Как компании по разработке игр применяют искусственный интеллект и нейросети?

NPC и искусственный интеллект

При мысли об искусственном интеллекте, применяющемся в разработке игр, пожалуй, сразу же возникают ассоциации с углубленным поведением неигровых персонажей, которые могут легко адаптироваться к действиям игрока и быть интересными соперниками.

Алгоритмы искусственного интеллекта представляют собой математические методы, которые используются NPC для определения наиболее подходящих действий в различных ситуациях. Он работает так: ИИ получает данные и анализирует их, чтобы принять решение, что делать дальше.

Традиционно игровой ИИ основывался на анализе действий игрока в реальном времени и ответных действий противника, но с развитием технологий появилась необходимость в самообучающихся алгоритмах, которые способны не только адаптироваться к действиям игрока, но и предсказывать их.

В далеком 1998 году создатели Half-Life стали пионерами самообучающегося игрового ИИ. В игре существует множество различных видов монстров с уникальными моделями поведения. Например, тараканы разбегаются при включившимся свете, а противники способны не только стрелять на поражение, но и укрываться от огня, менять позицию, адаптироваться к действиям игрока и даже предвидеть их.

Одним из самых интересных примеров ИИ в играх стал Чужой из Alien: Isolation 2014 года. В отличие от других хоррор-игр, где злодеи обычно появляются в определенных местах и знают местоположение игрока, в Alien: Isolation Чужой не телепортируется и не пугает игрока по сценарию.

Читайте также: Мобильная метавселенная Bondee: как она покорила Азию и почему вызывает опасения

Для контроля над его поведением в игре используются два алгоритма. Первый следит за игроком и направляет Чужого в его локацию, а второй запрещает монстру двигаться в «безопасные зоны». Разработчики также постарались создать иллюзию увеличения уровня внимательности и хитрости монстра в процессе игры.

Как нейросети вошли в жизни разработчиков ААА-игр

Генерация поведения NPC и искусственный интеллект — это хрестоматийный пример из книг про разработку игр. Далее я хотел бы привести менее очевидные примеры использования нейросетей и искусственного интеллекта в других областях разработки.

Для достижения более естественных анимаций движения персонажей в своих играх, Ubisoft применяет технологию искусственного интеллекта Motion Matching. Она обеспечивала кинематографичный эффект и использовалась в таких играх, как The Last of Us II и For Honor.

Но у этого решения есть неприятное ограничение. Motion Matching требует большого объема памяти. Чтобы справиться с этой проблемой, разработчики воспользовались технологией Learned Motion Matching, которая использует несколько нейросетей для воспроизведения поведения Motion Matching и позволяет сократить объем памяти в несколько десятков раз.

Благодаря этому разработчики могут создавать более сложные интерактивные сцены в играх, не ограничивая себя объемом памяти.

Для создания реалистичных анимаций губ и движений лица персонажей на 11 языках в Cyberpunk 2077 CD Projekt RED применяла нейросеть JALI.

В самой игре было более 100 тыс. диалоговых строк и тысячи NPC, поэтому решение пришлось искать у сторонних подрядчиков. Нейросеть создала канадская компания JALI Research.

Работа JALI основана на самих аудиодорожках, вне зависимости от языка озвучивания. Разработчикам нужно было лишь сообщить системе, какую эмоцию должна донести конкретная реплика. Затем инструмент рассчитывал необходимую анимацию для всех вариантов озвучки.

В 2019 году была выпущена первая версия AI Dungeon — текстовой игры, которая отличается от других тем, что не предлагает готовых сценариев, а позволяет игрокам создавать собственные уникальные истории с помощью искусственного интеллекта.

Первая версия игры работает на модели GPT-2, разработанной OpenAI. Игрокам доступны три способа взаимодействия с игрой: совершить действие, пообщаться и написать контекст для развития сюжета.

Интересно, что искусственный интеллект реагирует на любые действия и слова, используемые игроками для дальнейшего развития сюжета. Вторая версия AI Dungeon, основанная на более мощной модели искусственного интеллекта GPT-3, была выпущена через несколько лет и доступна на различных платформах. На сегодняшний день число уникальных игроков AI Dungeon превышает 1,5 млн человек.

Нейросети и арт

Совсем недавно технический арт-директор по исследованиям и разработкам в Gearbox рассказал о том, что создал для студии специальную архитектуру, которая «принимает карту нормалей в качестве входных данных и выводит маску штрихов в стиле Borderlands, которая дает хорошую базу для дальнейшей работы».

Эта нейросеть была обучена на всех предыдущих играх Borderlands. Конечно, технология несовершенна и для доработки все еще требуется художник, чтобы добавить последние штрихи и усовершенствовать результат. Но с главной задачей, помочь профессионалам избавиться от рутинных задач, она справляется.

По словам Райана Смита, это экономит художникам дни и помогает предотвратить кранчи. Один из основных моментов заключается в том, что нейросети при этичном использовании — невероятно мощный инструмент, который экономит деньги и время.

Другой отличный пример применения нейросетей в арте — разработка последнего Microsoft Flight Simulator. На карте игры воссоздали весь земной шар с помощью алгоритмов автоматической генерации. Вручную разработчики создавали только модели наиболее известных памятников архитектуры.

Весь остальной мир был заполнен домами, деревьями и дорогами, сделанными при помощи алгоритмов нейронных сетей. В качестве исходных данных они получали спутниковые и панорамные снимки из сервиса Bing.

Создала эти алгоритмы австрийская команда Blackshark.ai. Анализируя спутниковые снимки, нейронные сети разбивали их на фрагменты, а затем вычисляли и классифицировали здания, дороги и леса.

Джастин Ройланд, один из создателей комедийного шутера High on Life, который разработала студия Squanch Games, сообщил, что они использовали нейросеть Midjourney для создания постеров в игре.

«Мы использовали нейросети, чтобы набраться забавных идей».

Хотя Ройланд не уточнил, какие именно постеры были созданы с помощью нейросетей, он отметил, что большая часть арта все же принадлежит художниками студии.

Нейросети для генерации арта, которые мы используем уже сейчас

В своей работе над играми мы в компании придерживаемся подхода максимального облегчения работы художников без потери уровня качества. Не так давно, когда начался бум нейросетей для артов, мы сразу же принялись изучать всевозможные способы сократить трудозатраты с помощью ИИ.

Сейчас мы в первую очередь сфокусировались на Midjourney. Она помогает нам придумывать концепты персонажей для наших игр, иконки для приложений и фоны для артов.

Читайте по теме:

Подборка: 10 самых популярных ИИ-генераторов изображений

Пять нейросетей, которые раскрасят ваши фотографии

Самые интересные нейросети: топ-14 сервисов для раскрашивания изображений, генерации текста и не только

Чтобы не быть голословным и продемонстрировать пользу нейросетей, я хочу показать вам две наши новогодние открытки за 2022 и 2023 год. Одну мы сгенерировали и доработали руками, а вторая была нарисована художником от и до. Левую художники сделали за 12 часов с помощью Midjourney, а на правую потребовалось 33.

Есть и другие, не менее полезные нейросети, которые мы тестируем. Далее я приведу список тех, что оказались самыми лучшими для решений рутинных задач художников.

• Stable Diffusion

Это онлайн бета-версия одной из популярнейших нейросети на рынке. Генерирует изображение по описанию с возможностью последующей проработки и улучшения выбранного изображения. Удобно, что можно генерировать до 9 изображений сразу. Наравне с Midjourney — это лучшее решение для получения предфинального изображения.

• Vizcom

Дорабатывает скетчи художника, добавляя к ним объем. Работает по принципу img2img. Кроме того, можно задать к скетчу промпт и получить более точный результат. Мы используем эту нейросеть для быстрого создания концепта и поиска композиции.

• Dream AI

Нейросеть генерирует изображение на основе загруженного референса, описания и одного из выбранных стилей. Есть регулировка «похожести» референса и финального изображения. Идеальна для поиска идей, цветовых решений и стилистики. Хорошо справляется с фотореалистичными и 3D-изображениями с сохранением геометрии, перспективы и симметрии.

• Artbreeder

Работает по принципу фотобаша. В окне можно собрать коллаж из нескольких изображений, добавить описание и получить сгенерированное изображение. Лайфхак: можно открыть сайт в четырех окнах и сгенерировать сразу 4 варианта с разными настройками. Лучше всего подходит для поиска концепции и композиции для иллюстраций.