Kunstmatige intelligentie verandert de manier waarop game-ontwikkelaars kaarten en omgevingen creëren ingrijpend. Moderne AI-tools kunnen automatisch gedetailleerde spelwerelden genereren die voorheen uren aan ontwerpwerk van teams vergden.

In plaats van elk tegel of model met de hand te maken, kunnen ontwikkelaars hoge-niveau opdrachten of data invoeren en de AI de rest laten invullen. Zo kan bijvoorbeeld het nieuwe “Genie 3”-model van Google DeepMind een tekstbeschrijving (zoals “mistig bergdorp bij zonsopgang”) direct omzetten in een volledig navigeerbare 3D-wereld.

Experts uit de industrie merken op dat tools zoals Recraft nu hele spelomgevingen (texturen, sprites, levelindelingen) kunnen genereren op basis van eenvoudige tekstcommando’s. Deze combinatie van AI met traditionele procedurele methoden versnelt de ontwikkeling aanzienlijk en opent eindeloze creatieve mogelijkheden.

Traditionele versus AI-gestuurde kaartgeneratie

• Traditionele procedurele generatie: Vroegere games maken gebruik van algoritmische PCG-methoden (procedurale inhoudsgeneratie), zoals Perlin-noise voor terrein of regelgebaseerde tegelplaatsing, om levels en kaarten te creëren.
  Deze technieken zorgen voor uitgestrekte of willekeurige werelden – bijvoorbeeld de Diablo serie en No Man’s Sky leveren “onbeperkte content door dynamisch levels en ontmoetingen te creëren” met procedurele algoritmes.
  Dergelijke methoden verminderen handmatig werk, maar kunnen repetitieve patronen opleveren en vereisen vaak dat ontwerpers parameters fijn afstemmen.

• AI-gestuurde generatie: Moderne AI gebruikt daarentegen machine learning om kaarten te genereren. Generatieve modellen (zoals GANs, diffusienetwerken en transformer “wereldmodellen”) leren van echte voorbeelden of gameplaydata.
  Ze kunnen meer gevarieerde en realistische omgevingen produceren en zelfs creatieve opdrachten volgen. Zodra een AI getraind is op echte of fantasielandschappen, kan het volledig nieuwe kaarten of terreinen genereren die die stijlen nabootsen.
  Zoals hierboven genoemd, gebruiken ontwikkelaars nu AI-tools (bijv. Recraft) om “game-assets – sprites, texturen, omgevingen – te genereren via eenvoudige tekstopdrachten”. Kortom, AI-modellen kunnen complexe ruimtelijke patronen vastleggen en toepassen op het maken van spelkaarten.

Generatieve AI-technieken

AI gebruikt verschillende technieken om spelomgevingen te bouwen:

• GANs (Generative Adversarial Networks): GANs zijn neurale netwerken die getraind zijn op verzamelingen kaarten of terreinbeelden. Ze kunnen nieuwe kaarten creëren met realistische kenmerken door de statistieken van de data te leren.
  Onderzoek toont aan dat GAN-gebaseerde methoden (bijv. self-attention GANs) de samenhang van levels verbeteren door langetermijnpatronen in 2D-spellevels of hoogtekaarten vast te leggen.
  Zo hebben onderzoekers GANs gebruikt om complexe 2D-platformlevels en zelfs plausibel 3D-terrein te genereren door te trainen op voorbeeldkaarten.

• Diffusiemodellen: Diffusie-gebaseerde AI (zoals Stable Diffusion) verfijnt iteratief willekeurige ruis tot gestructureerde beelden. Deze zijn aangepast voor gamecontent – bijvoorbeeld tekst-geconditioneerde diffusie kan een ruiskaart omzetten in een gedetailleerd landschap of stadsplattegrond.
  Recente demo’s gebruiken 3D-diffusie (in de stijl van “DreamFusion”) om game-assets of volledige scènes uit opdrachten te creëren, met rijke texturen en geometrie.

• Transformer wereldmodellen: Grote transformer-gebaseerde AI’s kunnen complete interactieve werelden genereren. DeepMind’s Genie 3 is een voorbeeld: het gebruikt een wereldmodelarchitectuur om tekstopdrachten te interpreteren en consistente 3D-omgevingen in realtime weer te geven. Deze modellen begrijpen spelachtige ruimtes en kunnen scènes ter plekke “bedenken”, en fungeren zo als geautomatiseerde levelontwerpers aangedreven door geavanceerde AI.

Toonaangevende AI-tools en onderzoek

DeepMind’s Genie 3: DeepMind ontwikkelde een geavanceerd wereldmodel dat 3D-spelomgevingen creëert op basis van tekst. Bij een opdracht genereert Genie 3 een diverse, interactieve wereld die spelers met hoge framerates kunnen verkennen. Het verwerkt terrein, objecten en fysica op een samenhangende manier en toont hoe AI volledige wereldbouw kan automatiseren.

Ludus AI (Unreal Engine-plugin): Ludus AI is een plugin voor Unreal Engine die generatieve AI gebruikt om 3D-modellen te maken op basis van tekstbeschrijvingen. Ontwikkelaars kunnen binnen enkele seconden complexe assets genereren (zoals voertuigen, meubels of gebouwen) zonder handmatig modelleren. Dit versnelt het maken van assets en stelt ontwerpers in staat snel te itereren. Bijvoorbeeld, door Ludus te vragen een “rustieke houten kar” te maken, ontstaat vrijwel direct een gebruiksklaar 3D-model.

Daarnaast zijn er verschillende andere AI-gestuurde tools en projecten die de creatie van spelwerelden vormgeven:

• Recraft (AI Asset Generator): Volgens bronnen uit de industrie stellen tools zoals Recraft ontwikkelaars in staat om “game-assets – sprites, texturen, omgevingen – te genereren via eenvoudige tekstopdrachten” en deze te importeren in engines zoals Unity of Godot.
  Dit betekent dat een ontwerper “oude tempelruïnes” kan typen en direct texturen, 3D-modellen en levelindelingen krijgt om in hun spel te plaatsen.

• Promethean AI: Een AI-gestuurde tool voor het samenstellen van scènes, Promethean AI rangschikt automatisch props, verlichting en terrein tot samenhangende 3D-scènes. Het volgt stijlrichtlijnen en gebruikersinvoer om volledige virtuele sets te genereren zonder handmatig modelleren.
  Ontwerpers kunnen snel grote kaarten maken (bijvoorbeeld een stadsplein of kerkerkamer) door algemene indeling en stijl te specificeren en de AI de scène te laten vullen en detailleren.

• Microsoft’s Muse (WHAM): Microsoft Research’s “Muse” (World and Human Action Model) is een generatief spelmodel dat volledige gameplay-sequenties en visuals kan produceren. Hoewel het zich richt op gameplay-acties, leert Muse ook de structuur van spelwerelden.
  Als transformer-gebaseerd model toont het hoe AI spellevel-geometrie en dynamiek kan vastleggen en in de toekomst kan helpen bij het genereren van consistente wereldinhoud.

• NVIDIA Omniverse & Cosmos: Het Omniverse-platform van NVIDIA bevat nu generatieve AI-functies voor het creëren van omgevingen.
  Ontwikkelaars kunnen tekstopdrachten gebruiken om 3D-assets op te halen of te genereren (via Omniverse NIM-services). Door scènes samen te stellen en synthetische data te renderen, trainen ze “Cosmos”-wereldmodellen om onbeperkte virtuele omgevingen te produceren.
  In NVIDIA-termen stelt dit ontwikkelaars in staat om “ontelbare synthetische virtuele omgevingen” te creëren op basis van eenvoudige input. In de praktijk versnelt Omniverse het bouwen van grootschalige werelden voor games en simulaties, waarbij AI wordt ingezet om detail en realisme toe te voegen.

>>> U kunt verwijzen naar: Gratis AI-chat

Belangrijkste voordelen en toepassingen

Door AI gegenereerde kaarten en omgevingen bieden verschillende praktische voordelen:

• Snelheid en schaal: AI kan enorme, gedetailleerde werelden binnen enkele seconden produceren. Bijvoorbeeld, Ludus AI kan complexe 3D-assets genereren “binnen enkele seconden”, terwijl handmatig modelleren uren zou kosten. Dit stelt ontwikkelaars in staat om spelwerelden veel sneller te vullen.
• Variatie en diversiteit: Machine learning-modellen brengen eindeloze variatie. Traditionele procedurele generatie stelde games zoals No Man’s Sky in staat om oneindige planeten te hebben; AI-modellen gaan verder door stijlen, thema’s en verhaalelementen op nieuwe manieren te combineren. Elke door AI gegenereerde kaart kan uniek zijn, wat de eentonigheid voorkomt die soms voorkomt bij handgemaakte levels.
• Efficiëntie: Het automatiseren van kaartcreatie vermindert werkdruk en kosten. Zowel kleine indie-teams als grote studio’s kunnen routinematig levelontwerp aan AI overlaten en zich richten op gameplay, verhaal en verfijning. Experts merken op dat tools zoals Promethean AI “ontelbare uren 3D-ontwerpwerk besparen” door scènes automatisch samen te stellen, wat productiviteit en creativiteit verbetert.
• Dynamische en adaptieve werelden: Geavanceerde AI kan zelfs omgevingen in realtime aanpassen. Onderzoek verkent werelden die ter plekke veranderen of reageren op acties van spelers. Bijvoorbeeld, een AI kan elke keer dat een speler een kerker betreedt een nieuwe indeling genereren, of terrein hervormen op basis van de voortgang in het verhaal. Dergelijke “levende” werelden waren voorheen alleen mogelijk met eenvoudigere procedurele trucs, maar AI maakt ze rijker en coherenter.

Uitdagingen en toekomstige ontwikkelingen

Ondanks de belofte kent AI-gestuurde kaartgeneratie uitdagingen. Hoogwaardige generatieve modellen hebben enorme hoeveelheden trainingsdata nodig, en datasets specifiek voor games zijn vaak schaars.

Zoals een onderzoek opmerkt, vereist het bouwen van “hoogwaardige generatieve AI enorme hoeveelheden trainingsdata,” wat moeilijk te verzamelen is voor niche gamegenres.

Beperkte data kan leiden tot generieke of foutieve output, waardoor ontwikkelaars de AI vaak nog moeten begeleiden en fouten corrigeren. Ook zijn er vragen over consistentie en speelbaarheid: een AI kan een prachtig terrein genereren dat leuk is om naar te kijken, maar ontoegankelijke gebieden of ontbrekende doelen bevatten, waardoor menselijk toezicht belangrijk blijft.

Ook juridische en ethische kwesties komen op. Sommige platforms vereisen nu dat ontwikkelaars het gebruik van AI melden, en kwesties zoals auteursrecht (wat als een AI leerde van auteursrechtelijk beschermde kaarten?) worden besproken. Voorlopig moeten gamestudio’s AI-automatisering afwegen tegen duidelijke ontwerpintentie en kwaliteitscontrole.

Door AI gegenereerde spelkaarten en omgevingen veranderen de game-ontwikkeling al ingrijpend. Toonaangevende technologieprojecten – van Google DeepMind’s Genie tot NVIDIA’s Omniverse – bewijzen dat hele werelden door AI “bedacht” kunnen worden op basis van eenvoudige beschrijvingen.

Deze technologie belooft snellere creatie van meeslepende werelden met ongekende diversiteit. Naarmate AI-modellen blijven verbeteren, kunnen we nog levensechtere en interactievere virtuele landschappen verwachten die ter plekke worden gegenereerd.

Voor zowel spelers als ontwerpers ligt er een toekomst met rijkere spelwerelden, gebouwd door intelligente algoritmes, mits we de technologie verstandig en creatief inzetten.