Inteligența artificială revoluționează modul în care dezvoltatorii de jocuri creează hărți și medii. Instrumentele moderne de AI pot genera automat lumi de joc detaliate, care odinioară necesitau ore întregi de muncă din partea echipelor de design.

În loc să creeze manual fiecare țiglă sau model, dezvoltatorii pot introduce comenzi sau date la nivel înalt și pot lăsa AI să completeze restul. De exemplu, noul model „Genie 3” de la Google DeepMind poate prelua o descriere text (precum „sat montan în ceață la răsărit”) și poate genera instantaneu o lume 3D complet navigabilă.

Experții din industrie observă că instrumente precum Recraft permit acum generarea întregilor medii de joc (texturi, sprite-uri, structuri de nivel) pornind de la comenzi simple în text. Această fuziune între AI și metodele procedurale tradiționale accelerează semnificativ dezvoltarea și deschide posibilități creative nelimitate.

Generarea tradițională vs. generarea bazată pe AI a hărților

• Generarea procedurală tradițională: Jocurile mai vechi folosesc metode algoritmice PCG (generare procedurală a conținutului), cum ar fi zgomotul Perlin pentru teren sau plasarea regulată a țiglelor, pentru a crea niveluri și hărți.
  Aceste tehnici susțin lumi vaste sau aleatorii – de exemplu, seria Diablo și No Man’s Sky oferă „conținut infinit prin crearea dinamică a nivelurilor și întâlnirilor” folosind algoritmi procedurali.
  Astfel de metode reduc munca manuală, dar pot genera modele repetitive și deseori necesită ajustări fine din partea designerilor.

• Generarea bazată pe AI: În contrast, AI-ul modern folosește învățarea automată pentru a genera hărți. Modelele generative (precum GAN-uri, rețele de difuzie și „modele de lume” bazate pe transformere) învață din exemple reale sau date de gameplay.
  Acestea pot produce medii mai variate și realiste și pot urma chiar și comenzi creative. De exemplu, odată ce un AI este antrenat pe peisaje reale sau fantastice, poate genera hărți sau terenuri complet noi care imită acele stiluri.
  După cum s-a menționat mai sus, experții observă că dezvoltatorii folosesc acum instrumente AI (de exemplu, Recraft) pentru a „genera elemente de joc – sprite-uri, texturi, medii – prin comenzi simple în text”. Pe scurt, modelele AI pot surprinde tipare spațiale complexe și le pot aplica în crearea hărților de joc.

Tehnici generative AI

AI folosește mai multe tehnici pentru a construi medii de joc:

• GAN-uri (Rețele Generative Adversariale): GAN-urile sunt rețele neuronale antrenate pe colecții de hărți sau imagini de teren. Ele pot crea hărți noi cu caracteristici realiste, învățând statisticile datelor.
  Cercetările arată că metodele bazate pe GAN (de exemplu, GAN-uri cu autoatenție) îmbunătățesc coerența nivelurilor prin captarea tiparelor pe distanțe lungi în niveluri 2D sau hărți de înălțime.
  De exemplu, cercetătorii au folosit GAN-uri pentru a genera niveluri complexe 2D de platformă și chiar teren 3D plauzibil, antrenându-se pe hărți exemplu.

• Modele de difuzie: AI bazată pe difuzie (precum Stable Diffusion) rafinează iterativ zgomotul aleatoriu în imagini structurate. Acestea au fost adaptate pentru conținut de joc – de exemplu, difuzia condiționată pe text poate transforma o hartă de zgomot într-un peisaj detaliat sau o structură urbană.
  Demonstrații recente folosesc difuzia 3D („DreamFusion”-stil) pentru a crea elemente de joc sau scene întregi din comenzi, producând texturi și geometrie bogate.

• Modele de lume bazate pe transformere: AI-urile mari bazate pe transformere pot genera lumi interactive întregi. Genie 3 de la DeepMind este un exemplu: folosește o arhitectură de model de lume pentru a interpreta comenzile text și a reda medii 3D consistente în timp real. Aceste modele înțeleg spațiile asemănătoare jocurilor și pot „visa” scene pe loc, acționând efectiv ca designeri de nivel automatizați, alimentați de AI avansată.

Instrumente și cercetări de top în AI

Genie 3 de la DeepMind: DeepMind a dezvoltat un model de lume de ultimă generație care creează medii de joc 3D din text. La primirea unei comenzi, Genie 3 generează o lume diversă și interactivă pe care jucătorii o pot explora cu rate ridicate de cadre pe secundă. Gestionează coerent terenul, obiectele și fizica, demonstrând cum AI poate automatiza complet construcția lumii.

Ludus AI (plugin pentru Unreal Engine): Ludus AI este un plugin pentru Unreal Engine care folosește AI generativ pentru a crea modele 3D din descrieri textuale. În câteva secunde, dezvoltatorii pot genera elemente complexe (precum vehicule, mobilier sau clădiri) fără modelare manuală. Aceasta accelerează crearea elementelor și permite designerilor să itereze rapid. De exemplu, cererea unui „căruț rustic din lemn” generează aproape instantaneu un model 3D gata de utilizare.

În plus, mai multe alte instrumente și proiecte AI influențează crearea lumilor de joc:

• Recraft (Generator AI de elemente): Conform surselor din industrie, instrumente precum Recraft permit dezvoltatorilor să „genereze elemente de joc – sprite-uri, texturi, medii – prin comenzi simple în text” și să le importe în motoare precum Unity sau Godot.
  Aceasta înseamnă că un designer poate tasta „ruinele unui templu antic” și primește instantaneu texturi, modele 3D și structuri de nivel pentru a le integra în joc.

• Promethean AI: Un instrument AI pentru asamblarea scenelor, Promethean AI aranjează automat obiecte, iluminare și teren în scene 3D coerente. Urmează ghiduri de stil și inputul utilizatorului pentru a genera decoruri virtuale întregi fără modelare manuală.
  Designerii pot produce rapid hărți mari (de exemplu, o piață urbană sau o cameră de temniță) specificând structura generală și stilul, apoi lăsând AI să populeze și să detalieze scena.

• Muse de la Microsoft (WHAM): „Muse” (World and Human Action Model) de la Microsoft Research este un model generativ de joc care poate produce secvențe complete de gameplay și vizuale. Deși se concentrează pe acțiunile din joc, Muse învață și structura lumilor de joc.
  Ca model bazat pe transformere, demonstrează cum AI poate surprinde geometria și dinamica nivelurilor și ar putea, în viitor, să ajute la generarea conținutului consistent al lumii.

• NVIDIA Omniverse & Cosmos: Platforma Omniverse de la NVIDIA include acum funcții AI generative pentru crearea mediilor.
  Dezvoltatorii pot folosi comenzi text pentru a obține sau genera elemente 3D (prin serviciile Omniverse NIM). Prin compunerea scenelor și redarea datelor sintetice, antrenează modele de lume „Cosmos” pentru a produce medii virtuale nelimitate.
  În termeni NVIDIA, aceasta permite dezvoltatorilor să creeze „nenumărate medii virtuale sintetice” pornind de la inputuri simple. În practică, Omniverse accelerează construirea lumilor la scară largă pentru jocuri și simulări, folosind AI pentru a completa detaliile și realismul.

>>> Puteți consulta: Chat AI gratuit

Beneficii și aplicații cheie

Hărțile și mediile generate de AI oferă mai multe avantaje practice:

• Viteză și scalabilitate: AI poate produce lumi vaste și detaliate în câteva secunde. De exemplu, Ludus AI poate genera elemente 3D complexe „în câteva secunde”, în timp ce modelarea manuală ar dura ore. Aceasta permite dezvoltatorilor să populeze lumile de joc mult mai rapid.
• Varietate și diversitate: Modelele de învățare automată introduc o varietate nesfârșită. Generarea procedurală tradițională a permis deja jocurilor precum No Man’s Sky să aibă planete infinite; modelele AI merg mai departe, combinând stiluri, teme și elemente narative în moduri noi. Fiecare hartă generată de AI poate fi unică, evitând monotonia întâlnită uneori în nivelurile realizate manual.
• Eficiență: Automatizarea creării hărților reduce volumul de muncă și costurile. Echipele mici indie și studiourile mari pot delega designul de niveluri de rutină AI-ului și se pot concentra pe gameplay, narațiune și ajustări fine. Experții notează că instrumente precum Promethean AI „salvează nenumărate ore de muncă în design 3D” prin asamblarea automată a scenelor, sporind productivitatea și creativitatea.
• Lumi dinamice și adaptive: AI avansată poate adapta mediile în timp real. Cercetările explorează lumi care se schimbă din mers sau reacționează la acțiunile jucătorului. De exemplu, un AI ar putea genera o nouă structură de temniță de fiecare dată când un jucător intră sau ar putea remodela terenul în funcție de progresul poveștii. Astfel de lumi „vii” erau anterior posibile doar cu trucuri procedurale simple, dar AI le face mai bogate și mai coerente.

Provocări și direcții viitoare

În ciuda potențialului, generarea hărților prin AI se confruntă cu provocări. Modelele generative de înaltă calitate necesită cantități vaste de date de antrenament, iar seturile de date specifice jocurilor sunt adesea limitate.

După cum menționează un studiu, construirea unui „AI generativ performant necesită cantități mari de date de antrenament”, ceea ce este dificil de obținut pentru genuri de jocuri de nișă.

Datele limitate pot conduce la rezultate generice sau defectuoase, astfel că dezvoltatorii trebuie adesea să ghideze AI-ul și să corecteze erorile. Există și întrebări legate de consistență și jucabilitate: un AI poate genera un teren frumos, dar cu zone inaccesibile sau obiective lipsă, deci supravegherea umană rămâne esențială.

De asemenea, apar preocupări legale și etice. Unele platforme solicită acum dezvoltatorilor să dezvăluie utilizarea AI, iar probleme precum drepturile de autor (ce se întâmplă dacă AI-ul a învățat din hărți protejate prin copyright?) sunt dezbătute. Pentru moment, studiourile de jocuri trebuie să echilibreze automatizarea AI cu intenția clară de design și controlul calității.

Hărțile și mediile de joc generate de AI modelează deja dezvoltarea jocurilor. Proiectele tehnologice de top – de la Genie de la Google DeepMind la Omniverse de la NVIDIA – demonstrează că întregi lumi pot fi „visate” de AI pornind de la descrieri simple.

Această tehnologie promite o creare mai rapidă a lumilor captivante, cu o diversitate fără precedent. Pe măsură ce modelele AI continuă să se perfecționeze, ne putem aștepta la peisaje virtuale și mai realiste și interactive, generate din mers.

Pentru jucători și designeri deopotrivă, viitorul aduce lumi de joc mai bogate, construite de algoritmi inteligenți, atât timp cât folosim această tehnologie cu înțelepciune și creativitate.