Штучний інтелект революціонізує спосіб створення карт і середовищ у розробці ігор. Сучасні інструменти ШІ можуть автоматично генерувати деталізовані ігрові світи, на створення яких раніше команда витрачала години.

Замість ручного створення кожної плитки чи моделі, розробники можуть вводити загальні запити або дані, а ШІ заповнює решту. Наприклад, нова модель Google DeepMind «Genie 3» може взяти текстовий опис (наприклад, «туманне гірське село на світанку») і миттєво створити повністю навігаційний 3D світ.

Експерти галузі відзначають, що інструменти на кшталт Recraft тепер дозволяють генерувати цілі ігрові середовища (текстури, спрайти, розташування рівнів) за простими текстовими командами. Поєднання ШІ з традиційними процедурними методами значно прискорює розробку та відкриває безмежні творчі можливості.

Традиційне проти ШІ-генерованого створення карт

• Традиційна процедурна генерація: Ранні ігри використовували алгоритмічні методи процедурної генерації контенту (PCG), такі як шум Перліна для ландшафтів або розміщення плиток за правилами, для створення рівнів і карт.
  Ці техніки забезпечують величезні або випадкові світи – наприклад, серії Diablo та No Man’s Sky пропонують «безкінечний контент шляхом динамічного створення рівнів і зустрічей» за допомогою процедурних алгоритмів.
  Такі методи зменшують ручну роботу, але можуть породжувати повторювані шаблони і часто вимагають від дизайнерів тонкого налаштування параметрів.

• Генерація на основі ШІ: Натомість сучасний ШІ використовує машинне навчання для створення карт. Генеративні моделі (такі як GAN, дифузійні мережі та трансформерні «моделі світу») навчаються на реальних прикладах або ігрових даних.
  Вони можуть створювати більш різноманітні та реалістичні середовища і навіть виконувати творчі запити. Наприклад, після навчання на реальних або фантастичних ландшафтах ШІ може генерувати цілком нові карти або місцевості, що імітують ці стилі.
  Як зазначалося вище, експерти відзначають, що розробники тепер використовують інструменти ШІ (наприклад, Recraft) для «генерації ігрових ресурсів – спрайтів, текстур, середовищ – за допомогою простих текстових запитів». Коротко кажучи, моделі ШІ можуть захоплювати складні просторові закономірності та застосовувати їх для створення ігрових карт.

Генеративні методи ШІ

ШІ використовує кілька методів для створення ігрових середовищ:

• GAN (Генеративні змагальні мережі): GAN — це нейронні мережі, навчені на колекціях карт або зображень місцевості. Вони можуть створювати нові карти з реалістичними рисами, вивчаючи статистику даних.
  Дослідження показують, що методи на основі GAN (наприклад, GAN з самоувагою) покращують узгодженість рівнів, захоплюючи довготривалі закономірності в 2D ігрових рівнях або висотних картах.
  Наприклад, дослідники використовували GAN для генерації складних 2D платформерних рівнів і навіть правдоподібної 3D місцевості, навчаючись на прикладах карт.

• Дифузійні моделі: Дифузійний ШІ (наприклад, Stable Diffusion) ітеративно перетворює випадковий шум у структуровані зображення. Ці методи адаптовані для ігрового контенту – наприклад, дифузія з текстовим керуванням може перетворити карту шуму в деталізований ландшафт або план міста.
  Останні демонстрації використовують 3D-дифузію (у стилі «DreamFusion») для створення ігрових ресурсів або цілих сцен за запитами, генеруючи багаті текстури та геометрію.

• Трансформерні моделі світу: Великі ШІ на основі трансформерів можуть генерувати цілі інтерактивні світи. Genie 3 від DeepMind — один із прикладів: він використовує архітектуру моделі світу для інтерпретації текстових запитів і відтворення послідовних 3D середовищ у реальному часі. Ці моделі розуміють ігрові простори і можуть «вигадувати» сцени на ходу, фактично виступаючи як автоматизовані дизайнери рівнів на базі передового ШІ.

Провідні інструменти та дослідження ШІ

Genie 3 від DeepMind: DeepMind розробив передову модель світу , яка створює 3D ігрові середовища з тексту. За запитом Genie 3 генерує різноманітний інтерактивний світ, яким гравці можуть керувати з високою частотою кадрів. Він послідовно опрацьовує місцевість, об’єкти та фізику, демонструючи, як ШІ може автоматизувати повне створення світу.

Ludus AI (плагін для Unreal Engine): Ludus AI — це плагін для Unreal Engine, який використовує генеративний ШІ для створення 3D моделей за текстовими описами. За лічені секунди розробники можуть генерувати складні об’єкти (наприклад, транспорт, меблі чи будівлі) без ручного моделювання. Це прискорює створення ресурсів і дозволяє дизайнерам швидко вносити зміни. Наприклад, запит «сільський дерев’яний віз» дає готову 3D модель майже миттєво.

Крім того, кілька інших інструментів і проєктів на базі ШІ формують створення ігрових світів:

• Recraft (генератор ігрових ресурсів на базі ШІ): За даними галузевих джерел, інструменти на кшталт Recraft дозволяють розробникам «генерувати ігрові ресурси – спрайти, текстури, середовища – за допомогою простих текстових запитів» та імпортувати їх у движки, як-от Unity або Godot.
  Це означає, що дизайнер може ввести «руїни стародавнього храму» і миттєво отримати текстури, 3D моделі та план рівня для інтеграції в гру.

• Promethean AI: Інструмент на базі ШІ для автоматичного компонування сцен, Promethean AI розставляє предмети, освітлення та ландшафт у цілісні 3D сцени. Він дотримується стилістичних вказівок і користувацьких налаштувань, створюючи віртуальні декорації без ручного моделювання.
  Дизайнери можуть швидко створювати великі карти (наприклад, міську площу чи підземелля), задаючи загальне розташування та стиль, а ШІ наповнює і деталізує сцену.

• Muse від Microsoft (WHAM): «Muse» (World and Human Action Model) від Microsoft Research — це генеративна модель для ігор, яка може створювати повні ігрові послідовності та візуалізацію. Хоча вона зосереджена на ігрових діях, Muse також вивчає структуру ігрових світів.
  Як модель на основі трансформера, вона демонструє, як ШІ може захоплювати геометрію та динаміку рівнів і в майбутньому допомагати у створенні послідовного контенту світу.

• NVIDIA Omniverse та Cosmos: Платформа NVIDIA Omniverse тепер включає генеративні функції ШІ для створення середовищ.
  Розробники можуть використовувати текстові запити для отримання або генерації 3D ресурсів (через сервіси Omniverse NIM). Створюючи сцени та рендерячи синтетичні дані, вони тренують «Cosmos» — моделі світу для виробництва необмежених віртуальних середовищ.
  За словами NVIDIA, це дозволяє розробникам створювати «безліч синтетичних віртуальних світів» з простих вхідних даних. На практиці Omniverse прискорює створення масштабних світів для ігор і симуляцій, використовуючи ШІ для наповнення деталями та реалістичністю.

>>> Ви можете звернутися до: Безкоштовний чат із штучним інтелектом

Основні переваги та застосування

Карти та середовища, створені ШІ, пропонують кілька практичних переваг:

• Швидкість і масштаб: ШІ може створювати величезні, деталізовані світи за секунди. Наприклад, Ludus AI генерує складні 3D об’єкти «за лічені секунди», тоді як ручне моделювання зайняло б години. Це дозволяє розробникам значно швидше наповнювати ігрові світи.
• Різноманітність і унікальність: Моделі машинного навчання забезпечують нескінченну різноманітність. Традиційна процедурна генерація вже дозволяла іграм на кшталт No Man’s Sky мати нескінченну кількість планет; моделі ШІ йдуть далі, поєднуючи стилі, теми та сюжетні елементи новими способами. Кожна карта, створена ШІ, може бути унікальною, запобігаючи монотонності, властивій ручним рівням.
• Ефективність: Автоматизація створення карт знижує навантаження та витрати. Як малі інді-команди, так і великі студії можуть делегувати рутинний дизайн рівнів ШІ та зосередитися на ігровому процесі, сюжеті та тонкому налаштуванні. Експерти відзначають, що інструменти на кшталт Promethean AI «економлять безліч годин роботи з 3D дизайну» автоматично компонуючи сцени, підвищуючи продуктивність і креативність.
• Динамічні та адаптивні світи: Передовий ШІ навіть може адаптувати середовища в реальному часі. Дослідження вивчають світи, які змінюються на ходу або реагують на дії гравця. Наприклад, ШІ може генерувати новий план підземелля щоразу, коли гравець заходить, або змінювати ландшафт відповідно до розвитку сюжету. Такі «живі» світи раніше були можливі лише за допомогою простих процедурних прийомів, але ШІ робить їх багатшими та послідовнішими.

Виклики та перспективи розвитку

Незважаючи на перспективи, генерація карт за допомогою ШІ стикається з викликами. Для високоякісних генеративних моделей потрібні величезні обсяги навчальних даних, а специфічні для ігор набори даних часто обмежені.

Як зазначає одне з досліджень, «створення високопродуктивного генеративного ШІ вимагає величезних обсягів навчальних даних», які важко зібрати для нішевих жанрів ігор.

Обмежені дані можуть призводити до шаблонних або помилкових результатів, тому розробникам часто доводиться контролювати ШІ та виправляти помилки. Також існують питання узгодженості та іграбельності: ШІ може створити красивий ландшафт, який приємно дивитися, але містить недосяжні зони або відсутні цілі, тому людський нагляд залишається важливим.

Також виникають юридичні та етичні питання. Деякі платформи тепер вимагають від розробників розкривати використання ШІ, а питання авторських прав (наприклад, якщо ШІ навчався на захищених авторським правом картах) активно обговорюються. Наразі ігрові студії мають балансувати автоматизацію ШІ з чітким дизайнерським задумом і контролем якості.

Карти та середовища, створені ШІ, вже змінюють розробку ігор. Провідні технологічні проєкти — від Google DeepMind Genie до NVIDIA Omniverse — доводять, що цілі світи можуть бути «вигадані» ШІ на основі простих описів.

Ця технологія обіцяє швидше створення захопливих світів із безпрецедентною різноманітністю. Зі зростанням якості моделей ШІ ми можемо очікувати ще більш реалістичних і інтерактивних віртуальних ландшафтів, створених на ходу.

Для гравців і дизайнерів майбутнє обіцяє багатші ігрові світи, створені інтелектуальними алгоритмами, за умови розумного та креативного використання цієї технології.