騰訊と複数の大学が共同開発！AIゲーム生成モデルGameGen-Oで高品質なゲーム要素を簡単に生成

最近、香港と中国のいくつかの大学がテンセントと共同で、オープンワールドビデオゲームのシミュレーションを専門とするAIモデル「GameGen-O」を開発しました。

GameGen-Oの機能は、高品質なゲームコンテンツの生成にとどまりません。複数のゲームエンジンの特性をシミュレートし、キャラクターのダイナミックな環境、複雑なアクション、様々なイベントなど、多様なゲーム要素を生み出すことができます。

プロジェクト入口:https://gamegen-o.github.io/

このモデルはマルチモーダルインタラクション制御機能も提供しており、プレイヤーはゲームプレイ中に自由に操作でき、かつてないゲーム体験を提供します。

研究チームは、GameGen-Oが完全にプレイ可能なゲームではないものの、開発者にとって優れたツールとなり、ゼロから構築する手間をかけずに、プロトタイプを迅速に作成し、様々なゲーム要素をテストできるとしています。

公開されたデモビデオでは、モデルによって生成されたシーンに多くの有名ゲームの画面が登場しており、著作権に関するさらなる議論を呼ぶ可能性があります。

GameGen-Oの開発はゼロからの大規模なプロジェクトでした。チームは、100以上の最新のオープンワールドゲームの処理データを含む、OGameDataというオープンワールドビデオゲームのデータセットを構築しました。

この目標のために、インターネットから32,000本の生のビデオを収集し、専門家による選別と処理を経て、最終的に15,000本の使用可能なビデオが作成されました。ビデオはシーン検出後、セグメントに分割され、その後、美学、オプティカルフロー、意味的コンテンツなどの観点から厳格な選別とソートが行われ、高品質が確保されました。これらのセグメントは構造化されたアノテーション処理を経て、より精細でトレーニングに適したデータセットが形成されました。

次に、このモデルを2段階でトレーニングしました。第1段階では、モデルはOGameDataに基づいて様々なゲームコンテンツを生成することを学習します。第2段階では、「InstructNet」というコンポーネントを追加し、ユーザーが生成されたコンテンツをインタラクティブに制御できるようにしました。

実際のゲーム生成において、GameGen-Oはキャラクターや環境の生成だけでなく、様々なアクションやイベントの設計も可能であり、プレイヤーは生き生きとしたゲームシーンを体験できます。さらに、このモデルはプレイヤーの入力や指示に応じて生成内容を柔軟に調整し、よりパーソナライズされたゲーム体験を提供します。

研究者らは、GameGen-OはAIによるオープンワールドビデオゲーム生成において重要な一歩を踏み出したと考えており、創造的な生成とインタラクティブな能力を組み合わせることで、従来のレンダリング技術の代替手段となる可能性があると述べています。

彼らは、このモデルは研究者や開発者にとって貴重なリソースとなり、ビデオゲームAI開発、インタラクティブ制御、没入型仮想環境など、様々な用途を探求できると述べています。

また、最近では、Google Research、Google DeepMind、テルアビブ大学が共同開発したGameNGenなど、同様のAIシステムが他の研究チームからも発表されています。このシステムは、古典的なゲーム「DOOM」をリアルタイムでシミュレートして再生することができ、フレームレートは毎秒20フレームを超えています。

要点：

🌟 GameGen-Oは、オープンワールドビデオゲームの様々な要素を生成できる新しく開発されたAIモデルです。

🎮 このモデルは、完全にプレイ可能なゲームを作成するのではなく、開発者がプロトタイプを迅速に作成し、ゲームの概念をテストすることを目的としています。

🔍 研究チームは、データセットの構築と2段階のトレーニングを通じて、モデルのインタラクティブ制御能力を高め、ゲーム開発に新たな可能性をもたらしました。