香港と中国の多くの大学がテンセントと協力して、オープンワールド ビデオ ゲームの生成をシミュレートする GameGen-O と呼ばれる AI モデルを開発しました。このモデルは、高品質のゲーム コンテンツを生成するだけでなく、さまざまなゲーム エンジンの特性をシミュレートして、動的な環境、複雑なアクション、さまざまなイベントなどの豊かなゲーム要素を作成できます。また、プレーヤーの操作性を向上させるマルチモーダル インタラクティブ コントロールをサポートします。ゲーム体験。 GameGen-O は完全にプレイ可能なゲームではありませんが、開発者にゲーム要素のプロトタイプを迅速に作成してテストするためのツールを提供し、開発時間とコストを大幅に削減します。本稿では、GameGen-Oの開発経緯、機能特徴、今後の応用展望について詳しく紹介します。
最近、香港と中国のいくつかの大学がテンセントと協力して、オープンワールド ビデオ ゲームのシミュレーションを作成するために特別に設計された GameGen-O と呼ばれる AI モデルを開発しました。
GameGen-O の機能は、高品質のゲーム コンテンツを生成するだけでなく、複数のゲーム エンジンの特性をシミュレートし、キャラクターのダイナミックな環境、複雑なアクション、さまざまなイベントなど、豊かで多様なゲーム要素を作成できます。
プロジェクト入口: https://gamegen-o.github.io/
このモデルはマルチモーダルなインタラクティブ制御機能も備えており、プレイヤーがゲーム中に自由に制御できるため、これまでにないゲーム体験をもたらします。
研究チームは、GameGen-Oは完全にプレイ可能なゲームではないが、開発者が最初から苦労せずにさまざまなゲーム要素のプロトタイプを作成してテストできる優れたツールを提供すると述べた。
公開されたデモビデオでは、モデルによって生成されたシーンに多くの有名なゲームのシーンが登場しており、著作権に関するさらなる議論を引き起こす可能性があります。
GameGen-O の開発はゼロからの大規模なプロジェクトでした。チームは、100 を超える最新のオープンワールド ゲームの処理データを含む、OGameData と呼ばれるオープンワールド ビデオ ゲーム データ セットを構築しました。
この目的のために、彼らはインターネットから 32,000 のオリジナル ビデオを収集し、専門家の審査と処理を経て、最終的に 15,000 の使用可能なビデオが形成されました。ビデオはシーン検出後にセグメントに分割され、美観、オプティカル フロー、セマンティック コンテンツの観点から高品質を確保するために厳密にフィルタリングおよび並べ替えられます。これらのスニペットは構造化され、注釈が付けられ、トレーニングに適したより洗練されたデータセットを形成します。
次に、2 つの段階を通じてモデルをトレーニングしました。第 1 段階では、モデルは OGameData に基づいてさまざまなゲーム コンテンツを生成する方法を学習し、第 2 段階では、ユーザーが生成されたコンテンツを対話的に制御できるように、「InstructNet」と呼ばれるコンポーネントを追加しました。
実際のゲーム生成プロセスでは、GameGen-O はキャラクターや環境の生成をサポートするだけでなく、さまざまなアクションやイベントを設計し、プレイヤーが鮮やかなゲーム シーンを体験できるようにします。さらに、このモデルはプレーヤーの入力や指示に基づいて生成されたコンテンツを柔軟に調整でき、よりパーソナライズされたゲーム体験をもたらします。
研究者らは、GameGen-O が AI を使用してオープンワールド ビデオ ゲームを生成する上で重要な一歩を踏み出したと考えており、クリエイティブな生成とインタラクティブな機能を組み合わせており、従来のレンダリング テクノロジーの代替となると期待されています。
このモデルは、ビデオゲーム AI 開発、インタラクティブ制御、没入型仮想環境などの多様なアプリケーションを検討する研究者や開発者にとって貴重なリソースになるだろうと彼らは述べています。
さらに、Google Research、Google DeepMind、テルアビブ大学が共同開発した GameNGen など、他の研究チームも最近、同様の AI システムを実証しています。このシステムは、古典的なゲーム「DOOM」を 20 を超えるフレームレートでリアルタイムにシミュレートしてプレイできます。 1 秒あたりのフレーム数。
ハイライト:
GameGen-O は、オープンワールド ビデオ ゲームのさまざまな要素を生成できる新開発の AI モデルです。
モックアップは、完全にプレイ可能なゲームを作成するのではなく、開発者がゲームのコンセプトを迅速にプロトタイプ化してテストできるようにすることを目的としています。
データセットと 2 段階のトレーニングを確立することで、研究チームはモデルの対話型制御機能を強化し、ゲーム開発に新たな可能性をもたらしました。
GameGen-O の登場は、ゲーム開発分野における AI の大きな進歩を示し、その効率的なプロトタイピング機能とインタラクティブな制御機能はゲーム業界の発展を大きく促進します。将来的には、テクノロジーが成熟し続けるにつれて、GameGen-O や同様のテクノロジーがゲーム開発プロセスを完全に変え、よりカラフルなゲーム世界をもたらすことが期待されています。