ทีมวิจัยจากมหาวิทยาลัยวิทยาศาสตร์และเทคโนโลยีฮ่องกงและมหาวิทยาลัยวิทยาศาสตร์และเทคโนโลยีของจีนร่วมกันพัฒนาโมเดล GameGen-X ซึ่งเป็นโมเดลตัวแปลงการแพร่กระจายที่สามารถสร้างและควบคุมวิดีโอเกมแบบเปิดได้ GameGen-X ไม่เพียง แต่สามารถสร้างวิดีโอเกมที่มีตัวละครนวัตกรรมสภาพแวดล้อมแบบไดนามิกและการกระทำที่ซับซ้อน แต่ยังปรับเนื้อหาเกมแบบเรียลไทม์ตามคำแนะนำหลายรูปแบบของผู้ใช้ (เช่นการดำเนินการข้อความและคีย์บอร์ด) ช่วยให้ผู้ใช้ได้สัมผัสกับความสนุกสนานในการออกแบบ เกมตัวเอง. ผลการวิจัยนี้นับเป็นความก้าวหน้าครั้งสำคัญใน AI ในด้านการพัฒนาเกมและให้ความเป็นไปได้ใหม่สำหรับการสร้างเนื้อหาเกม
GameGEN-X สามารถสร้างวิดีโอเกมแบบเปิดโล่งด้วยตัวเองซึ่งสามารถจำลองฟังก์ชั่นของเอ็นจิ้นเกมต่างๆรวมถึงการสร้างตัวละครนวัตกรรมสภาพแวดล้อมแบบไดนามิกการกระทำที่ซับซ้อนและกิจกรรมที่หลากหลายและยังสามารถโต้ตอบกับคุณได้ การวางแผนเกม.
หนึ่งในไฮไลท์ของ GameGen-X คือการควบคุมการมีปฏิสัมพันธ์ มันสามารถทำนายและเปลี่ยนแปลงเนื้อหาในอนาคตตามคลิปเกมปัจจุบันซึ่งช่วยให้สามารถจำลองการเล่นเกมได้
ผู้ใช้สามารถมีอิทธิพลต่อเนื้อหาที่สร้างขึ้นผ่านสัญญาณควบคุมหลายรูปแบบเช่นคำแนะนำข้อความที่มีโครงสร้างและการควบคุมคีย์บอร์ดซึ่งจะสามารถควบคุมการโต้ตอบของตัวละครและเนื้อหาฉากได้
ในการฝึกอบรม GameGen-X นักวิจัยยังได้สร้างชุดข้อมูลวิดีโอเกม Open World Game ขนาดใหญ่ครั้งแรก Ogamedata ชุดข้อมูลนี้มีคลิปวิดีโอมากกว่า 1 ล้านคลิปของเกมที่แตกต่างจากเกมมากกว่า 150 เกมและใช้ GPT-4O เพื่อสร้างคำอธิบายข้อความที่ให้ข้อมูล
กระบวนการฝึกอบรมของ GameGen-X แบ่งออกเป็นสองขั้นตอน: การฝึกอบรมแบบจำลองขั้นพื้นฐานและการปรับแต่งการปรับแต่ง ในระยะแรกโมเดลได้รับการฝึกอบรมล่วงหน้าผ่านงานการสร้างข้อความและวิดีโอต่อเนื่องและวิดีโอทำให้สามารถสร้างวิดีโอเกมเปิดโดเมนที่มีคุณภาพสูงตามลำดับ
ในระยะที่สองเพื่อให้เกิดการควบคุมแบบโต้ตอบนักวิจัยได้ออกแบบโมดูล InstructNet ซึ่งรวมผู้เชี่ยวชาญด้านสัญญาณควบคุมหลายรูปแบบที่เกี่ยวข้องกับเกม
InstructNet อนุญาตให้โมเดลสามารถปรับการแสดงที่มีศักยภาพตามอินพุตของผู้ใช้ดังนั้นการรวมการโต้ตอบของอักขระและการควบคุมเนื้อหาฉากในการสร้างวิดีโอเป็นครั้งแรก ในระหว่างการเรียนการสอนการปรับแต่งจะมีการอัปเดตเฉพาะ InstructNet เท่านั้นในขณะที่โมเดลฐานที่ผ่านการฝึกอบรมมาก่อนจะถูกแช่แข็งทำให้แบบจำลองสามารถรวมการควบคุมแบบโต้ตอบได้โดยไม่สูญเสียความหลากหลายและคุณภาพของเนื้อหาวิดีโอที่สร้างขึ้น
ผลการทดลองแสดงให้เห็นว่า GameGen-X ทำงานได้ดีในการสร้างเนื้อหาเกมคุณภาพสูงและให้การควบคุมสภาพแวดล้อมและตัวละครที่ยอดเยี่ยมเหนือกว่าโอเพ่นซอร์สและโมเดลธุรกิจอื่น ๆ
แน่นอนว่า AI นี้ยังอยู่ในช่วงเริ่มต้นและยังมีหนทางอีกไกลก่อนที่จะเปลี่ยนการวางแผนเกมอย่างแท้จริง แต่การเกิดขึ้นของมันไม่ต้องสงสัยเลยว่านำความเป็นไปได้ใหม่ ๆ มาสู่การพัฒนาเกม มันเป็นวิธีการใหม่ในการออกแบบและพัฒนาเนื้อหาเกมแสดงให้เห็นถึงศักยภาพของแบบจำลองการกำเนิดเป็นเครื่องมือเสริมสำหรับเทคโนโลยีการเรนเดอร์แบบดั้งเดิมการรวมการสร้างความคิดสร้างสรรค์และฟังก์ชั่นการโต้ตอบอย่างมีประสิทธิภาพนำสิ่งใหม่ ๆ มาสู่ความเป็นไปได้ในการพัฒนาเกมในอนาคต
ที่อยู่โครงการ: https://gamegen-x.github.io/
แม้ว่า GameGen-X ยังคงอยู่ในช่วงเริ่มต้นของการพัฒนา แต่ประสิทธิภาพที่โดดเด่นในการสร้างวิดีโอเกมและการควบคุมการโต้ตอบนั้นบ่งบอกถึงความคาดหวังในวงกว้างสำหรับการประยุกต์ใช้เทคโนโลยี AI ในอุตสาหกรรมเกม ในอนาคต GameGen-X คาดว่าจะเป็นผู้ช่วยที่ดีสำหรับนักพัฒนาเกมและส่งเสริมการพัฒนาที่เป็นนวัตกรรมของอุตสาหกรรมเกม