurallara göre oluşturulur. Yeni Unreal 5 oyun motorunun en büyük satış noktası, yeşillik yerleştirme gibi açık dünya tasarımına yönelik prosedürel araçlar koleksiyonudur.

Uzayda birkaç girişim gördük, örneğin Promethean, MLXAR, veya Meta'nın Oluşturucu Botuve üretken tekniklerin büyük oranda prosedürel tekniklerin yerini almasının an meselesi olduğunu düşünüyorum. Bir süredir bu alanda akademik araştırmalar yapılıyor: Minecraft için üretken teknikler or Doom'da seviye tasarımı.

Seviye tasarımı için üretken yapay zeka araçlarını sabırsızlıkla beklemenin bir başka ilgi çekici nedeni de farklı tarzlarda seviyeler ve dünyalar yaratma yeteneği olacaktır. 1920'lerin sineklik dönemi New York'ta, distopik blade-runner benzeri geleceğe ve Tolkien benzeri fantastik dünyaya karşı bir dünya yaratmak için araçlara başvurmayı hayal edebilirsiniz.

Aşağıdaki kavramlar Midjourney tarafından “tarzında bir oyun seviyesi…” istemi kullanılarak oluşturulmuştur.

ses

Ses ve müzik, oyun deneyiminin büyük bir parçasıdır. Grafik tarafında halihazırda yapılmakta olan çalışmaları tamamlamak üzere ses üretmek için Üretken Yapay Zeka kullanan şirketleri görmeye başlıyoruz.

Ses Efektleri

Ses efektleri yapay zeka için çekici bir açık alandır. Vardı akademik makaleler Filmlerde "foley" (örn. ayak sesleri) oluşturmak için yapay zekayı kullanma fikri araştırılıyor ancak oyunlarda henüz çok az ticari ürün var.

Bunun yalnızca bir zaman meselesi olduğunu düşünüyoruz, çünkü oyunların etkileşimli doğası bunu üretken yapay zeka için bariz bir uygulama haline getiriyor; hem prodüksiyonun bir parçası olarak statik ses efektleri yaratıyor (“Yıldız Savaşları tarzında lazer silahı sesi”) hem de çalışma zamanında gerçek zamanlı etkileşimli ses efektleri oluşturma.

Oyuncunun karakteri için ayak sesleri üretmek kadar basit bir şey düşünün. Çoğu oyun bu sorunu, önceden kaydedilmiş az sayıda ayak sesi ekleyerek çözer: çim üzerinde yürümek, çakıl üzerinde yürümek, çim üzerinde koşmak, çakıl üzerinde koşmak vb. Bunları oluşturmak ve yönetmek sıkıcıdır ve çalışma zamanında tekrarlayan ve gerçekçi olmayan sesler çıkarır.

Daha iyi bir yaklaşım, zemin yüzeyi, karakterin ağırlığı gibi oyun içi parametrelere yanıt veren, her seferinde biraz farklı şekilde, anında uygun ses efektleri üretebilen, foley ses efektleri için gerçek zamanlı üretken bir yapay zeka modeli olacaktır. yürüyüş, ayakkabı vb.

Music

Müzik, oyunlar için her zaman zorlu olmuştur. Film veya televizyonda olduğu gibi duygusal tonu ayarlamaya yardımcı olabileceği için bu önemlidir, ancak oyunlar yüzlerce hatta binlerce saat sürebildiğinden hızla tekrarlayıcı veya sinir bozucu hale gelebilir. Ayrıca oyunların etkileşimli doğasından dolayı müziğin herhangi bir zamanda ekranda olup bitenlerle tam olarak eşleşmesi zor olabilir.

Uyarlanabilir müzik, Microsoft'un "directmusic” interaktif müzik oluşturmak için sistem. DirectMusic, büyük ölçüde formatta beste yapmanın zorluğu nedeniyle hiçbir zaman geniş çapta uyarlanmadı. Monolith'inki gibi yalnızca birkaç oyun Hiç kimse sonsuza kadar yaşıyor, gerçekten etkileşimli puanlar oluşturdu.

Artık yapay zeka tarafından oluşturulan müzik yaratmaya çalışan bir dizi şirketin olduğunu görüyoruz. Sesli, Musico, uyum, Sonsuz Albüm, ve Ayva. Ve bugün bazı araçlar, örneğin müzik kutusu Open AI tarafından geliştirilen modeller, hesaplama açısından oldukça yoğundur ve gerçek zamanlı olarak çalıştırılamaz; çoğunluk, ilk model oluşturulduktan sonra gerçek zamanlı olarak çalışabilir.

Konuşma ve Diyalog

Oyun içi karakterler için gerçekçi sesler oluşturmaya çalışan çok sayıda şirket var. Bilgisayarlara konuşma sentezi yoluyla bir ses kazandırmaya çalışmanın uzun geçmişi göz önüne alındığında, bu şaşırtıcı değil. Şirketler şunları içerir: Sonantik, Coqui, Çoğaltma Stüdyoları, benzer.ai, Readspeaker.ai, ve daha fazlası.

Konuşma için üretken yapay zeka kullanmanın birçok avantajı var ve bu da bu alanın neden bu kadar kalabalık olduğunu kısmen açıklıyor.

• Anında diyalog oluşturun. Oyunlardaki konuşmalar genellikle ses aktörlerinden önceden kaydedilir, ancak bunlar önceden kaydedilmiş hazır konuşmalarla sınırlıdır. Üretken yapay zeka diyalogları sayesinde karakterler her şeyi söyleyebilir; bu da oyuncuların yaptıklarına tam olarak tepki verebilecekleri anlamına gelir. NPC'ler için daha akıllı yapay zeka modelleri (bu blogun kapsamı dışında, ancak şu anda aynı derecede heyecan verici bir yenilik alanı) ile birleştirildiğinde, oyunculara tamamen tepki veren oyunların vaadi çok yakında geliyor.
• Rol yapma oyunu. Birçok oyuncu, gerçek dünyadaki kimliklerine çok az benzeyen fantastik karakterler olarak oynamak ister. Ancak bu fantezi, oyuncular kendi sesleriyle konuşmaya başlayınca yıkılıyor. Oyuncunun avatarıyla eşleşen oluşturulmuş bir ses kullanmak bu yanılsamayı korur.
  Kontrol. Konuşma oluşturulurken sesin tınısı, tonlaması, duygusal rezonansı, fonem uzunluğu, aksanları ve daha fazlası gibi nüanslarını kontrol edebilirsiniz.
• Yerelleştirme. Diyalogların herhangi bir dile çevrilmesine ve aynı sesle konuşulmasına olanak tanır. Şirketler gibi Derin Dublaj özellikle bu nişe odaklanmışlardır.

İÇİNDEKİLER

NPC'ler veya oyuncu karakterleri

Pek çok startup, etkileşimde bulunabileceğiniz inandırıcı karakterler yaratmak için üretken yapay zekayı kullanmayı düşünüyor; bunun kısmen nedeni, bunun sanal asistanlar veya resepsiyon görevlileri gibi oyunların dışında çok geniş uygulanabilirliğe sahip bir pazar olması.

İnandırıcı karakterler yaratma çabaları yapay zeka araştırmalarının başlangıcına kadar uzanıyor. Aslında yapay zekaya yönelik klasik "Turing Testi"nin tanımı, bir insanın, yapay zeka ile yapılan sohbet ile insan arasındaki sohbeti ayırt edememesi gerektiğidir.

Bu noktada, çoğu GPT-3 benzeri dil modelleriyle desteklenen, genel amaçlı sohbet robotları geliştiren yüzlerce şirket var. Daha az sayıda kişi ise özellikle eğlence amaçlı sohbet robotları oluşturmaya çalışıyor. replika ve Anima sanal arkadaşlar kurmaya çalışanlar. Her filminde ele alınan sanal bir kız arkadaşla çıkma kavramı, düşündüğünüzden daha yakın olabilir.

Şimdi bu chatbot platformlarının bir sonraki yinelemesini görüyoruz: Charisma.ai, Convai.comya da Inworld.ai, yaratıcının bu karakterlere hedefler vermesine olanak tanıyan araçlarla, tamamen oluşturulmuş 3D karakterleri duygularla ve eylemle güçlendirmeyi amaçlıyordu. Bu, yalnızca vitrin süslemek yerine, bir oyuna sığacaklarsa veya olay örgüsünü ileriye doğru ilerletmede anlatısal bir yere sahip olacaklarsa önemlidir.

İÇİNDEKİLER

Hepsi bir arada platformlar

Genel olarak en başarılı üretken yapay zeka araçlarından biri Runwayml.com, çünkü geniş bir yaratıcı araç paketini tek bir pakette bir araya getiriyor. Şu anda video oyunlarına hizmet veren böyle bir platform bulunmuyor ve bunun gözden kaçan bir fırsat olduğunu düşünüyoruz. Aşağıdaki özelliklere sahip bir çözüme yatırım yapmayı çok isteriz:

• Tüm üretim sürecini kapsayan eksiksiz üretken yapay zeka araçları seti. (kod, varlık oluşturma, dokular, ses, açıklamalar vb.)
• Unreal ve Unity gibi popüler oyun motorlarıyla sıkı bir şekilde entegre edilmiştir.
• Tipik bir oyun prodüksiyon hattına uyacak şekilde tasarlandı.

İÇİNDEKİLER

Sonuç

Bu bir oyun yaratıcısı olmak için inanılmaz bir zaman! Kısmen bu blog yazısında açıklanan araçlar sayesinde, oyununuz tüm gezegen kadar büyük olsa bile, bir oyun oluşturmak için gereken içeriği oluşturmak hiç bu kadar kolay olmamıştı!

Hatta bir gün, oyuncunun tam olarak ne istediğine dayalı olarak, yalnızca oyuncu için yaratılmış tamamen kişiselleştirilmiş bir oyun hayal etmek bile mümkün. Bu, Ender's Game'deki “Yapay Zeka Akıl Oyunu” veya Star Trek'teki sanal güverte gibi uzun zamandır bilim kurgunun içindeydi. Ancak bu blog yazısında açıklanan araçların hızla geliştiği göz önüne alındığında, bu gerçekliğin çok yakında olduğunu hayal etmek zor değil.

Oyun için Yapay Zeka şirketi kurmakla ilgilenen bir kurucu veya potansiyel kurucuysanız lütfen bize ulaşın! Senden duymak istiyoruz!