Опыт Endava в создании игр и игровых сервисов за последние 15 лет позволил им полностью осознать, что конвейеры производства игр связаны не только с творчеством, но и с эффективностью. Поэтому их исследователи считают, что раскрытие возможностей машинного обучения (МО) поднимет команды разработчиков игр на новую высоту.

Чтобы продемонстрировать свои передовые возможности в области исследований и разработок (НИОКР), Endava инициировала проект, реализующий машинное обучение в контексте создания ресурсов для производства игр — давайте узнаем, насколько это полезно для всех нас!

Endava помогает игровым компаниям создавать более качественные игры, охватывая весь жизненный цикл разработки игр, включая концепцию, оформление, разработку, автоматизированное тестирование и DevOps. Они также помогают своим клиентам вводить новшества и улучшать их собственные инструменты и конвейеры, и они поставили перед собой настоящую миссию по внедрению самых инновационных решений в свою работу.

Профессиональные инструменты, такие как ArtEngine от Unity, уже используют машинное обучение интересными способами для улучшения работы с текстурами, поэтому творческая группа решила сделать еще один шаг вперед. Теперь мы можем вместе взглянуть на создание и изменение сетки и выяснить, как это можно использовать в качестве творческого вклада для художников или непосредственно облегчить создание 3D-активов.Чтобы исследовать это, Endava сформировала группу данных. ученые, специалисты по машинному обучению, 3D-художники и разработчики пользовательского интерфейса, которые работали вместе около двух месяцев и начали исследовать научные статьи, в которых нейронные сети используются для одновременного создания текстур и аугментационных сеток.

Выбрав StyleGAN, StyleCLIP и Text2Mesh как наиболее многообещающие кандидаты, команда разработала рабочую реализацию процесса создания активов с помощью ИИ. Основываясь на голосовом вводе пользователя, решение преобразует существующие данные сетки в новые творения. Специалисты Endava решили оценить, где этот подход является многообещающим, а где он сталкивается с ограничениями в своем нынешнем виде. Они также улучшили удобство использования и применимость этого решения и оценили, как 3D-художники смогут работать с этим решением.

Text2Mesh — это метод, который принимает в качестве входных данных трехмерную сетку с тщательно построенной топологией и дополняет ее геометрию и текстуру, стремясь соответствовать текстовому описанию, предоставленному пользователем. Эволюция сетки учитывает семантическое значение каждой части объекта и определяется набором параметров, которые моделируют точность деталей, величину деформации или количество итераций, среди прочего. В приведенном ниже примере он нарастил шнурки в правильном положении и произвел шипованные подошвы для походных ботинок:

Способность Text2Mesh разрабатывать осмысленную геометрию и текстуру в 3D делает его мощным инструментом в руках опытных специалистов по данным, а также позволяет создавать инструменты, которые могут сэкономить много часов. работ для визуальных художников.

ОБЕСПЕЧЕНИЕ ТВОРЧЕСКОГО ВДОХНОВЕНИЯ ХУДОЖНИКА

Мы хотели выяснить, видят ли 3D-художники ценность в использовании нейронной сети, которая специально добавляет детали к базовой 3D-форме или ее текстуре, в качестве вдохновения для создания интересных ресурсов. Какое влияние хотел бы художник, и как бы они хотели взаимодействовать?

Вдохновение часто приводит к поиску ценности в неожиданном. Прежде всего, решение полезно для получения неожиданных результатов. В зависимости от направления, заданного пользователем, решение добавляет функции к форме и текстуре сетки, что приводит к интересным и вдохновляющим результатам. Вы когда-нибудь задумывались, как выглядит лошадь брокколи? Или, может быть, инопланетянин из теста для печенья? Мы тоже, но теперь знаем точно! Давайте посмотрим на некоторые примеры:

Команда Endava считает, что это решение, вероятно, может быть использовано при некоторой доработке. Художники действительно ценили то, что им не нужно начинать с пустой страницы, и даже самое странное творение ИИ, такое как это увеличение инопланетной формы из теста для печенья, может пробудить творческий потенциал. Их пользовательский интерфейс и некоторая постобработка очень помогли улучшить доступность этого инструмента для 3D-художников.

Например, один из их художников использовал этот ботинок, который был дополнен определенными узорами и формами, и превратил его в настоящий актив. Что приводит к следующему сегменту:

УСКОРЕНИЕ ПРОИЗВОДСТВА РАЗНООБРАЗНЫХ АКТИВОВ

Основываясь на предыдущем подходе, мы хотели выяснить, насколько готовы к использованию созданные ресурсы в качестве отправной точки для высококачественных игровых ресурсов. Какую автообработку мы могли бы добавить, чтобы упростить интеграцию конвейера и фактически сделать художника более продуктивным, особенно когда необходимы варианты или скины актива?

Чтобы сделать ресурсы более полезными для производственных целей, команда встроила алгоритмы для получения более полезных результатов. В основном это означало, что топология сетки соответствует назначению, что полученную UV-карту можно использовать на более поздних этапах производства, а преобразование сетки может регулировать пользователь. Кроме того, они реализовали прототип пользовательского интерфейса, чтобы художникам было проще запускать свои собственные дополнения через браузер.

Для некоторых ресурсов такой подход уже может помочь художникам работать более эффективно и дать им основу для работы. Однако этот метод должен обеспечивать более конкретное направление и лучший контроль над тем, как он тематически дополняет модели.

Более того, существуют явные ограничения качества вывода сетки реализации. Несмотря на то, что сохранение исходной сложности сетки имеет явное преимущество, поскольку отображение и даже анимация входного объекта могут оставаться согласованными, по этой же причине увеличение сетки достигает четких пределов.

Чтобы избежать этого, команда автоматически распознавала появление пиков в сетке и не тратила вычислительные ресурсы, придя к выводу, что может быть полезно исследовать основной метод, способный усложнить сетку там, где объекты сильнее. изменено.

СОЗДАНИЕ ОТДЕЛЬНЫХ 3D-ОБЪЕКТОВ ДЛЯ ИГРОВОЙ МЕХАНИКИ КРАФТИНГА

Можем ли мы хотя бы приблизиться к тому, чтобы использовать сгенерированные активы как часть механики крафта или разведения для создания индивидуальных скинов или даже вариаций сетки для уникальных предметов игроков? Возможна ли прямая интеграция без ручного редактирования?

В ближайшем и среднесрочном будущем мы видим, что это решение работает не только как инструмент для создания или изменения ресурсов, но и как функция, которую можно напрямую интегрировать в игру— команда говорит уверенно. Подумайте о механике создания или разведения, когда игрок может объединить характеристики двух отдельных ресурсов в совершенно новую форму.

Мы думаем, что в текущем состоянии выбранный метод имеет очень ограниченное применение — и только если игра может принять странные результаты как часть своей идентичности. Тем не менее, мы считаем, что существует большой потенциал для разработки индивидуального решения специально для таких игр, где уникальность актива или предмета может иметь огромное значение для игровой экономики.

ЦЕННОСТЬ СОТРУДНИЧЕСТВА И ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНЫХ ИССЛЕДОВАНИЙ

Применение машинного обучения в контексте производства игр имеет большое будущее, и исследователи Endava уверены, что ценность, которую оно может создать сегодня, можно найти на всех этапах жизненного цикла разработки программного обеспечения. Если использовать весь свой потенциал, он может создать ценность, особенно там, где классическая автоматизация терпит неудачу.

Хотя это был захватывающий эксперимент для команды Endava — больше всего на свете — они рассматривают его как способ продемонстрировать, как они могут помочь клиентам в их исследованиях и создать междисциплинарные команды с большим опытом в широком диапазоне возможностей, выходящих за рамки основной игры. услуги разработки.

ВДОХНОВЕННАЯ КОМАНДА ENDAVA ПРИХОДИТ В CODIAX

Endava – один из основных партнеров Codiax, который постоянно вносит свой вклад в создание мостов между людьми и технологиями и предлагает самые инновационные решения в этой области.

Если вы были так же увлечены этим экспериментом, как и мы, вы наверняка не захотите пропустить прикладной семинар, который команда Endava проводит в рамках мероприятия Codiax 2022.

Александру Байла и Эуджениу Спину проведут для вас техническую экскурсию по Последнему выпуску трилогии о трансформерах: GPT-3, чтобы вы получили идеальный возможность изучить некоторые удивительные функции и весело провести время, изучая полезные советы и рекомендации.

Просто очистите свою повестку дня 10 ноября, с 11.15 до 13.15 и закрепите за собой место в их мастерской!

***

Эта статья в блоге написана в соавторстве с Thomas Bedenk и Каем Вегнером. Команда также хотела бы поблагодарить Оскара Мишеля за любезную помощь в понимании некоторых более тонких аспектов метода и навигации по техническим тонкостям кода.