Microsoft представила систему генерации игр
Вслед за Google, в начале декабря 2024 года представившей Genie 2, нейросеть, способную генерировать геймплей, похожий продукт представила и Microsoft. Называется он Muse, и, в отличии от Genie 2, способен генерировать в разы более насыщенный геймплей. Герой может бегать, прыгать, использовать технику, наносить и получать удары. К тому же, модель открыта, так что любой может попробовать с ней поиграться.
Muse обучался на игрушке Bleeding Edge, так что копирует её стиль. В Microsoft утверждают, что нынешняя модель способна генерировать несколько минут геймплея до тех пор, пока игра не начнёт рассыпаться. Как и Genie 2, Muse запоминает сгенерированный уровень, а для его создания достаточно подать на вход всего 1 секунду реального геймплея.
Нейросеть WHAM-1.6B, лежащую в основе Muse, тренировала на 1 млрд. изображений Bleeding Edge и действиях контролера. Чтобы обеспечить такой поток данных, человеку пришлось бы непрерывно играть в игру на протяжении 7 лет. Чем дольше нейросеть обучалась, тем лучше получался итоговый результат. Например, при обучении всего лишь на 10 тысяч изображений происходила быстрая деградация сгенерированного геймплея. А вот на выборке в миллион изображений правильно моделировалась механика полёта и взаимодействия с энергоячейкой:
Из минусов можно отметить текущее разрешение в 300x180 пикселей, на большее разрешение разработчикам не выделили мощности. И это ещё неплохое качество, изначально игра генерировалась в картинках 128х128. У Genie 2 качество заметно лучше, но и компьюта туда влили заметно больше:
В общем, проблема масштабирования никуда не девается. Чем больше задействовано вычислительных ресурсов, и чем дольше идёт обучение, тем лучше получается результат (прям как у людей).
Реальное использование
И Muse и Genie 2 для генерации полноценных игр, разумеется, не годятся. Это, скорее, демонстраторы возможностей — мол, вот так вот когда-то будет. Однако нейросети в геймдеве уже используются и будут использоваться всё больше:
- Визуальные новеллы. Это первейший кандидат на внедрение, тут есть где разгуляться. В общем-то, тут уже всё случилось, AI-новеллок всё больше и больше. Пока стиль нейросетей проглядывает, но годика через три генераторы изображений научатся и маскироваться под реальных художников и обрабатывать всё так, что не отличишь;
- Быстрое прототипирование 3D-сцены. Огромное облегчение 3D-level-дизайнерам. Можно брать концепты, тут же переводить их в трёхмерный формат и сразу же бегать по уровню. Если вызывает положительные эмоции — оставляем и разрабатываем вручную. Нет — просто генерим ещё один вариант. В общем-то, ровно тоже самое делается и сейчас, просто прототипы лепятся вручную;
- Разработка концепций. Уж в этом нейросети особенно хороши, разную дичь они генерируют только в путь. И если раньше разработать привлекательного персонажа или локацию было целым искусством, то теперь осталось только выбрать из предложенного;
- Изменение стиля. Ещё одна посильная уже сегодня задачка для нейросетей. Генерируем изображение (комната, например, или персонаж), а затем смотрим, какой стиль подходит больше:
Слишком много
К чему нас всех приведёт масштабное использование нейросетей? К перенасыщению рынка. Большая часть игр и сейчас-то никому особо не нужна, а лет через пять средний игрок будет просто завален нейро-предложениями. Может быть, в моду войдут игры, сделанные исключительно большими студиями, имеющими возможность сделать всё человеками. А может, инди-разработчики, получив в руки неограниченный инструментарий, покажут гигантам, как надо делать.
P.S. Ещё у меня есть бессмысленные и беспощадные ТГ-каналы (ну а как без них?):
О науке, творчестве и прочей дичи: https://t.me/deeplabscience
Об играх и игровой индустрии: https://t.me/gameprodev