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① grâce à l'apprentissage automatique, les chercheurs ont permis au modèle gamengen de générer avec succès le jeu de tir à la première personne « doom » dans les années 1990 en temps réel ② bien que le produit fini soit encore approximatif, cette recherche montre en outre les perspectives des futurs jeux générés par l'ia ; ; ③ le pdg de nvidia, jensen huang, a prédit un jour que nous pourrons voir des jeux entièrement générés par l'ia dans environ 5 à 10 ans.

financial associated press, 29 août (éditeur shi zhengcheng)l’ère de la génération de jeux en temps réel par des modèles d’ia est arrivée tranquillement à nous.

cette semaine, des chercheurs de google et de l'université de tel aviv ont publié un article intitulé "le modèle de diffusion est un moteur de jeu en temps réel"l'article présente gamengen, le premier moteur de jeu de l'histoire de l'informatique entièrement pris en charge par des modèles de réseaux neuronaux.

(source : github)

les chercheurs ont écrit dans le journal : «aujourd'hui, les jeux vidéo sont programmés par des humains, et gamengen fait partie de la preuve de concept d'un nouveau paradigme dans les moteurs de jeux, dans lequel les jeux deviendront des poids de modèles neuronaux plutôt que des lignes de code.。”

pour le dire de manière plus compréhensible, tous les jeux vidéo actuels sont préconçus. les développeurs doivent écrire du code, préparer des modèles de texte et de texture du jeu, puis les placer sur la carte du jeu - le rendu et les mises à jour de l'état de l'écran de jeu en dépendent. activé pour les règles modifiées manuellement. mais le modèle gamengen ouvre une idée complètement différente :utilisez des modèles de génération d'ia pour calculer et générer des images de jeu en temps réel en fonction des actions et des réactions du joueur.。

dans la démonstration, les chercheurs ont utilisé l'apprentissage automatique pour générer avec succès le jeu de tir à la première personne "doom" dans les années 1990 en temps réel à l'aide du modèle gamengen. la vidéo montre que dans le jeu généré par l'ia, les joueurs peuvent tourner et tirer avec des armes sur la scène, et en même temps, cela peut refléter avec précision le nombre de balles restantes, le volume sanguin restant après avoir été attaqué et si les conditions l'exigent. pour ouvrir le niveau suivant sont réunis.

(source : vidéo de démonstration)

il convient de noter que les séries d’images vues ci-dessus sont entièrement des images générées par l’ia en temps réel.les derniers progrès montrent également qu’après avoir généré avec succès du texte, des images, de l’audio et de courtes vidéos, les modèles d’ia peuvent avoir la capacité de générer des scènes de jeu, ce qui nécessite une logique, une cohérence et une interaction en temps réel nettement plus élevées.

comment ont-ils fait ?

selon l'équipe de recherche, afin de former cette ia capable de générer des jeux en temps réel, elle doit d'abord former un agent d'apprentissage par renforcement (rl) pour jouer au jeu, puis utiliser les clips enregistrés pour entraîner le modèle de diffusion générative à prédisez en fonction des scènes passées et des actions des joueurs. l'écran suivant, c'est pourquoi les jeux générés par l'ia peuvent montrer des changements dans la santé et les munitions, ainsi que des animations des ennemis attaqués.

le plus grand défi est de maintenir la cohérence temporelle et logique des images générées par l’ia. pour atténuer la dérive autorégressive lors de l'inférence, les chercheurs ont détruit les images contextuelles en ajoutant du bruit gaussien aux images codées pendant la formation, permettant à l'ia de corriger les informations échantillonnées dans les images précédentes, maintenant ainsi la stabilité de la génération d'images au fil du temps.

(source : document de recherche)

les chercheurs ont révélé quel'exécution de ce modèle ne nécessite qu'un seul tpu (le processeur ai auto-développé par google), qui peut atteindre une vitesse de génération de 20 images par seconde.。

bien entendu, les paragraphes ci-dessus montrent également les limites de gamengen : cette ia doit s'appuyer sur la saisie de jeux existants (ou de textes, d'images et d'autres matériaux) pour générer des jeux.

le dr jim fan, directeur de recherche principal et chef du groupe embodied intelligence chez nvidia, a commenté sur les réseaux sociaux :gamengen ressemble plus à un champ de rayonnement neuronal (nerf) qu'à un modèle de génération vidéo. neural radiation field génère une représentation 3d de la scène en prenant des images de la scène sous différents angles. mais cela signifie également que le modèle n’a pas la capacité de généraliser et ne peut pas « imaginer » de nouveaux scénarios. c'est aussi la différence entre gamengen et sora : il ne peut pas générer de nouvelles scènes ou mécanismes d'interaction.

(source : x)

les chercheurs l'ont également mentionné dans l'article, expliquant qu'avec l'aide de cette technologie,les développeurs de jeux du futur seront en mesure de créer de nouveaux jeux avec « des descriptions textuelles et des exemples d'images », ce qui permettra de transformer un ensemble raffiné d'images en un nouveau niveau ou un nouveau personnage jouable pour un jeu existant, basé uniquement sur des exemples plutôt que sur des compétences en programmation. .

jen-hsun huang : il y aura des jeux entièrement générés par l'ia dans 5 à 10 ans

le jeu en temps réel alimenté par le rendu de l’ia n’est pas une idée nouvelle. lorsque la dernière génération de puces à architecture blackwell a été lancée en mars de cette année, le pdg de nvidia, jensen huang, a prédit que :dans environ 5 à 10 ans, nous pourrons voir des jeux entièrement générés par l’ia.。

en fait, ce n’est pas seulement l’équipe de google qui s’oriente dans cette direction ;lorsque openai a publié pour la première fois la démo de sora cette année, il a également démontré sa capacité à simuler le jeu de pixels "minecraft".。

(source : openai)

le dernier développement coïncide également avec cai haoyu, l'ancien président de mihoyo, qui a récemment déclenché des discussions animées pour "le persuader de démissionner".

cai haoyu a déclaré publiquement cette semaine :l'aigc a révolutionné le développement de jeux, il ne faut plus que du temps pour que ce phénomène se manifeste pleinement.. il estime qu'à l'avenir, seuls deux types de développeurs de jeux auront du sens pour continuer à travailler dans l'industrie : les 0,0001 % de génies les plus performants et les 99 % de passionnés d'affaires qui créent des jeux répondant à leurs propres besoins. quant aux autres développeurs de jeux qui sont « du ordinaire au professionnel », tout le monde devrait changer de carrière le plus rapidement possible.

(source : internet)