Ряд университетов Гонконга и Китая в сотрудничестве с Tencent разработали модель искусственного интеллекта под названием GameGen-O, которая имитирует создание видеоигр с открытым миром. Эта модель может не только генерировать высококачественный игровой контент, но также имитировать различные характеристики игрового движка для создания богатых игровых элементов, таких как динамическая среда, сложные действия и различные события, а также поддерживает мультимодальное интерактивное управление для улучшения взаимодействия игроков. игровой опыт. GameGen-O — это не полноценная игра, но она предоставляет разработчикам инструмент для быстрого прототипирования и тестирования игровых элементов, что значительно сокращает время и затраты на разработку. В этой статье будет подробно представлен процесс разработки, функциональные характеристики и перспективы дальнейшего применения GameGen-O.
Недавно несколько университетов Гонконга и Китая объединили усилия с Tencent для разработки модели искусственного интеллекта под названием GameGen-O, специально предназначенной для создания симуляций видеоигр с открытым миром.
Функция GameGen-O не ограничивается созданием высококачественного игрового контента. Она также моделирует характеристики нескольких игровых движков и может создавать богатые и разнообразные игровые элементы, такие как динамическое окружение персонажей, сложные действия и различные события.
Вход в проект: https://gamegen-o.github.io/
Эта модель также обеспечивает возможности мультимодального интерактивного управления, позволяя игрокам свободно управлять во время игры, обеспечивая беспрецедентные игровые впечатления.
Исследовательская группа заявила, что, хотя GameGen-O не является полностью игровой игрой, она предоставляет разработчикам отличный инструмент, который позволяет им быстро создавать прототипы и тестировать различные игровые элементы без необходимости создавать их с нуля.
В показанном демонстрационном видеоролике в сцене, созданной моделью, присутствуют сцены из многих известных игр, что может спровоцировать дальнейшие дискуссии об авторских правах.
Разработка GameGen-O была огромным проектом с нуля. Команда создала набор данных видеоигр с открытым миром под названием OGameData, который содержит данные обработки для более чем 100 современных игр с открытым миром.
Для этого они собрали 32 000 оригинальных видеороликов из Интернета, и после профессионального просмотра и обработки окончательно сформировались 15 000 годных к использованию видеороликов. Видео разрезаются на сегменты после обнаружения сцены, а затем строго фильтруются и сортируются, чтобы обеспечить их высокое качество с точки зрения эстетики, оптического потока и смыслового содержания. Эти фрагменты структурированы и аннотированы для формирования более уточненного набора данных, подходящего для обучения.
Затем они обучили модель в два этапа. На первом этапе модель научилась генерировать различный игровой контент на основе OGameData, на втором этапе добавили компонент под названием «InstructNet», чтобы пользователи могли в интерактивном режиме управлять сгенерированным контентом.
В реальном процессе создания игры GameGen-O не только поддерживает создание персонажей и окружения, но также проектирует различные действия и события, позволяя игрокам пережить яркие игровые сцены. Кроме того, эта модель может гибко настраивать генерируемый контент на основе действий и инструкций игрока, обеспечивая более персонализированный игровой процесс.
Исследователи полагают, что GameGen-O сделала важный шаг в использовании искусственного интеллекта для создания видеоигр с открытым миром. Он сочетает в себе творческую генерацию и интерактивные возможности и, как ожидается, станет альтернативой традиционным технологиям рендеринга.
Они говорят, что модель станет ценным ресурсом для исследователей и разработчиков, изучающих такие разнообразные приложения, как разработка искусственного интеллекта для видеоигр, интерактивное управление и иммерсивные виртуальные среды.
Кроме того, другие исследовательские группы недавно продемонстрировали аналогичные системы искусственного интеллекта, такие как GameNGen, совместно разработанная Google Research, Google DeepMind и Тель-Авивским университетом. Эта система может моделировать и воспроизводить классическую игру «DOOM» в реальном времени с частотой кадров, превышающей 20. кадров в секунду.
Выделять:
GameGen-O — это недавно разработанная модель искусственного интеллекта, способная генерировать различные элементы видеоигр с открытым миром.
Макет предназначен для того, чтобы помочь разработчикам быстро создавать прототипы и тестировать концепции игры, а не создавать полностью играбельную игру.
Создав набор данных и проведя двухэтапное обучение, исследовательская группа расширила возможности интерактивного управления моделью, открыв новые возможности для разработки игр.
Появление GameGen-O знаменует собой значительный прогресс ИИ в области разработки игр. Его эффективные возможности прототипирования и функции интерактивного управления будут во многом способствовать развитию игровой индустрии. Ожидается, что в будущем, по мере развития технологий, GameGen-O и подобные технологии полностью изменят процесс разработки игр и сделают игровой мир более красочным.