Новая модель искусственного интеллекта создает 3D объекты и персонажей для виртуального мира игр

За последнее десятилетие резкий рост стоимости производства видеоигр класса ААА стал одной из самых серьезных проблем в игровой индустрии. В 2000 году дюжина специалистов могла сделать большой хит для PlayStation. Сегодня же создание новой версии какой-либо франшизы для игровой консоли или ПК требует несколько лет работы сотни художников, дизайнеров и программистов. Даже процессы создания казуальных игр, таких как поиск предметов и головоломок, занимают много месяцев работы: от разработки концепции до выпуска на Apple App Store или Google Play.

Одна из самых больших затрат в производстве игр — создание игрового ассета. Игроки хотят, чтобы контент игр был не только интересным, но и уникальным. Персонажи, текстуры, скины, экзотические локации, различные внутриигровые бустеры — все это должно быть тщательно настроено, усовершенствовано и проработано художниками, а это невероятно дорого.

Еще одна проблема — масштабирование. Чтобы оставаться конкурентоспособными, игровым студиям необходимо выпускать много обновлений DLC и ассетов. Особенно это актуально сегодня, когда все тенденции монетизации переключаются на покупки внутри приложений, такие как скины персонажей, аксессуары, транспортные средства, эмоции и карты. Таланта недостаточно. Одним из решений является использование аутсорсинговых студий игрового арта с низкой заработной платой, но найти надежную студию и построить долгосрочное сотрудничество — непростая задача.

Вот почему студии всегда ищут технологии, которые могли бы помочь снизить стоимость разработки игр. Последние достижения в нейронных моделях генерации изображений, таких как DALL-E, MidJourney и StableDiffusion, вселяют надежду, что реализация этой мечты может быть не так уж и далека.

Представляем GET3D от Nvidia, последнее открытие в этой области, о котором было недавно заявлено в статье. Обучение этой модели ИИ происходило с использованием только 2D-изображений. Модель способна генерировать 3D-формы с высококачественными текстурами и сложными геометрическими деталями. Объекты, которые можно создать, весьма разнообразны: транспортные средства, персонажи, животные, люди, здания, различные открытые пространства, которые можно объединять в целые города с их обитателями. Форматы экспорта подходят для наиболее популярного графического программного обеспечения, что позволяет легко импортировать формы в средства 3D-визуализации и игровые движки, и их можно легко встроить в существующие рабочие процессы художественного производства.

Насколько мы близки к фактическому внедрению этой и подобных моделей в разработку реальных игр? «Представленная технология впечатляет, и мы наверняка скоро увидим в играх множество сгенерированных художественных объектов. Однако они не заменят творческую команду художников в обозримом будущем, поскольку ИИ по-прежнему требует хорошо продуманные исходные данные для получения качественных результатов и тщательной последующей обработки, чтобы сделать процессы последовательными и безупречными», - выразили свое экспертное мнение специалисты игровой арт-студии Absolutist. Похоже, что в разработке игр, как и во многих других сферах, приложения машинного обучения являются весьма полезными как помощь художникам и дизайнерам, но не заменой человеческого творчества и навыков.