Trí tuệ nhân tạo đang cách mạng hóa cách các nhà phát triển trò chơi tạo ra bản đồ và môi trường. Các công cụ AI hiện đại có thể tự động tạo ra những thế giới trò chơi chi tiết mà trước đây các nhóm thiết kế phải mất hàng giờ để hoàn thành.

Thay vì phải tạo thủ công từng ô hay mô hình, các nhà phát triển có thể nhập các lệnh hoặc dữ liệu ở mức độ tổng quát và để AI hoàn thiện phần còn lại. Ví dụ, mô hình “Genie 3” mới của Google DeepMind có thể nhận mô tả bằng văn bản (như “làng núi có sương mù vào lúc bình minh”) và ngay lập tức tạo ra một thế giới 3D có thể điều hướng hoàn chỉnh.

Các chuyên gia trong ngành nhận định rằng các công cụ như Recraft hiện nay cho phép tạo ra toàn bộ môi trường trò chơi (kết cấu, sprite, bố cục cấp độ) chỉ từ các lệnh văn bản đơn giản. Sự kết hợp giữa AI và các phương pháp thủ công truyền thống này giúp tăng tốc quá trình phát triển và mở ra vô vàn khả năng sáng tạo.

Tạo bản đồ truyền thống và dựa trên AI

• Tạo bản đồ thủ công theo quy trình: Các trò chơi trước đây sử dụng các phương pháp tạo nội dung theo quy trình (PCG) dựa trên thuật toán, như tiếng ồn Perlin cho địa hình hoặc đặt ô theo quy tắc, để tạo cấp độ và bản đồ.
  Những kỹ thuật này tạo ra các thế giới rộng lớn hoặc ngẫu nhiên – ví dụ, loạt trò chơi Diablo và No Man’s Sky cung cấp “nội dung vô tận bằng cách tạo cấp độ và các cuộc gặp gỡ một cách động” thông qua các thuật toán thủ công.
  Phương pháp này giảm bớt công việc thủ công nhưng có thể tạo ra các mẫu lặp lại và thường yêu cầu nhà thiết kế điều chỉnh tham số kỹ lưỡng.

• Tạo bản đồ dựa trên AI: Ngược lại, AI hiện đại sử dụng học máy để tạo bản đồ. Các mô hình sinh (như GAN, mạng khuếch tán, và mô hình thế giới dựa trên transformer) học từ các ví dụ thực tế hoặc dữ liệu chơi game.
  Chúng có thể tạo ra môi trường đa dạng và chân thực hơn, thậm chí theo các lệnh sáng tạo. Ví dụ, khi AI được huấn luyện trên các cảnh quan thực hoặc giả tưởng, nó có thể tạo ra các bản đồ hoặc địa hình hoàn toàn mới mô phỏng phong cách đó.
  Như đã đề cập ở trên, các chuyên gia nhận thấy các nhà phát triển hiện dùng công cụ AI (ví dụ Recraft) để “tạo tài sản trò chơi – sprite, kết cấu, môi trường – qua các lệnh văn bản đơn giản”. Tóm lại, các mô hình AI có thể nắm bắt các mẫu không gian phức tạp và áp dụng chúng vào việc tạo bản đồ trò chơi.

Các kỹ thuật AI sinh tạo

AI sử dụng nhiều kỹ thuật để xây dựng môi trường trò chơi:

• GANs (Mạng đối kháng sinh tạo): GAN là các mạng nơ-ron được huấn luyện trên tập hợp các bản đồ hoặc hình ảnh địa hình. Chúng có thể tạo ra bản đồ mới với các đặc điểm chân thực bằng cách học các thống kê của dữ liệu.
  Nghiên cứu cho thấy các phương pháp dựa trên GAN (ví dụ GAN tự chú ý) cải thiện sự liên kết cấp độ bằng cách nắm bắt các mẫu dài hạn trong các cấp độ 2D hoặc bản đồ chiều cao.
  Ví dụ, các nhà nghiên cứu đã dùng GAN để tạo ra các giai đoạn nền phức tạp 2D và thậm chí địa hình 3D hợp lý bằng cách huấn luyện trên các bản đồ mẫu.

• Mô hình khuếch tán: AI dựa trên khuếch tán (như Stable Diffusion) tinh chỉnh dần dần từ nhiễu ngẫu nhiên thành hình ảnh có cấu trúc. Các mô hình này đã được điều chỉnh cho nội dung trò chơi – ví dụ, khuếch tán có điều kiện văn bản có thể biến bản đồ nhiễu thành cảnh quan hoặc bố cục thành phố chi tiết.
  Các bản demo gần đây sử dụng khuếch tán 3D (“DreamFusion” kiểu) để tạo tài sản trò chơi hoặc toàn bộ cảnh từ các lệnh, tạo ra kết cấu và hình học phong phú.

• Mô hình thế giới dựa trên Transformer: AI lớn dựa trên transformer có thể tạo ra toàn bộ thế giới tương tác. Genie 3 của DeepMind là một ví dụ: nó sử dụng kiến trúc mô hình thế giới để hiểu các lệnh văn bản và dựng môi trường 3D nhất quán theo thời gian thực. Các mô hình này hiểu không gian kiểu trò chơi và có thể “mơ” ra các cảnh ngay lập tức, hoạt động như những nhà thiết kế cấp độ tự động được hỗ trợ bởi AI tiên tiến.

Công cụ và nghiên cứu AI hàng đầu

Genie 3 của DeepMind: DeepMind phát triển một mô hình thế giới tiên tiến tạo ra môi trường trò chơi 3D từ văn bản. Khi nhận lệnh, Genie 3 tạo ra một thế giới tương tác đa dạng mà người chơi có thể điều hướng với tốc độ khung hình cao. Nó xử lý địa hình, vật thể và vật lý một cách nhất quán, chứng minh khả năng tự động hóa xây dựng thế giới hoàn chỉnh của AI.

Ludus AI (Plugin Unreal Engine): Ludus AI là một plugin cho Unreal Engine sử dụng AI sinh tạo để tạo mô hình 3D từ mô tả văn bản. Trong vài giây, các nhà phát triển có thể tạo ra các tài sản phức tạp (như phương tiện, nội thất hoặc tòa nhà) mà không cần mô hình thủ công. Điều này giúp tăng tốc quá trình tạo tài sản và cho phép nhà thiết kế lặp lại nhanh chóng. Ví dụ, yêu cầu Ludus tạo “xe kéo gỗ mộc mạc” sẽ cho ra mô hình 3D sẵn sàng sử dụng gần như ngay lập tức.

Ngoài ra, còn nhiều công cụ và dự án AI khác đang định hình việc tạo thế giới trò chơi:

• Recraft (Trình tạo tài sản AI): Theo nguồn tin trong ngành, các công cụ như Recraft cho phép nhà phát triển “tạo tài sản trò chơi – sprite, kết cấu, môi trường – qua các lệnh văn bản đơn giản” và nhập chúng vào các engine như Unity hoặc Godot.
  Điều này có nghĩa là một nhà thiết kế có thể gõ “đền đài cổ xưa” và ngay lập tức nhận được kết cấu, mô hình 3D và bố cục cấp độ để đưa vào trò chơi.

• Promethean AI: Một công cụ lắp ráp cảnh dựa trên AI, Promethean AI tự động sắp xếp các đạo cụ, ánh sáng và địa hình thành các cảnh 3D liền mạch. Nó tuân theo hướng dẫn phong cách và đầu vào người dùng để tạo ra các cảnh ảo hoàn chỉnh mà không cần mô hình thủ công.
  Nhà thiết kế có thể nhanh chóng tạo ra các bản đồ lớn (ví dụ như quảng trường thành phố hoặc phòng ngục) bằng cách chỉ định bố cục và phong cách chung, sau đó để AI điền và chi tiết hóa cảnh.

• Muse của Microsoft (WHAM): “Muse” (Mô hình Thế giới và Hành động Con người) của Microsoft Research là một mô hình sinh tạo trò chơi có thể tạo ra các chuỗi hành động và hình ảnh gameplay đầy đủ. Mặc dù tập trung vào hành động gameplay, Muse cũng học cấu trúc thế giới trò chơi.
  Với mô hình dựa trên transformer, nó chứng minh cách AI có thể nắm bắt hình học và động lực học cấp độ trò chơi, và trong tương lai có thể hỗ trợ tạo nội dung thế giới nhất quán.

• NVIDIA Omniverse & Cosmos: Nền tảng Omniverse của NVIDIA hiện bao gồm các tính năng AI sinh tạo để tạo môi trường.
  Nhà phát triển có thể dùng lệnh văn bản để tìm hoặc tạo tài sản 3D (qua dịch vụ NIM của Omniverse). Bằng cách kết hợp cảnh và dựng dữ liệu tổng hợp, họ huấn luyện các mô hình thế giới “Cosmos” để tạo ra vô số môi trường ảo.
  Theo NVIDIA, điều này cho phép nhà phát triển tạo “vô số môi trường ảo tổng hợp” chỉ từ các đầu vào đơn giản. Trên thực tế, Omniverse giúp tăng tốc xây dựng các thế giới quy mô lớn cho trò chơi và mô phỏng, tận dụng AI để bổ sung chi tiết và tính chân thực.

>>> Bạn có thể tham khảo: Chat AI miễn phí

Lợi ích và ứng dụng chính

Bản đồ và môi trường do AI tạo mang lại nhiều lợi thế thực tiễn:

• Tốc độ và quy mô: AI có thể tạo ra các thế giới rộng lớn, chi tiết chỉ trong vài giây. Ví dụ, Ludus AI có thể tạo tài sản 3D phức tạp “trong vài giây”, trong khi mô hình thủ công sẽ mất hàng giờ. Điều này giúp nhà phát triển nhanh chóng làm đầy thế giới trò chơi.
• Đa dạng và phong phú: Các mô hình học máy mang đến sự đa dạng vô tận. Tạo nội dung theo quy trình truyền thống đã giúp trò chơi như No Man’s Sky có vô số hành tinh; các mô hình AI còn tiến xa hơn bằng cách pha trộn phong cách, chủ đề và yếu tố câu chuyện theo cách mới lạ. Mỗi bản đồ do AI tạo có thể là duy nhất, tránh sự nhàm chán thường thấy ở các cấp độ làm thủ công.
• Hiệu quả: Tự động hóa tạo bản đồ giúp giảm khối lượng công việc và chi phí. Các nhóm indie nhỏ lẫn studio lớn đều có thể giao việc thiết kế cấp độ thường xuyên cho AI và tập trung vào gameplay, cốt truyện và tinh chỉnh. Các chuyên gia nhận xét rằng công cụ như Promethean AI “tiết kiệm vô số giờ làm việc thiết kế 3D” bằng cách tự động lắp ráp cảnh, nâng cao năng suất và sáng tạo.
• Thế giới động và thích ứng: AI tiên tiến thậm chí có thể điều chỉnh môi trường theo thời gian thực. Nghiên cứu đang khám phá các thế giới thay đổi liên tục hoặc phản ứng với hành động người chơi. Ví dụ, AI có thể tạo bố cục hầm ngục mới mỗi khi người chơi vào, hoặc thay đổi địa hình theo tiến trình câu chuyện. Những thế giới “sống động” như vậy trước đây chỉ khả thi với các thủ thuật thủ công đơn giản, nhưng AI làm cho chúng phong phú và nhất quán hơn.

Thách thức và hướng phát triển tương lai

Dù đầy hứa hẹn, việc tạo bản đồ bằng AI vẫn đối mặt với nhiều thách thức. Các mô hình sinh tạo chất lượng cao cần lượng dữ liệu huấn luyện khổng lồ, trong khi dữ liệu chuyên biệt cho trò chơi thường rất hạn chế.

Một khảo sát cho biết, xây dựng “AI sinh tạo hiệu suất cao đòi hỏi lượng dữ liệu huấn luyện rất lớn,” điều này khó thu thập cho các thể loại trò chơi chuyên biệt.

Dữ liệu hạn chế có thể dẫn đến kết quả chung chung hoặc lỗi, nên nhà phát triển vẫn phải hướng dẫn AI và sửa lỗi. Cũng có những câu hỏi về tính nhất quán và khả năng chơi: AI có thể tạo ra địa hình đẹp mắt nhưng có khu vực không thể tiếp cận hoặc thiếu mục tiêu, vì vậy sự giám sát của con người vẫn rất quan trọng.

Các vấn đề pháp lý và đạo đức cũng đang nổi lên. Một số nền tảng hiện yêu cầu nhà phát triển công khai việc sử dụng AI, và các vấn đề như bản quyền (nếu AI học từ bản đồ có bản quyền) đang được tranh luận. Hiện tại, các studio trò chơi phải cân bằng giữa tự động hóa AI với ý định thiết kế rõ ràng và kiểm soát chất lượng.

Bản đồ và môi trường trò chơi do AI tạo đang dần thay đổi cách phát triển game. Các dự án công nghệ hàng đầu — từ Genie của Google DeepMind đến Omniverse của NVIDIA — chứng minh rằng toàn bộ thế giới có thể được “mơ ra” bởi AI chỉ từ những mô tả đơn giản.

Công nghệ này hứa hẹn tạo ra các thế giới sống động nhanh hơn với sự đa dạng chưa từng có. Khi các mô hình AI tiếp tục cải tiến, chúng ta có thể kỳ vọng những cảnh quan ảo chân thực và tương tác hơn được tạo ra ngay lập tức.

Đối với cả người chơi và nhà thiết kế, tương lai là những thế giới trò chơi phong phú hơn được xây dựng bởi các thuật toán thông minh, miễn là chúng ta sử dụng công nghệ một cách khôn ngoan và sáng tạo.