Искусственный интеллект меняет подходы к созданию карт и окружений в игровой индустрии. Современные инструменты ИИ способны автоматически генерировать детализированные игровые миры, на разработку которых раньше уходили часы работы целых команд.

Вместо того чтобы вручную создавать каждую плитку или модель, разработчики могут вводить общие команды или данные, а ИИ заполнит остальное. Например, новая модель Google DeepMind «Genie 3» способна по текстовому описанию (например, «туманная горная деревня на рассвете») мгновенно создавать полностью навигируемый 3D-мир.

Эксперты отрасли отмечают, что такие инструменты, как Recraft, теперь позволяют создавать целые игровые окружения (текстуры, спрайты, планировки уровней) на основе простых текстовых команд. Такое сочетание ИИ и традиционных процедурных методов значительно ускоряет разработку и открывает безграничные творческие возможности.

Традиционные методы против генерации карт на основе ИИ

• Традиционная процедурная генерация: Ранние игры использовали алгоритмические методы процедурной генерации контента (PCG), такие как шум Перлина для ландшафта или правила размещения плиток, для создания уровней и карт.
  Эти техники обеспечивают огромные или случайно сгенерированные миры – например, серии Diablo и No Man’s Sky предлагают «бесконечный контент за счёт динамического создания уровней и встреч» с помощью процедурных алгоритмов.
  Такие методы уменьшают ручной труд, но могут приводить к повторяющимся шаблонам и часто требуют от дизайнеров тонкой настройки параметров.

• Генерация на основе ИИ: Современный ИИ, напротив, использует машинное обучение для создания карт. Генеративные модели (такие как GAN, диффузионные сети и трансформеры с «мировыми моделями») обучаются на реальных примерах или данных игрового процесса.
  Они способны создавать более разнообразные и реалистичные окружения, а также следовать творческим запросам. Например, после обучения на реальных или фантастических ландшафтах ИИ может генерировать полностью новые карты или местности, имитирующие эти стили.
  Как уже упоминалось, эксперты отмечают, что разработчики теперь используют инструменты ИИ (например, Recraft) для «создания игровых ассетов – спрайтов, текстур, окружений – с помощью простых текстовых команд». В итоге модели ИИ способны улавливать сложные пространственные закономерности и применять их при создании игровых карт.

Методы генеративного ИИ

ИИ использует несколько методов для создания игровых окружений:

• GAN (Генеративные состязательные сети): GAN — это нейросети, обученные на коллекциях карт или изображений местности. Они создают новые карты с реалистичными особенностями, изучая статистику данных.
  Исследования показывают, что методы на основе GAN (например, GAN с механизмом самовнимания) улучшают согласованность уровней, улавливая дальние закономерности в 2D-уровнях или высотных картах.
  Например, исследователи использовали GAN для генерации сложных 2D-платформенных уровней и даже правдоподобных 3D-ландшафтов, обучаясь на примерах карт.

• Диффузионные модели: Диффузионный ИИ (например, Stable Diffusion) постепенно преобразует случайный шум в структурированные изображения. Эти методы адаптированы для игрового контента — например, диффузия с текстовым условием может превратить шумовую карту в детализированный ландшафт или план города.
  Недавние демонстрации используют 3D-диффузию (в стиле «DreamFusion») для создания игровых ассетов или целых сцен по запросам, обеспечивая богатые текстуры и геометрию.

• Трансформерные мировые модели: Крупные ИИ на базе трансформеров способны генерировать целые интерактивные миры. Genie 3 от DeepMind — один из примеров: он использует архитектуру мировой модели для интерпретации текстовых запросов и создания последовательных 3D-окружений в реальном времени. Эти модели понимают игровые пространства и могут «придумывать» сцены на лету, фактически выступая в роли автоматизированных дизайнеров уровней на базе продвинутого ИИ.

Ведущие инструменты и исследования в области ИИ

Genie 3 от DeepMind: DeepMind разработала передовую мировую модель , которая создает 3D-игровые окружения по текстовым запросам. По заданной команде Genie 3 генерирует разнообразный интерактивный мир, по которому игроки могут свободно перемещаться с высокой частотой кадров. Он последовательно обрабатывает ландшафт, объекты и физику, демонстрируя, как ИИ может автоматизировать создание целых миров.

Ludus AI (плагин для Unreal Engine): Ludus AI — плагин для Unreal Engine, который использует генеративный ИИ для создания 3D-моделей по текстовым описаниям. За считанные секунды разработчики могут получить сложные ассеты (например, транспорт, мебель или здания) без ручного моделирования. Это ускоряет создание ассетов и позволяет дизайнерам быстро вносить изменения. Например, запрос «деревянная деревенская телега» почти мгновенно выдаст готовую 3D-модель.

Кроме того, несколько других инструментов и проектов на базе ИИ формируют создание игровых миров:

• Recraft (генератор игровых ассетов на базе ИИ): По данным отраслевых источников, инструменты вроде Recraft позволяют разработчикам «создавать игровые ассеты – спрайты, текстуры, окружения – с помощью простых текстовых команд» и импортировать их в движки, такие как Unity или Godot.
  Это значит, что дизайнер может ввести «руины древнего храма» и мгновенно получить текстуры, 3D-модели и планировки уровней для использования в игре.

• Promethean AI: Инструмент для автоматической сборки сцен на базе ИИ, Promethean AI самостоятельно размещает объекты, освещение и ландшафт, создавая цельные 3D-сцены. Он учитывает стилистические рекомендации и ввод пользователя, генерируя виртуальные декорации без ручного моделирования.
  Дизайнеры могут быстро создавать большие карты (например, городскую площадь или подземелье), задавая общий план и стиль, а ИИ наполняет и детализирует сцену.

• Muse от Microsoft (WHAM): «Muse» (World and Human Action Model) от Microsoft Research — генеративная модель для игр, способная создавать полные игровые последовательности и визуальные эффекты. Хотя основное внимание уделяется игровым действиям, Muse также изучает структуру игровых миров.
  Как модель на базе трансформера, она демонстрирует, как ИИ может улавливать геометрию и динамику уровней и в будущем помогать в создании согласованного контента миров.

• NVIDIA Omniverse и Cosmos: Платформа NVIDIA Omniverse теперь включает функции генеративного ИИ для создания окружений.
  Разработчики могут использовать текстовые запросы для поиска или генерации 3D-ассетов (через сервисы Omniverse NIM). Создавая сцены и рендеря синтетические данные, они обучают мировые модели «Cosmos» для производства неограниченных виртуальных окружений.
  По словам NVIDIA, это позволяет разработчикам создавать «бесчисленные синтетические виртуальные миры» на основе простых входных данных. На практике Omniverse ускоряет создание масштабных миров для игр и симуляций, используя ИИ для детализации и реалистичности.

>>> Вы можете ознакомиться с: Бесплатный чат с ИИ

Основные преимущества и области применения

Карты и окружения, созданные с помощью ИИ, предлагают несколько практических преимуществ:

• Скорость и масштаб: ИИ способен создавать огромные, детализированные миры за считанные секунды. Например, Ludus AI генерирует сложные 3D-ассеты «в течение нескольких секунд», тогда как ручное моделирование заняло бы часы. Это позволяет разработчикам значительно быстрее наполнять игровые миры.
• Разнообразие и уникальность: Модели машинного обучения обеспечивают бесконечное разнообразие. Традиционная процедурная генерация уже позволяла таким играм, как No Man’s Sky иметь бесконечное количество планет; модели ИИ идут дальше, смешивая стили, темы и сюжетные элементы новыми способами. Каждая карта, созданная ИИ, может быть уникальной, что предотвращает монотонность, характерную для ручной работы.
• Эффективность: Автоматизация создания карт снижает нагрузку и затраты. Как небольшие инди-команды, так и крупные студии могут поручить рутинный дизайн уровней ИИ и сосредоточиться на геймплее, сюжете и доработке. Эксперты отмечают, что инструменты вроде Promethean AI «экономят бесчисленные часы работы по 3D-дизайну» за счёт автоматической сборки сцен, повышая производительность и творческий потенциал.
• Динамичные и адаптивные миры: Продвинутый ИИ способен даже адаптировать окружения в реальном времени. Исследования изучают миры, которые меняются на ходу или реагируют на действия игрока. Например, ИИ может создавать новую планировку подземелья при каждом входе игрока или изменять ландшафт в зависимости от развития сюжета. Такие «живые» миры ранее были возможны лишь с помощью простых процедурных приёмов, но ИИ делает их более насыщенными и последовательными.

Проблемы и перспективы развития

Несмотря на перспективы, генерация карт с помощью ИИ сталкивается с рядом трудностей. Для создания качественных генеративных моделей требуется огромное количество обучающих данных, а специализированные игровые наборы данных часто ограничены.

Как отмечается в одном из обзоров, «для создания высокоэффективного генеративного ИИ требуется огромное количество обучающих данных», которые сложно собрать для узкоспециализированных игровых жанров.

Ограниченность данных может приводить к созданию шаблонного или ошибочного контента, поэтому разработчикам часто приходится контролировать работу ИИ и исправлять ошибки. Также возникают вопросы согласованности и играбельности: ИИ может сгенерировать красивый ландшафт, который приятно смотреть, но в котором есть недоступные зоны или отсутствуют необходимые объекты, поэтому человеческий контроль остаётся важным.

Появляются также юридические и этические вопросы. Некоторые платформы требуют от разработчиков указывать использование ИИ, а вопросы авторских прав (например, если ИИ обучался на защищённых авторским правом картах) активно обсуждаются. Пока что студии должны балансировать между автоматизацией с помощью ИИ и чётким контролем качества и замыслом дизайна.

Карты и окружения, созданные ИИ, уже меняют процесс разработки игр. Ведущие технологические проекты — от Genie от Google DeepMind до NVIDIA Omniverse — доказывают, что целые миры можно «придумать» с помощью ИИ на основе простых описаний.

Эта технология обещает более быстрое создание захватывающих миров с беспрецедентным разнообразием. По мере совершенствования моделей ИИ можно ожидать появления ещё более реалистичных и интерактивных виртуальных ландшафтов, создаваемых на лету.

Для игроков и разработчиков будущее сулит более насыщенные игровые миры, созданные интеллектуальными алгоритмами, при условии разумного и творческого использования этой технологии.