Un certain nombre d'universités de Hong Kong et de Chine ont collaboré avec Tencent pour développer un modèle d'IA appelé GameGen-O afin de simuler la génération de jeux vidéo en monde ouvert. Ce modèle peut non seulement générer du contenu de jeu de haute qualité, mais également simuler diverses caractéristiques du moteur de jeu pour créer des éléments de jeu riches, tels que des environnements dynamiques, des actions complexes et divers événements, et prend en charge un contrôle interactif multimodal pour améliorer la performance des joueurs. expérience de jeu. GameGen-O n'est pas un jeu jouable complet, mais fournit aux développeurs un outil pour prototyper et tester rapidement les éléments du jeu, réduisant ainsi considérablement le temps et les coûts de développement. Cet article présentera en détail le processus de développement, les caractéristiques fonctionnelles et les perspectives d'application futures de GameGen-O.
Récemment, plusieurs universités de Hong Kong et de Chine se sont associées à Tencent pour développer un modèle d'IA appelé GameGen-O, spécialement conçu pour créer des simulations de jeux vidéo en monde ouvert.
La fonction de GameGen-O ne se limite pas à générer du contenu de jeu de haute qualité. Il simule également les caractéristiques de plusieurs moteurs de jeu et peut créer des éléments de jeu riches et diversifiés, tels que des environnements dynamiques de personnages, des actions complexes et divers événements.
Entrée du projet : https://gamegen-o.github.io/
Ce modèle offre également des capacités de contrôle interactif multimodal, permettant aux joueurs de contrôler librement pendant le jeu, apportant ainsi une expérience de jeu sans précédent.
L'équipe de recherche a déclaré que même si GameGen-O n'est pas un jeu entièrement jouable, il fournit aux développeurs un excellent outil qui leur permet de prototyper et de tester rapidement différents éléments du jeu sans avoir à le créer à partir de zéro.
Dans la vidéo de démonstration présentée, des scènes de nombreux jeux célèbres sont apparues dans la scène générée par le modèle, ce qui pourrait déclencher de nouvelles discussions sur le droit d'auteur.
Le développement de GameGen-O était un énorme projet à partir de zéro. L’équipe a construit un ensemble de données de jeux vidéo en monde ouvert appelé OGameData, qui contient les données de traitement de plus de 100 jeux modernes en monde ouvert.
À cette fin, ils ont collecté 32 000 vidéos originales sur Internet et, après un examen et un traitement professionnels, 15 000 vidéos utilisables ont finalement été créées. Les vidéos sont découpées en segments après détection de scène, puis rigoureusement filtrées et triées pour garantir leur haute qualité en termes d'esthétique, de flux optique et de contenu sémantique. Ces extraits sont structurés et annotés pour former un ensemble de données plus raffiné et adapté à la formation.
Ensuite, ils ont formé le modèle en deux étapes. Dans la première étape, le modèle a appris à générer divers contenus de jeu basés sur OGameData ; dans la deuxième étape, ils ont ajouté un composant appelé « InstructNet » afin que les utilisateurs puissent contrôler de manière interactive le contenu généré.
Dans le processus de génération de jeu réel, GameGen-O prend non seulement en charge la génération de personnages et d'environnements, mais conçoit également diverses actions et événements, permettant aux joueurs de vivre des scènes de jeu vivantes. De plus, ce modèle peut ajuster de manière flexible le contenu généré en fonction des entrées et des instructions du joueur, apportant ainsi une expérience de jeu plus personnalisée.
Les chercheurs estiment que GameGen-O a franchi une étape importante dans l'utilisation de l'IA pour générer des jeux vidéo en monde ouvert. Il combine génération créative et capacités interactives et devrait devenir une alternative à la technologie de rendu traditionnelle.
Ils affirment que le modèle constituera une ressource précieuse pour les chercheurs et les développeurs explorant des applications aussi diverses que le développement de l’IA de jeux vidéo, le contrôle interactif et les environnements virtuels immersifs.
En outre, d'autres équipes de recherche ont récemment démontré des systèmes d'IA similaires, tels que GameNGen développé conjointement par Google Research, Google DeepMind et l'Université de Tel Aviv. Ce système peut simuler et jouer au jeu classique « DOOM » en temps réel avec une fréquence d'images supérieure à 20. images par seconde.
Souligner:
GameGen-O est un modèle d'IA nouvellement développé capable de générer divers éléments de jeux vidéo en monde ouvert.
La maquette est destinée à aider les développeurs à prototyper et à tester rapidement les concepts de jeu, plutôt que de créer un jeu entièrement jouable.
En établissant un ensemble de données et une formation en deux étapes, l'équipe de recherche a amélioré les capacités de contrôle interactif du modèle, ouvrant ainsi de nouvelles possibilités au développement de jeux.
L'émergence de GameGen-O marque les progrès significatifs de l'IA dans le domaine du développement de jeux. Ses capacités de prototypage efficaces et ses fonctions de contrôle interactif favoriseront grandement le développement de l'industrie du jeu. À l'avenir, à mesure que la technologie continue de mûrir, GameGen-O et les technologies similaires devraient complètement changer le processus de développement de jeux et apporter un monde de jeu plus coloré.