Sztuczna inteligencja rewolucjonizuje sposób, w jaki twórcy gier tworzą mapy i środowiska. Nowoczesne narzędzia AI potrafią automatycznie generować szczegółowe światy gier, które kiedyś wymagały godzin pracy zespołów projektowych.

Zamiast ręcznie tworzyć każdą kafelkę czy model, twórcy mogą wprowadzić ogólne polecenia lub dane, a AI wypełni resztę. Na przykład nowy model „Genie 3” od Google DeepMind potrafi na podstawie opisu tekstowego (np. „mglista górska wioska o wschodzie słońca”) natychmiast wygenerować w pełni nawigowalny świat 3D.

Eksperci branżowi zauważają, że narzędzia takie jak Recraft umożliwiają teraz generowanie całych środowisk gier (tekstury, sprite’y, układy poziomów) na podstawie prostych poleceń tekstowych. To połączenie AI z tradycyjnymi metodami proceduralnymi znacznie przyspiesza proces tworzenia i otwiera nieograniczone możliwości twórcze.

Tradycyjne a generowanie map oparte na AI

• Tradycyjne generowanie proceduralne: Wcześniejsze gry wykorzystywały algorytmiczne metody PCG (proceduralnego generowania treści), takie jak szum Perlin’a do terenu czy reguły rozmieszczania kafelków, do tworzenia poziomów i map.
  Techniki te napędzają rozległe lub losowe światy – na przykład seria Diablo oraz No Man’s Sky dostarczają „niekończącą się zawartość poprzez dynamiczne tworzenie poziomów i spotkań” za pomocą algorytmów proceduralnych.
  Metody te zmniejszają nakład pracy ręcznej, ale mogą generować powtarzalne wzory i często wymagają od projektantów dopracowywania parametrów.

• Generowanie oparte na AI: W przeciwieństwie do tego, nowoczesne AI wykorzystuje uczenie maszynowe do generowania map. Modele generatywne (takie jak GAN-y, sieci dyfuzyjne i transformery „modele świata”) uczą się na podstawie rzeczywistych przykładów lub danych z rozgrywki.
  Mogą tworzyć bardziej zróżnicowane i realistyczne środowiska, a nawet realizować kreatywne polecenia. Na przykład, gdy AI zostanie wytrenowane na rzeczywistych lub fantastycznych krajobrazach, potrafi wygenerować całkowicie nowe mapy lub tereny naśladujące te style.
  Jak wspomniano wcześniej, eksperci zauważają, że twórcy korzystają teraz z narzędzi AI (np. Recraft), aby „generować zasoby gry – sprite’y, tekstury, środowiska – za pomocą prostych poleceń tekstowych”. Krótko mówiąc, modele AI potrafią uchwycić złożone wzory przestrzenne i zastosować je do tworzenia map gier.

Techniki generatywnej AI

AI wykorzystuje kilka technik do tworzenia środowisk gier:

• GAN-y (Generative Adversarial Networks): GAN-y to sieci neuronowe trenowane na zbiorach map lub obrazów terenu. Potrafią tworzyć nowe mapy z realistycznymi cechami, ucząc się statystyk danych.
  Badania pokazują, że metody oparte na GAN-ach (np. GAN-y z mechanizmem samo-uwagi) poprawiają spójność poziomów, wychwytując długodystansowe wzory w dwuwymiarowych poziomach gier lub mapach wysokości.
  Na przykład badacze wykorzystali GAN-y do generowania złożonych dwuwymiarowych etapów platformowych, a nawet wiarygodnego terenu 3D, trenując je na przykładach map.

• Modele dyfuzyjne: AI oparte na dyfuzji (np. Stable Diffusion) iteracyjnie przekształca losowy szum w uporządkowane obrazy. Zostały one zaadaptowane do tworzenia treści gier – na przykład dyfuzja warunkowana tekstem może przekształcić mapę szumu w szczegółowy krajobraz lub układ miasta.
  Ostatnie demonstracje wykorzystują dyfuzję 3D (w stylu „DreamFusion”) do tworzenia zasobów gry lub całych scen na podstawie poleceń, generując bogate tekstury i geometrię.

• Transformery i modele świata: Duże AI oparte na transformerach potrafią generować całe interaktywne światy. Genie 3 od DeepMind to przykład: wykorzystuje architekturę modelu świata, aby interpretować polecenia tekstowe i w czasie rzeczywistym tworzyć spójne środowiska 3D. Modele te rozumieją przestrzenie podobne do gier i potrafią „wyśnić” sceny na bieżąco, skutecznie działając jako zautomatyzowani projektanci poziomów napędzani zaawansowaną AI.

Wiodące narzędzia i badania AI

Genie 3 od DeepMind: DeepMind opracował nowoczesny model świata tworzący trójwymiarowe środowiska gier na podstawie tekstu. Na podstawie polecenia Genie 3 generuje różnorodny, interaktywny świat, po którym gracze mogą się swobodnie poruszać z wysoką płynnością. Model spójnie obsługuje teren, obiekty i fizykę, pokazując, jak AI może zautomatyzować kompleksowe tworzenie światów.

Ludus AI (wtyczka do Unreal Engine): Ludus AI to wtyczka do Unreal Engine wykorzystująca generatywną AI do tworzenia modeli 3D na podstawie opisów tekstowych. W kilka sekund twórcy mogą wygenerować złożone zasoby (np. pojazdy, meble czy budynki) bez ręcznego modelowania. To przyspiesza tworzenie zasobów i pozwala projektantom szybko wprowadzać zmiany. Na przykład polecenie „rustykalny drewniany wóz” niemal natychmiast generuje gotowy model 3D.

Ponadto kilka innych narzędzi i projektów opartych na AI kształtuje tworzenie światów gier:

• Recraft (generator zasobów AI): Według źródeł branżowych narzędzia takie jak Recraft pozwalają twórcom „generować zasoby gry – sprite’y, tekstury, środowiska – za pomocą prostych poleceń tekstowych” i importować je do silników takich jak Unity czy Godot.
  Oznacza to, że projektant może wpisać „ruiny starożytnej świątyni” i natychmiast otrzymać tekstury, modele 3D oraz układy poziomów do wykorzystania w grze.

• Promethean AI: Narzędzie do automatycznego składania scen, Promethean AI samodzielnie rozmieszcza rekwizyty, oświetlenie i teren, tworząc spójne sceny 3D. Podąża za wytycznymi stylu i wskazówkami użytkownika, generując całe wirtualne zestawy bez ręcznego modelowania.
  Projektanci mogą szybko tworzyć duże mapy (np. plac miejski czy komnatę lochu), określając ogólny układ i styl, a następnie pozwalając AI wypełnić i dopracować scenę.

• Muse od Microsoft (WHAM): „Muse” (World and Human Action Model) to generatywny model gry opracowany przez Microsoft Research, który potrafi tworzyć pełne sekwencje rozgrywki i wizualizacje. Choć skupia się na akcjach w grze, Muse uczy się także struktury światów gier.
  Jako model oparty na transformerach pokazuje, jak AI może uchwycić geometrię i dynamikę poziomów, a w przyszłości może wspierać generowanie spójnej zawartości światów.

• NVIDIA Omniverse i Cosmos: Platforma NVIDIA Omniverse zawiera teraz funkcje generatywnej AI do tworzenia środowisk.
  Twórcy mogą używać poleceń tekstowych do pobierania lub generowania zasobów 3D (za pomocą usług Omniverse NIM). Poprzez komponowanie scen i renderowanie danych syntetycznych, trenują modele świata „Cosmos” do tworzenia nieograniczonych wirtualnych środowisk.
  W terminologii NVIDIA pozwala to twórcom na „niezliczone syntetyczne środowiska wirtualne” na podstawie prostych danych wejściowych. W praktyce Omniverse przyspiesza budowę rozległych światów do gier i symulacji, wykorzystując AI do wypełniania detali i realizmu.

>>> Możesz odnieść się do: Bezpłatny czat AI

Kluczowe korzyści i zastosowania

Mapy i środowiska generowane przez AI oferują kilka praktycznych zalet:

• Szybkość i skala: AI potrafi tworzyć ogromne, szczegółowe światy w kilka sekund. Na przykład Ludus AI generuje złożone zasoby 3D „w ciągu sekund”, podczas gdy ręczne modelowanie zajęłoby godziny. Pozwala to twórcom znacznie szybciej zapełniać światy gry.
• Różnorodność i zróżnicowanie: Modele uczenia maszynowego wprowadzają nieograniczoną różnorodność. Tradycyjne generowanie proceduralne już umożliwiało grom takim jak No Man’s Sky posiadanie nieskończonej liczby planet; modele AI idą dalej, łącząc style, tematy i elementy fabularne w nowe sposoby. Każda mapa generowana przez AI może być unikalna, zapobiegając monotonii czasem spotykanej w ręcznie tworzonych poziomach.
• Efektywność: Automatyzacja tworzenia map zmniejsza nakład pracy i koszty. Zarówno małe zespoły indie, jak i duże studia mogą oddelegować rutynowe projektowanie poziomów AI i skupić się na rozgrywce, narracji oraz dopracowywaniu detali. Eksperci zauważają, że narzędzia takie jak Promethean AI „oszczędzają niezliczone godziny pracy nad projektowaniem 3D” poprzez automatyczne składanie scen, zwiększając produktywność i kreatywność.
• Dynamiczne i adaptacyjne światy: Zaawansowane AI potrafi nawet dostosowywać środowiska w czasie rzeczywistym. Badania eksplorują światy, które zmieniają się na bieżąco lub reagują na działania gracza. Na przykład AI może generować nowy układ lochu za każdym razem, gdy gracz wchodzi, lub przekształcać teren zgodnie z postępem fabuły. Takie „żywe” światy były wcześniej możliwe tylko dzięki prostszym metodom proceduralnym, ale AI czyni je bogatszymi i bardziej spójnymi.

Wyzwania i kierunki rozwoju

Pomimo obiecujących możliwości, generowanie map oparte na AI napotyka na wyzwania. Modele generatywne wysokiej jakości wymagają ogromnych ilości danych treningowych, a specyficzne dla gier zbiory danych są często ograniczone.

Jak zauważa jedno z badań, budowa „wysokowydajnej generatywnej AI wymaga ogromnych ilości danych treningowych”, które trudno zebrać dla niszowych gatunków gier.

Ograniczona ilość danych może prowadzić do generowania ogólnikowych lub wadliwych wyników, dlatego twórcy często muszą nadal nadzorować AI i poprawiać błędy. Pojawiają się też pytania o spójność i grywalność: AI może wygenerować piękny teren, który jednak zawiera niedostępne obszary lub brakujące cele, więc nadzór człowieka pozostaje niezbędny.

Pojawiają się również kwestie prawne i etyczne. Niektóre platformy wymagają obecnie, aby twórcy ujawniali wykorzystanie AI, a dyskusje dotyczą praw autorskich (co jeśli AI uczyła się na mapach chronionych prawem?). Na razie studia gier muszą wyważyć automatyzację AI z jasnym zamysłem projektowym i kontrolą jakości.

Mapy i środowiska gier generowane przez AI już teraz zmieniają proces tworzenia gier. Wiodące projekty technologiczne — od Genie DeepMind po NVIDIA Omniverse — udowadniają, że całe światy mogą być „wyśnione” przez AI na podstawie prostych opisów.

Ta technologia obiecuje szybsze tworzenie immersyjnych światów o niespotykanej dotąd różnorodności. W miarę jak modele AI będą się rozwijać, możemy spodziewać się jeszcze bardziej realistycznych i interaktywnych wirtualnych krajobrazów tworzonych na bieżąco.

Dla graczy i projektantów przyszłość to bogatsze światy gier budowane przez inteligentne algorytmy, pod warunkiem, że technologia będzie wykorzystywana mądrze i kreatywnie.