Buzz
AI Tạo Game: Google và Đại Học Tel Aviv Cùng Tạo Đột Phá, Chuyển Đổi Hình Ảnh Thành Thế Giới Ảo Tương Tác
Dự Án GameNGen Của Google Và Đại Học Tel Aviv Đem Đến Đột Phá Trong Việc Sử Dụng AI Để Phát Triển Game, Cho Thấy Sức Mạnh Đáng Kinh Ngạc Của Công Nghệ AI Trong Ngành Game. Mô Hình Này Được Thiết Kế Để Tái Hiện Game Bắn Súng Cổ Điển 'Doom' Mà Không Cần Mã Nguồn Gốc, Hoạt Động Bằng Cách Tạo Ra Hình Ảnh Tĩnh Giống Như Các Trình Tạo Hình Ảnh AI Hiện Đại. Điểm Nổi Bật Của GameNGen Là Khả Năng Thực Hiện Trong Thời Gian Thực, Đạt Hơn 20 Khung Hình Mỗi Giây, Cung Cấp Trải Nghiệm Chơi Game Mượt Mà Và Liền Mạch.
Mô Hình Này Tái Hiện 'Vòng Lặp Trò Chơi' Truyền Thống Bằng Cách Phản Hồi Liên Tục Với Các Đầu Vào Của Người Chơi Và Cập Nhật Trạng Thái Trò Chơi, Hiển Thị Kết Quả Trên Màn Hình Như Thể Người Chơi Đang Tương Tác Trong Một Thế Giới Ảo. GameNGen Được Đào Tạo Sử Dụng Stable Diffusion, Một Trình Tạo Hình Ảnh AI Mở, Trên 900 Triệu Khung Hình Từ Game Doom, Cho Phép Mô Hình Dự ĐOÁN VÀ ĐIỀU CHỈNH HÌNH ẢNH TRÒ CHƠI DỰA TRÊN HÀNH ĐỘNG CỦA NGƯỜI CHƠI.
Tuy vậy, mô hình vẫn tồn tại một số hạn chế. GameNGen chỉ có thể truy cập vào một lượng dữ liệu lịch sử hạn chế, dẫn đến hiện tượng các nhân vật và đối tượng có thể đột ngột xuất hiện hoặc biến mất. Dù vậy, mô hình vẫn tạo ra được ảo giác về việc 'nhớ' thế giới trò chơi qua các hình ảnh được kết xuất, giúp người chơi suy luận về các yếu tố như đạn dược, trạng thái sức khỏe, vũ khí và vị trí của mình.
Mặc dù còn đối mặt với thách thức từ sự phức tạp của các trò chơi hiện đại, những bước tiến của GameNGen đã mở ra khả năng sử dụng AI để phát triển trò chơi, có thể thay đổi hoàn toàn cách tạo ra các trò chơi trong tương lai. Theo các nhà nghiên cứu, điều này có thể bao gồm việc chuyển đổi các khung hình thành các cấp độ mới có thể chơi được hoặc tạo ra nhân vật mới chỉ từ hình ảnh mẫu mà không cần mã hóa. Đây là một minh chứng rõ ràng cho tiềm năng của AI trong việc cách mạng hóa ngành công nghiệp game, từ lập trình bởi con người đến các mô hình tự học.
