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① 研究者らは機械学習を通じて、gamengen モデルで 1990 年代の一人称シューティング ゲーム「doom」をリアルタイムで生成することに成功しました。 ② 完成品はまだ粗いものの、この研究は将来の ai 生成ゲームの見通しをさらに示しています。 ; ③ nvidia ceo のジェンスン・ファン氏はかつて、約 5 ～ 10 年以内にゲームが完全に ai によって生成されるようになるだろうと予測しました。

financial ap通信、8月29日（編集者shi zhengcheng）aiモデルによるゲームのリアルタイム生成の時代が静かに到来しています。

今週、googleとテルアビブ大学の研究者が「」というタイトルの論文を発表した。普及モデルはリアルタイムゲームエンジンです「この論文では、ニューラル ネットワーク モデルで完全にサポートされたコンピューター史上初のゲーム エンジンである gamengen について紹介します。

(出典: github)

研究者らは論文の中で次のように書いている。」現在、ビデオ ゲームは人間によってプログラムされており、gamengen は、ゲームがコード行ではなくニューラル モデルの重みになるゲーム エンジンの新しいパラダイムの概念実証の一部です。。”

より分かりやすく言うと、現在のビデオ ゲームはすべて事前に設計されており、開発者はコードを作成し、ゲーム テキストとテクスチャ モデルを準備して、それらをゲーム マップ上に配置する必要があります。ゲーム画面のレンダリングとステータスの更新はそれに依存します。手動で編集されたルールの場合はオン。しかし、gamengen モデルはまったく異なるアイデアをもたらします。ai 生成モデルを使用して、プレイヤーの行動や反応に基づいてゲーム画像をリアルタイムに計算して生成します。。

デモンストレーションでは、研究者らは機械学習を利用し、gamengen モデルを使用して 1990 年代の一人称シューティング ゲーム「doom」をリアルタイムで生成することに成功しました。動画では、aiが生成したゲームでは、プレイヤーがその場で向きを変えて武器を発砲すると同時に、残弾数や攻撃後の血液残量、必要な条件の有無などを正確に反映できることが示されている。次のレベルを開くための条件が満たされています。

（出典：デモビデオ）

なお、上記の一連の画像はすべてaiによってリアルタイムに生成された画像です。また、最新の進歩は、ai モデルがテキスト、画像、オーディオ、短いビデオの生成に成功した後、ゲーム シーンを生成する機能を備えている可能性があることを示しています。これには、非常に高度なロジック、一貫性、リアルタイム インタラクションが必要です。

彼らはどうやってそれをしたのでしょうか？

研究チームによると、リアルタイムでゲームを生成できるこの ai をトレーニングするには、まず強化学習 (rl) エージェントをトレーニングしてゲームをプレイする必要があり、次に記録されたクリップを使用して生成拡散モデルをトレーニングする必要があります。次の画面では、ai が生成したゲームで体力や弾薬の変化、攻撃されている敵のアニメーションを表示できるのです。

より大きな課題は、ai が生成した画像を時間的および論理的に一貫性を保つことです。推論中の自己回帰ドリフトを軽減するために、研究者らはトレーニング中にエンコードされたフレームにガウス ノイズを追加することでコンテキスト フレームを破壊し、ai が前のフレームでサンプリングされた情報を修正できるようにして、画像生成の長期的な安定性を維持しました。

(出典: 研究論文)

研究者らは次のように明らかにした。このモデルの実行には 1 つの tpu (google が自社開発した ai プロセッサ) のみが必要で、1 秒あたり 20 フレームの生成速度を達成できます。。

もちろん、上記の段落は gamengen の制限も示しています。この ai は、ゲームを生成するために既存のゲーム (またはテキスト、画像、その他の素材) の入力に依存する必要があります。

nvidia の上級研究マネージャー兼エンボディド インテリジェンス グループの責任者であるジム ファン博士は、ソーシャル メディアで次のようにコメントしました。gamengen はビデオ生成モデルというよりも、neural radiation field (nerf) に似ています。 neural radiation field は、さまざまな角度からシーンの画像を撮影することで、シーンの 3d 表現を生成します。しかしこれは、モデルには一般化する能力がなく、新しいシナリオを「想像」できないことも意味します。これは gamengen と sora の違いでもあり、新しいシーンやインタラクション メカニズムを生成できません。

(出典:x)

研究者らは論文の中でこのことにも言及し、この技術の助けを借りて、将来のゲーム開発者は、「テキストの説明とサンプル画像」を使用して新しいゲームを作成できるようになり、プログラミングのスキルではなくサンプルのみに基づいて、洗練された一連の画像を既存のゲームの新しいプレイ可能なレベルまたはキャラクターに変えることが可能になります。 。

ジェンスン・ファン氏: 5～10 年以内には完全に ai によって生成されるゲームが登場するでしょう

ai レンダリングを活用したリアルタイム ゲームは新しいアイデアではありません。今年 3 月に最新世代の blackwell アーキテクチャ チップがリリースされたとき、nvidia ceo のジェンスン ファンは次のように予測しました。5〜10年後には、完全にaiによって生成されたゲームが登場するでしょう。。

実際、この方向に進んでいるのは google チームだけではありません。openai が今年初めて sora デモをリリースしたとき、ピクセル ゲーム「minecraft」をシミュレートする機能も実証しました。。

(出典: openai)

最近の展開は、最近「辞めるよう説得する」ことについて激しい議論を巻き起こしたmihoyoの元会長、蔡浩宇氏とも一致している。

蔡浩宇氏は今週、次のように公に述べた。aigc はゲーム開発に革命をもたらしましたが、この現象が完全に展開するには時間がかかるだけです。彼は、将来的には 2 種類のゲーム開発者だけがこの業界で働き続けることになると考えています。上位 0.0001% の天才と、自分のニーズを満たすゲームを作成する 99% のビジネス熱心な開発者です。残りの「一般人からプロへ」のゲーム開発者については、全員ができるだけ早く転職すべきです。

(出典: インターネット)