Varias universidades de Hong Kong y China han colaborado con Tencent para desarrollar un modelo de inteligencia artificial llamado GameGen-O para simular la generación de videojuegos de mundo abierto. Este modelo no solo puede generar contenido de juego de alta calidad, sino también simular una variedad de características del motor del juego para crear elementos de juego enriquecidos, como entornos dinámicos, acciones complejas y diversos eventos, y admite control interactivo multimodal para mejorar la experiencia de los jugadores. experiencia de juego. GameGen-O no es un juego jugable completo, pero proporciona a los desarrolladores una herramienta para crear prototipos y probar elementos del juego rápidamente, lo que reduce en gran medida el tiempo y los costos de desarrollo. Este artículo presentará en detalle el proceso de desarrollo, las características funcionales y las perspectivas de aplicación futura de GameGen-O.
Recientemente, varias universidades de Hong Kong y China unieron fuerzas con Tencent para desarrollar un modelo de IA llamado GameGen-O diseñado específicamente para crear simulaciones de videojuegos de mundo abierto.
La función de GameGen-O no se limita a generar contenido de juego de alta calidad. También simula las características de múltiples motores de juego y puede crear elementos de juego ricos y diversos, como entornos dinámicos de personajes, acciones complejas y diversos eventos.
Entrada del proyecto: https://gamegen-o.github.io/
Este modelo también proporciona capacidades de control interactivo multimodal, lo que permite a los jugadores controlar libremente durante el juego, brindando una experiencia de juego sin precedentes.
El equipo de investigación dijo que, si bien GameGen-O no es un juego totalmente jugable, proporciona a los desarrolladores una excelente herramienta que les permite crear prototipos y probar rápidamente diferentes elementos del juego sin tener que crearlo desde cero.
En el vídeo de demostración mostrado, en la escena generada por el modelo aparecieron escenas de muchos juegos famosos, lo que puede desencadenar más discusiones sobre los derechos de autor.
El desarrollo de GameGen-O fue un gran proyecto partiendo de cero. El equipo creó un conjunto de datos de videojuegos de mundo abierto llamado OGameData, que contiene datos de procesamiento para más de 100 juegos modernos de mundo abierto.
Para ello, recopilaron 32.000 vídeos originales de Internet y, tras una selección y procesamiento profesional, finalmente se formaron 15.000 vídeos utilizables. Los videos se cortan en segmentos después de la detección de la escena y luego se filtran y clasifican rigurosamente para garantizar su alta calidad en términos de estética, flujo óptico y contenido semántico. Estos fragmentos están estructurados y anotados para formar un conjunto de datos más refinado adecuado para el entrenamiento.
A continuación, entrenaron el modelo en dos etapas. En la primera etapa, el modelo aprendió a generar varios contenidos de juegos basados en OGameData; en la segunda etapa, agregaron un componente llamado "InstructNet" para que los usuarios puedan controlar interactivamente el contenido generado.
En el proceso real de generación del juego, GameGen-O no solo admite la generación de personajes y entornos, sino que también diseña diversas acciones y eventos, lo que permite a los jugadores experimentar escenas de juego vívidas. Además, este modelo puede ajustar de manera flexible el contenido generado según las entradas y las instrucciones del jugador, brindando una experiencia de juego más personalizada.
Los investigadores creen que GameGen-O ha dado un paso importante en el uso de la IA para generar videojuegos de mundo abierto. Combina generación creativa y capacidades interactivas y se espera que se convierta en una alternativa a la tecnología de renderizado tradicional.
Dicen que el modelo será un recurso valioso para investigadores y desarrolladores que exploren aplicaciones tan diversas como el desarrollo de inteligencia artificial para videojuegos, el control interactivo y los entornos virtuales inmersivos.
Además, otros equipos de investigación han demostrado recientemente sistemas de inteligencia artificial similares, como GameNGen, desarrollado conjuntamente por Google Research, Google DeepMind y la Universidad de Tel Aviv. Este sistema puede simular y jugar el clásico juego "DOOM" en tiempo real con una velocidad de fotogramas superior a 20. fotogramas por segundo.
Destacar:
GameGen-O es un modelo de IA recientemente desarrollado capaz de generar varios elementos de videojuegos de mundo abierto.
La maqueta está destinada a ayudar a los desarrolladores a crear prototipos y probar rápidamente conceptos de juegos, en lugar de crear un juego totalmente jugable.
Al establecer un conjunto de datos y un entrenamiento en dos etapas, el equipo de investigación mejoró las capacidades de control interactivo del modelo, aportando nuevas posibilidades al desarrollo de juegos.
La aparición de GameGen-O marca el progreso significativo de la IA en el campo del desarrollo de juegos. Sus capacidades eficientes de creación de prototipos y funciones de control interactivo promoverán en gran medida el desarrollo de la industria de los juegos. En el futuro, a medida que la tecnología siga madurando, se espera que GameGen-O y tecnologías similares cambien por completo el proceso de desarrollo de juegos y traigan un mundo de juego más colorido.