Штучний інтелект у дизайні та розробці ігор. Де ми зараз і що далі?

Концепція штучного інтелекту передбачає, що машинні технології допомагатимуть людині генерувати нові фантастичні ідеї. Найшвидше нейромережі розвиваються у 2D та 3D графіці. Можна за кілька секунд створити дивовижні предмети, людей та цілі планети й перенести це безпосередньо у 3D двигун.

Ми вступаємо до четвертої промислової революції, де нейромережі зможуть генерувати весь життєвий цикл продукту від ідеї до втілення. У цій статті поговоримо про можливості та реалії штучного інтелекту в графіці.

Зображення, створене нейромережею Mid Journey

Штучний інтелект у генеративному дизайні

Генеративний дизайн – нова технологія проєктування. Вона ґрунтується на застосуванні програмного забезпечення, здатного самостійно, без участі конструктора, генерувати тривимірні моделі, що відповідають заданим умовам.

Генеративне 3D-проєктування на основі штучного інтелекту – це майбутнє без меж для творчості, де практично виключені людські помилки.

Нижче відео про те, як Stanley Black & Decker використовує генеративний дизайн:

Створення графіки у звичному нам розумінні – це лінійний процес. У ньому ми створюємо модель, керуємо, тестуємо. Попри ефективність, це забирає багато часу та потребує складних технічних знань. Щобільше, ми можемо помилятися. А помилки – це час та гроші.

Генеративний дизайн відкриває можливості для більшої гнучкості розробки продукту. Це дозволяє експериментувати, реалізовувати ризикованіші ідеї в рази швидше і дешевше.

Наступний крок у розвитку нейромереж – квантові обчислення та обробка природної мови. Ці технології мають величезний дизайнерський потенціал. Незабаром можна буде створювати проєкти з нічого, окрім простого словесного опису.

Перша згенерована з тексту обкладинка журналу Cosmopolitan

Нейронні мережі стали справді успішними у класифікації зображень. Ви завантажуєте в неї картинку собаки, і нейрон розуміє, що це собака, а не кішка. Здатність машини розуміти, що міститься у зображенні, надзвичайно важлива. Це означає, що вона може розрізняти всі деталі, з яких складається зображення.

Колекція одягу на відео вище, створена за допомогою інпейнтінгу DALLE-2. На відео близько 100 генерацій.

Використання нейронних мереж для створення 3D-контенту

Нейронна мережа може змінити спосіб створення 3D-контенту в іграх. Наприклад, можливо, штучний інтелект зможе генерувати кожен кадр гри в режимі реального часу на основі зворотного зв’язку від користувача.

На відео вище приклад генерації заднього фону та персонажів у простій 2D-грі, що робить по суті нескінченним проходження гри

Завдяки можливості передачі стилю нам не потрібно описувати всі деталі. Нам просто потрібно створити загальні форми, які ми хочемо, а потім нейронна мережа додасть всі деталі, що реалістично виглядають.

Уявіть, що ви граєте в Gears of War, а потім говорите комп’ютеру: “Збережи ігровий процес, сюжет і 3D-моделі, але зроби їх схожими на Zelda: Breath of the Wild”. Ось яким може бути створення чи відтворення майбутнього ігрового процесу, і все тому, що комп’ютери тепер знають, як “виглядають” речі, і можуть зробити інші речі “схожими” на них.

З тексту в дизайн

Технологія нейромереж робить реальним перетворення тексту на дизайн. Незабаром будь-яка ідея може бути реалізована за допомогою простих голосових дескрипторів. Є безліч нейронних мереж для генерації зображень за текстом, наприклад, DALL-E, про який ми вже писали. Принцип роботи простий: вводимо текст, яким генерується кілька зображень. Їх можна використовувати для натхнення та пошуку нових ідей.

На відео текстура, що згенерована DALLE-2 на простий об’єкт

Комп’ютери навчилися розуміти типи та описи об’єктів. Таким чином, вони можуть створювати власні проєкти на основі цих основних лінгвістичних параметрів.

Уявіть майбутнє, в якому ви з командою обговорюєте якийсь проєкт і він реалізується в 3D-модель. Кордони дизайну руйнуються. Звичні нам межі творчості можуть піти у минуле.

У рекламі нейронні мережі мають великі перспективи. Heinz спільно з OpenAI запустили рекламу, в рамках якої користувачі повинні зобразити, як штучний інтелект бачить кетчуп, і серед всього згенерованого контенту перемагає той, хто найбільше набере лайків. Бренд є одним із перших, хто використовує арт-генератор DALLE 2 від OpenA

Штучний інтелект з’являється у звичних нам сервісах. Розробники випустили плагін для Figma на основі Stable Diffusion.

На відео вище зручний спосіб створення концептів усередині Figma

Чи замінить нейромережу геймдев?

Існує такий вид штучних нейронних мереж, як автоенкодери. Їх початкове завдання полягає в тому, щоб відновити сигнал, отриманий на вхід найбільш близько до оригіналу. Вони потрібні для мінімізації помилок під час відновлення даних. Але особливість цієї системи в тому, що вона самонавчається.

Нещодавно з’явилася нова цікава архітектура — варіаційні автоенкодери (VAE). Це генеративна нейромережа, яка вчиться зображати та відновлювати об’єкти у потрібний простір.

На відео вище Інді-студія використовує нейромережу Midjourney у створенні науково-фантастичної адвенчури. Вийшов готовий асет для використання у грі

Причому отриманий результат повністю унікальний. І тому VAE – це також можливість створення системи автоматичної генерації карт. Їх досить просто навчити, як ландшафт може поєднуватися, що на ньому може бути, а чого не повинно бути. А потім можна просто подавати на вхід потік шуму й автоенкодер сам генеруватиме картку. Тобто ніяких заздалегідь заготовлених та зроблених вручну асетів. Карта повністю створена штучним інтелектом.

Простіше кажучи, одна VAE для симуляції поведінки всіх мешканців цілого міста. І ця поведінка набагато більш опрацьована, нелінійна та різноманітна, порівняно з будь-якими наявними симуляціями «живих» міст.

На стику обробки графіки за допомогою нейронних мереж та ігор є цікавий проєкт Enhancing Photorealism Enhancement. У ньому графіка гри GTA V перетворюється на більш реалістичну на основі нейронного рендерингу, в результаті навчання на цілій низці фотографій міських пейзажів:

Нейромережі – крутий інструмент для створення дизайну. Можливо, не за горами те майбутнє, де CGI студії та розробники відеоігор активно впроваджуватимуть технології штучного інтелекту в робочий процес.

БІЛЬШЕ ЦІКАВОГО:

Читайте также:

10 найкращих генераторів відео зі штучним інтелектом

10 трендів стратегічних технологій 2023 від Gartner

Як користуватися Midjourney — все про популярній генератор зображень

Make-A-Video: система штучного інтелекту, яка створює відео з тексту