SynCity AI がシンプルなテキストから 3D ゲームの世界を生成する

全体を建てることができたらどうだろう 3Dワールド テキストの説明を入力するだけで、3Dワールドを生成できるのでしょうか？ SynCityは、これを可能にすることを目的とした新しいAIツールです。これは、簡単なテキストプロンプトから3Dワールドを生成するトレーニング不要のシステムです。つまり、SynCityは、使用前に事前のトレーニングを必要としないテキストからXNUMXDワールドを生成するジェネレータです。これは、クリエイティブが仮想環境をより効率的に、より少ない労力で構築するのを支援します。ゲーム開発者として、 VRデザイナーこれにより、すべてを手作業で行うことなく、スリリングなシーンを構築できるようになります。

SynCityとは何ですか?

シンシティ は、人工知能を搭載したテキストから 3D ワールドを生成するジェネレーターです。単一の 3D オブジェクトしか生成できなかった以前のツールとは異なり、シーン全体や都市の景観を 3 回で生成できます。そして、これがキモです。これを行うために新しいデータで追加のトレーニングは必要ありません。SynCity 3D ジェネレーターは、事前にトレーニングされたモデル (画像や 3D シェイプの作成方法をすでに知っているモデル) を活用し、それらを巧みに組み合わせます。その結果、単純なテキスト プロンプトから生成された複雑で一貫性のある XNUMXD ワールドが、シーン全体で一貫したスタイルと詳細を備えます。そして、はい、生成されたこれらのワールドは静的なスナップショットではありません。 実際に仮想カメラを動かして、真の3D空間として自由に探索することができます。.

SynCity AIはどのように機能しますか?

SynCity AI は、完全な 3D ワールドを生成するために、複数のステップから成るパイプラインを使用します。ワールド全体を一度に生成するわけではありません。代わりに、シーンをピースごとに、またはタイルごとに構築し、各パーツが互いにフィットするようにします。この方法により、ワールドのレイアウトと詳細を細かく制御できます。

それを使用します タイルベースのアプローチ 世界を構築します。各タイルは最初に画像として生成され (2D プロンプト)、次に 3D モデルに変換され (3D プロンプト)、最後に隣接するタイルとブレンドされて世界全体が完成します (3D ブレンディング)。上の画像は、このパイプラインを示しています。テキスト プロンプトから 2D タイル、次に 3D タイルへと進み、それをシームレスにつなぎ合わせて大きな 3D シーンに仕上げます。

段階的に説明すると、次のようになります。

2D プロンプト (画像タイルの生成): まず、世界の一部 (「タイル」) の 2D 画像を作成します。Flux と呼ばれる事前トレーニング済みの画像生成モデルを使用します。システムはテキスト プロンプトと既存の隣接タイルをコンテキストとして受け取ります。Flux をインペインティング アプローチで使用して、新しいタイルを、説明と一致し、隣接する領域と揃うように塗りつぶします。簡単に言えば、世界の一部を描画し、その端が既存のものとうまく接続されるようにします。

3D 変換 (画像から 3D タイル): 次に、その 2D タイル画像を実際の 3D モデルに変換します。この段階では TRELLIS というツールを使用します。TRELLIS は、事前トレーニング済みの画像から 3D へのジェネレーターです。基本的に、2D 画像を取得して深度とボリュームを与え、3D タイルを生成します。変換前に、TRELLIS が世界のソリッドな 3D チャンクを作成できるように、タイルを調整する場合があります (たとえば、前景を抽出してベースを追加します)。このステップの後、単なる平面画像ではなく、歩き回ることができる 3D 地形または建築物の一部であるタイルが完成します。

ブレンディングとステッチング（タイルの結合）: 次に、新しい 3D タイルを既存のワールドに配置する必要があります。システムは、新しいタイルを隣接するタイルと「縫い合わせ」て、継ぎ目が見えないようにします。これは、新しいタイルが他のタイルと接する境界をレンダリングし、イメージ修復モデルを使用してそれらをブレンドすることで行われます。言い換えると、エッジのギャップや不一致が埋められるため、2D では遷移がスムーズに見えます。次に、このブレンドされた結果を 3D ジェネレーター (TRELLIS) にフィードバックして、継ぎ目の実際の 3D ジオメトリを改良します。これにより、物理的な 3D ピースが、ひび割れや奇妙な隆起なしにシームレスに結合されます。最後に、新しい 3D タイルがワールドに追加され、連続した 3D 風景の一部として完全に統合されます。

システムは、タイルごとにこのプロセスを繰り返します。各タイルの生成では、シーン全体のコンテキストが考慮されるため、世界を拡大し続けることができます。その結果、キルトのように、ピースごとに構築されたまとまりのある 3D 環境が生まれます。しかし、探索すると、XNUMX つの大きな世界のように見えます。このアプローチにより、SynCity は、まとまりがあり詳細な非常に大きなシーンを生成できます。

ビデオゲーム開発者と VR デザイナーにとっての SynCity のような 3D ワールド ジェネレーターの利点

SynCity を使用すると、ゲーム開発者や VR デザイナーに次のようなさまざまなメリットがもたらされます。

劇的な時間の節約: 詳細なゲーム レベルや VR 環境をゼロから構築するには、チームで数週間から数か月かかることがあります。SynCity 3D ジェネレーターを使用すると、そのほとんどをほんのわずかな時間で実行できます。AI がコンテンツ作成の重労働を処理します。つまり、ゲーム ワールドのプロトタイプ作成が高速化し、アイデアの反復が迅速化されます。

手動モデリング作業の削減: SynCity AI は、ワールド構築の日常的な部分を自動化します。開発者は、すべての岩、家、木を手作業でモデル化する必要はありません。このツールは、テキストの説明に従ってそれらの要素を生成します。これにより、アーティストは多くの面倒な作業から解放され、外観と雰囲気を洗練することに集中できます。このツールは、その面倒な作業を排除するのに役立ちます。

創造性と実験力の向上: このツールを使用するとシーンを簡単に作成できるため (テキストで記述するだけ)、ゲーム デザイナーは多額の投資をすることなく、大胆なアイデアを試すことができます。さまざまな環境コンセプトをすばやく視覚化できます。これにより、新しいテーマやスタイルを試すことができます。結果が気に入らない場合は、プロンプトを微調整するか、タイルをいくつか調整して新しいバージョンを作成できます。アイデアから 3D ワールドへの迅速な変換により、デザインにおける創造性と革新性が高まります。

小規模チーム向けのスケーリング: すべてのスタジオに 3D アーティストの大規模なチームがあるわけではありません。このようなツールがあれば、小規模なインディー ゲーム チームや個人 VR クリエイターでも、通常は手の届かない広大な世界を作り出すことができます。このテクノロジーが多くの重労働を担うため、小規模なチームでもコンテンツ作成で力を発揮できます。リッチな 3D 環境を作成するための参入障壁が低くなります。

SynCity AIのテキストから3Dモデルへの未来

このプロジェクトは、業界の方向性を垣間見るものです。他の AI モデルと同様に、出力はまだ目を見張るものではありません。しかし、将来的には大幅に改善される可能性があります。「テキストから 3D ワールド」を生成するというアイデアは、つい最近までほとんど SF のようなものでしたが、今では現実になりつつあります。簡単な説明をゲーム対応コンテンツに変換できるツールが急速に増えています。SynCity AI は、この方法で世界全体を生成した最初の企業の 3 つですが、これが最後ではないことは間違いありません。今後、テキストから XNUMXD への技術がさらに強力になり、利用しやすくなることが期待できます。

レベルデザイナーが「浮島と紫色の森のある異星の惑星」というレベルのビジョンをただ入力するだけを想像してみてください。そして、SynCityのようなAIがその説明を3Dワールドの初期段階へと変換するところを想像してみてください。アルゴリズムが進化するにつれて、これらのワールドはより詳細になり、デザイナーのビジョンに忠実なものになります。アセットの品質は向上し、大規模なシーンの一貫性も向上します。これらのツールがゲームエンジンに統合される日も来るかもしれません。開発者は、 AIが生成した世界 エンジン内で AI のスピードと人間の創造性を融合します。

VR デザイナーにとって、SynCity 3D ジェネレーターのようなツールは、オンザフライでの世界生成の可能性を広げ、説明を通じて各ユーザー向けに体験をパーソナライズすることさえできます。この技術は急速に進歩しています。テキストの説明からコンテンツを生成することは、ゲームや VR のクリエイティブ プロセスにおける標準ツールになる可能性があります。これらの進歩は、世界構築の将来が、細心の注意を払ったモデリングに重点を置くことが少なくなることを示唆しています。代わりに、革新的なアイデアでインテリジェント ツールをガイドすることに重点が置かれる可能性があります。