Come vengono utilizzati i modelli di fondotinta nel gaming?

Come il fondotinta viene utilizzato nel mondo del gaming?

Le tecnologie dell’IA stanno avendo un impatto enorme in diversi settori, tra cui media e intrattenimento, automobilistico, servizio clienti e altro ancora. Per gli sviluppatori di giochi, questi progressi stanno aprendo la strada alla creazione di esperienze di gioco più realistiche e coinvolgenti.

Dalla creazione di personaggi realistici che trasmettono emozioni alla trasformazione di semplici testi in immagini affascinanti, i modelli di base stanno diventando essenziali per accelerare i flussi di lavoro degli sviluppatori riducendo i costi complessivi. Questi potenti modelli di intelligenza artificiale hanno sbloccato una serie di possibilità, consentendo a designer e sviluppatori di giochi di costruire esperienze di gioco di alta qualità.

Cosa sono i modelli di base?

Un modello di base è una rete neurale addestrata su grandi quantità di dati, e poi adattata per affrontare una vasta gamma di compiti. Sono in grado di eseguire una serie di compiti generali, come generazione di testi, immagini e audio. Negli ultimi anni, la popolarità e l’uso dei modelli di base sono aumentati rapidamente, con centinaia di modelli disponibili.

Ad esempio, GPT-4 è un grande modello multimodale sviluppato da OpenAI che può generare testi simili a quelli umani sulla base del contesto e delle conversazioni precedenti. Un altro modello, DALL-E 3, può creare immagini e opere d’arte realistiche a partire da una descrizione scritta in linguaggio naturale.

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Potenti modelli di base come NVIDIA NeMo e il modello Edify in NVIDIA Picasso facilitano l’integrazione dell’IA nei flussi di lavoro esistenti di aziende e sviluppatori. Ad esempio, utilizzando il framework di NVIDIA NeMo, le organizzazioni possono rapidamente addestrare, personalizzare e distribuire modelli di IA generativi su larga scala. E utilizzando NVIDIA Picasso, i team possono ottimizzare ulteriormente i modelli Edify preaddestrati con i propri dati aziendali per creare prodotti e servizi personalizzati per immagini, video, asset 3D, materiali per texture e 360 HDRi generati da IA.

Come vengono costruiti i modelli di base?

I modelli di base possono essere utilizzati come base per sistemi di intelligenza artificiale in grado di svolgere compiti multipli. Le organizzazioni possono facilmente e rapidamente utilizzare una grande quantità di dati non etichettati per creare i propri modelli di base.

Il dataset dovrebbe essere il più grande e diversificato possibile, poiché una quantità troppo piccola di dati o dati di scarsa qualità può portare a inesattezze, talvolta chiamate allucinazioni, o causare la mancanza di dettagli più fini nelle uscite generate.

Successivamente, il dataset deve essere preparato. Questo include la pulizia dei dati, la rimozione degli errori e la formattazione in modo che il modello possa comprenderlo. Il problema del pregiudizio è molto diffuso durante la preparazione di un dataset, quindi è importante misurare, ridurre e affrontare queste inconsistenze e inesattezze.

L’addestramento di un modello di base può richiedere molto tempo, soprattutto considerando le dimensioni del modello e la quantità di dati necessari. Hardware come le GPU NVIDIA A100 o H100 Tensor Core, insieme a sistemi di dati ad alte prestazioni come il NVIDIA DGX SuperPOD, possono accelerare l’addestramento. Ad esempio, ChatGPT-3 è stato addestrato su oltre 1000 GPU NVIDIA A100 in circa 34 giorni.

Dopo l’addestramento, il modello di base viene valutato per qualità, diversità e velocità. Esistono diversi metodi per valutare le prestazioni, ad esempio:

• Strumenti e framework che quantificano quanto bene il modello predice un campione di testo
• Metriche che confrontano le uscite generate con uno o più riferimenti e misurano le somiglianze tra di loro
• Valutatori umani che valutano la qualità dell’output generato secondo vari criteri

Una volta che il modello supera i test e le valutazioni pertinenti, può essere messo in produzione.

Esplorazione dei modelli di base nei giochi

I modelli di base preaddestrati possono essere utilizzati da middleware, strumenti e sviluppatori di giochi sia durante la produzione che in fase di esecuzione. Per addestrare un modello di base, sono necessarie risorse e tempo, oltre a un certo livello di competenza. Attualmente, molti sviluppatori del settore gaming stanno esplorando modelli preconfezionati, ma hanno bisogno di soluzioni personalizzate adatte ai loro casi d’uso specifici. Hanno bisogno di modelli addestrati su dati commercialmente sicuri e ottimizzati per le prestazioni in tempo reale, senza costi esorbitanti di distribuzione. La difficoltà nel soddisfare questi requisiti ha rallentato l’adozione dei modelli di base.

Tuttavia, l’innovazione nello spazio dell’IA generativa è rapida e una volta superate le principali sfide, gli sviluppatori di tutte le dimensioni, dalle startup agli studi AAA, utilizzeranno modelli di base per ottenere nuove efficienze nello sviluppo dei giochi e accelerare la creazione di contenuti. Inoltre, questi modelli possono contribuire a creare esperienze di gioco completamente nuove.

I principali casi d’uso dell’industria sono incentrati su agenti intelligenti e animazione alimentata da IA e creazione di risorse. Ad esempio, molti creatori oggi stanno esplorando modelli per la creazione di personaggi non giocabili intelligenti o NPC.

LLM personalizzati sintonizzati con il linguaggio e la tradizione di giochi specifici possono generare testo simile a quello umano, comprendere il contesto e rispondere in modo coerente alle richieste. Sono progettati per apprendere i modelli e le strutture linguistiche e comprendere i cambiamenti di stato del gioco, evolvendo e progredendo insieme al giocatore nel gioco.

Man mano che gli NPC diventano sempre più dinamici, sarà necessaria un’animazione e un audio in tempo reale che si sincronizzino con le loro risposte. Gli sviluppatori utilizzano NVIDIA Riva per creare voci espressive dei personaggi utilizzando l’IA del discorso e della traduzione. E i designer si affidano a NVIDIA Audio2Face per animazioni facciali alimentate dall’IA.

I modelli di base vengono utilizzati anche per la generazione di risorse e animazioni. La creazione di risorse durante le fasi di pre-produzione e produzione dello sviluppo dei giochi può richiedere molto tempo, essere noiosa ed essere costosa.

Con modelli di diffusione all’avanguardia, gli sviluppatori possono iterare più rapidamente, liberando tempo da dedicare agli aspetti più importanti del flusso di contenuti, come lo sviluppo di risorse di alta qualità e l’iterazione. La possibilità di sintonizzare questi modelli dal proprio repository di dati dello studio assicura che gli output generati siano simili agli stili artistici e ai design dei loro giochi precedenti.

I modelli di base sono prontamente disponibili e l’industria dei videogiochi è solo alle prime fasi della comprensione delle loro capacità complete. Sono state sviluppate varie soluzioni per esperienze in tempo reale, ma i casi d’uso sono limitati. Fortunatamente, gli sviluppatori possono facilmente accedere a modelli e microservizi tramite API cloud oggi e scoprire come l’IA possa influire sui loro giochi e scalare le loro soluzioni verso un numero sempre maggiore di clienti e dispositivi rispetto a prima.

Il futuro dei modelli di base nel gaming

I modelli di base sono pronti ad aiutare gli sviluppatori a realizzare il futuro del gaming. I modelli di diffusione e i grandi modelli di linguaggio stanno diventando molto più leggeri, poiché gli sviluppatori cercano di eseguirli nativamente su una gamma di profili di potenza hardware, inclusi PC, console e dispositivi mobili.

L’accuratezza e la qualità di questi modelli continueranno solo a migliorare, poiché gli sviluppatori cercano di generare risorse di alta qualità che richiedono pochi o nessun ritocco prima di essere inserite in un’esperienza di gioco AAA.

I modelli di base verranno utilizzati anche in aree che sono state difficili da superare con la tecnologia tradizionale. Ad esempio, gli agenti autonomi possono aiutare ad analizzare e rilevare lo spazio di gioco durante lo sviluppo del gioco, accelerando i processi di controllo di qualità.

La crescita dei modelli di base multimodali, in grado di elaborare contemporaneamente una combinazione di testo, immagini, audio e altri input, migliorerà ulteriormente le interazioni dei giocatori con NPC intelligenti e altri sistemi di gioco. Inoltre, gli sviluppatori possono utilizzare ulteriori tipi di input per migliorare la creatività e aumentare la qualità delle risorse generate durante la produzione.

I modelli multimodali mostrano anche grandi promesse nel migliorare l’animazione dei personaggi in tempo reale, uno dei processi più intensivi in termini di tempo ed economici dello sviluppo di giochi. Potrebbero contribuire a rendere la locomozione dei personaggi identica agli attori dal vivo, infondere stile e sensazione da una gamma di input e semplificare il processo di deformazione.

Scopri di più sui modelli di base nel gaming

Da migliorare il dialogo e generare contenuti in 3D a creare un gameplay interattivo, i modelli di base hanno aperto nuove opportunità per gli sviluppatori di forgiare il futuro delle esperienze di gioco.

Scopri di più sui modelli di base e altre tecnologie che alimentano i flussi di lavoro dello sviluppo dei giochi.