Mehrere Universitäten in Hongkong und China haben mit Tencent zusammengearbeitet, um ein KI-Modell namens GameGen-O zu entwickeln, um die Entwicklung von Open-World-Videospielen zu simulieren. Dieses Modell kann nicht nur hochwertige Spielinhalte generieren, sondern auch eine Vielzahl von Spiel-Engine-Eigenschaften simulieren, um reichhaltige Spielelemente wie dynamische Umgebungen, komplexe Aktionen und verschiedene Ereignisse zu erstellen, und unterstützt multimodale interaktive Steuerung, um das Spielerlebnis der Spieler zu verbessern. Spielerlebnis. GameGen-O ist kein vollständig spielbares Spiel, bietet Entwicklern jedoch ein Tool zum schnellen Prototypenbau und Testen von Spielelementen, wodurch Entwicklungszeit und -kosten erheblich reduziert werden. In diesem Artikel werden der Entwicklungsprozess, die Funktionsmerkmale und die zukünftigen Anwendungsaussichten von GameGen-O ausführlich vorgestellt.
Kürzlich haben sich mehrere Universitäten in Hongkong und China mit Tencent zusammengetan, um ein KI-Modell namens GameGen-O zu entwickeln, das speziell für die Erstellung von Simulationen von Open-World-Videospielen entwickelt wurde.
Die Funktion von GameGen-O beschränkt sich nicht nur auf die Generierung hochwertiger Spielinhalte, sondern simuliert auch die Eigenschaften mehrerer Spiel-Engines und kann reichhaltige und vielfältige Spielelemente wie dynamische Charakterumgebungen, komplexe Aktionen und verschiedene Ereignisse erstellen.
Projekteingang: https://gamegen-o.github.io/
Dieses Modell bietet außerdem multimodale interaktive Steuerungsmöglichkeiten, die es den Spielern ermöglichen, während des Spiels frei zu steuern, was zu einem beispiellosen Spielerlebnis führt.
Das Forschungsteam sagte, dass GameGen-O zwar kein vollständig spielbares Spiel sei, es den Entwicklern jedoch ein hervorragendes Werkzeug biete, mit dem sie schnell Prototypen erstellen und verschiedene Spielelemente testen könnten, ohne es von Grund auf neu erstellen zu müssen.
In dem gezeigten Demonstrationsvideo tauchten in der vom Modell generierten Szene Szenen aus vielen berühmten Spielen auf, was möglicherweise weitere Diskussionen über das Urheberrecht auslöst.
Die Entwicklung von GameGen-O war von Grund auf ein riesiges Projekt. Das Team erstellte einen Open-World-Videospieldatensatz namens OGameData, der Verarbeitungsdaten für mehr als 100 moderne Open-World-Spiele enthält.
Dazu sammelten sie 32.000 Originalvideos aus dem Internet und nach professioneller Sichtung und Aufbereitung entstanden schließlich 15.000 verwertbare Videos. Videos werden nach der Szenenerkennung in Segmente geschnitten und anschließend streng gefiltert und sortiert, um ihre hohe Qualität in Bezug auf Ästhetik, optischen Fluss und semantischen Inhalt sicherzustellen. Diese Snippets werden strukturiert und mit Anmerkungen versehen, um einen verfeinerten Datensatz zu bilden, der für das Training geeignet ist.
Als nächstes trainierten sie das Modell in zwei Phasen. In der ersten Phase lernte das Modell, verschiedene Spielinhalte basierend auf OGameData zu generieren. In der zweiten Phase wurde eine Komponente namens „InstructNet“ hinzugefügt, damit Benutzer die generierten Inhalte interaktiv steuern können.
Im eigentlichen Spielgenerierungsprozess unterstützt GameGen-O nicht nur die Generierung von Charakteren und Umgebungen, sondern entwirft auch verschiedene Aktionen und Ereignisse, sodass Spieler lebendige Spielszenen erleben können. Darüber hinaus kann dieses Modell die generierten Inhalte flexibel an die Eingaben und Anweisungen des Spielers anpassen und so ein personalisierteres Spielerlebnis ermöglichen.
Forscher glauben, dass GameGen-O einen wichtigen Schritt bei der Nutzung von KI zur Generierung von Open-World-Videospielen gemacht hat. Es kombiniert kreative Generierung und interaktive Fähigkeiten und wird voraussichtlich eine Alternative zur traditionellen Rendering-Technologie werden.
Sie sagen, dass das Modell eine wertvolle Ressource für Forscher und Entwickler sein wird, die so unterschiedliche Anwendungen wie die KI-Entwicklung für Videospiele, interaktive Steuerung und immersive virtuelle Umgebungen erkunden.
Darüber hinaus haben andere Forschungsteams kürzlich ähnliche KI-Systeme demonstriert, beispielsweise GameNGen, das gemeinsam von Google Research, Google DeepMind und der Universität Tel Aviv entwickelt wurde. Dieses System kann das klassische Spiel „DOOM“ in Echtzeit mit einer Bildrate von mehr als 20 simulieren und spielen Bilder pro Sekunde.
Highlight:
GameGen-O ist ein neu entwickeltes KI-Modell, das verschiedene Elemente von Open-World-Videospielen generieren kann.
Das Modell soll Entwicklern dabei helfen, schnell Prototypen zu erstellen und Spielkonzepte zu testen, anstatt ein vollständig spielbares Spiel zu erstellen.
Durch die Erstellung eines Datensatzes und ein zweistufiges Training verbesserte das Forschungsteam die interaktiven Steuerungsmöglichkeiten des Modells und eröffnete so neue Möglichkeiten für die Spieleentwicklung.
Das Aufkommen von GameGen-O markiert den bedeutenden Fortschritt der KI im Bereich der Spieleentwicklung. Seine effizienten Prototyping-Fähigkeiten und interaktiven Steuerungsfunktionen werden die Entwicklung der Spieleindustrie erheblich vorantreiben. Da die Technologie in Zukunft immer ausgereifter wird, wird erwartet, dass GameGen-O und ähnliche Technologien den Spielentwicklungsprozess völlig verändern und eine farbenfrohere Spielwelt schaffen werden.