हाल ही में, हांगकांग और चीन के कुछ विश्वविद्यालयों ने Tencent के साथ मिलकर GameGen-O नामक एक AI मॉडल विकसित किया है, जो विशेष रूप से ओपन वर्ल्ड वीडियो गेम के सिमुलेशन बनाने के लिए बनाया गया है।
GameGen-O की क्षमताएँ उच्च गुणवत्ता वाले गेम सामग्री उत्पन्न करने तक सीमित नहीं हैं, बल्कि यह विभिन्न गेम इंजनों की विशेषताओं का अनुकरण करता है, जिससे यह समृद्ध और विविध गेम तत्वों को उत्पन्न कर सकता है, जैसे कि पात्रों की गतिशीलता, जटिल क्रियाएँ और विभिन्न घटनाएँ।
परियोजना का प्रवेश द्वार: https://gamegen-o.github.io/
यह मॉडल मल्टी-मोडल इंटरैक्टिव कंट्रोल की क्षमता भी प्रदान करता है, जिससे खिलाड़ियों को गेम के दौरान स्वतंत्र रूप से नियंत्रण करने की अनुमति मिलती है, जिससे एक अनूठा गेमिंग अनुभव मिलता है।
शोध टीम का कहना है कि, हालांकि GameGen-O एक पूरी तरह से खेला जाने वाला गेम नहीं है, यह डेवलपर्स के लिए एक उत्कृष्ट उपकरण प्रदान करता है, जिससे वे तेजी से प्रोटोटाइप बना सकते हैं और विभिन्न गेम तत्वों का परीक्षण कर सकते हैं, जिससे शून्य से निर्माण करने की परेशानी से बचा जा सकता है।
प्रदर्शित डेमो वीडियो में, मॉडल द्वारा उत्पन्न दृश्यों में कई प्रसिद्ध खेलों के चित्र दिखाई दिए, जो कॉपीराइट पर आगे की चर्चा को जन्म दे सकते हैं।
GameGen-O का विकास एक शून्य से शुरू होने वाली विशाल परियोजना है। टीम ने OGameData नामक एक ओपन वर्ल्ड वीडियो गेम डेटा सेट स्थापित किया, जिसमें 100 से अधिक आधुनिक ओपन वर्ल्ड गेम्स का प्रोसेस्ड डेटा शामिल है।
इस लक्ष्य के लिए, उन्होंने इंटरनेट से 32,000 मूल वीडियो एकत्र किए, जिन्हें पेशेवरों द्वारा छानबीन और प्रोसेस किया गया, और अंततः 15,000 उपयोगी वीडियो बनाए गए। वीडियो को दृश्य पहचान के बाद खंडों में विभाजित किया गया, और फिर उन्हें सख्त छानबीन और क्रमबद्धता के माध्यम से सुनिश्चित किया गया कि वे सौंदर्यशास्त्र, प्रकाश प्रवाह और सामग्री के संदर्भ में उच्च गुणवत्ता के हों। इन खंडों को संरचित टिप्पणियों के साथ संसाधित किया गया, जिससे अधिक बारीक और प्रशिक्षण के लिए उपयुक्त डेटा सेट बन गया।
इसके बाद, उन्होंने इस मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए दो चरणों का उपयोग किया। पहले चरण में, मॉडल OGameData के आधार पर विभिन्न गेम सामग्री उत्पन्न करना सीखता है; दूसरे चरण में, उन्होंने एक "InstructNet" नामक घटक जोड़ा, जिससे उपयोगकर्ता उत्पन्न सामग्री पर इंटरैक्टिव नियंत्रण कर सकते हैं।
वास्तविक गेम जनरेशन प्रक्रिया में, GameGen-O न केवल पात्रों और वातावरण का निर्माण करता है, बल्कि विभिन्न क्रियाओं और घटनाओं को भी डिजाइन करता है, जिससे खिलाड़ियों को जीवंत गेम दृश्यों का अनुभव होता है। इसके अलावा, यह मॉडल खिलाड़ियों के इनपुट और निर्देशों के आधार पर उत्पन्न सामग्री को लचीले ढंग से समायोजित कर सकता है, जिससे एक अधिक व्यक्तिगत गेमिंग अनुभव प्राप्त होता है।
शोधकर्ताओं का मानना है कि GameGen-O ओपन वर्ल्ड वीडियो गेम बनाने में AI के उपयोग के लिए एक महत्वपूर्ण कदम है, जो रचनात्मक उत्पत्ति और इंटरैक्टिव क्षमताओं को जोड़ता है, और पारंपरिक रेंडरिंग तकनीकों का विकल्प बनने की संभावना रखता है।
उन्होंने कहा कि यह मॉडल शोधकर्ताओं और डेवलपर्स के लिए एक मूल्यवान संसाधन होगा, जो वीडियो गेम AI विकास, इंटरैक्टिव नियंत्रण और इमर्सिव वर्चुअल वातावरण जैसे विभिन्न अनुप्रयोगों का अन्वेषण कर सकता है।
इसके अलावा, हाल ही में अन्य शोध टीमों ने भी समान AI सिस्टम प्रदर्शित किए हैं, जैसे कि Google Research, Google DeepMind और Tel Aviv University द्वारा संयुक्त रूप से विकसित GameNGen, जो क्लासिक गेम "DOOM" का रीयल-टाइम अनुकरण और प्लेबैक कर सकता है, और इसकी फ्रेम दर 20 फ्रेम प्रति सेकंड से अधिक है।
मुख्य बिंदु:
🌟 GameGen-O एक नया विकसित AI मॉडल है, जो ओपन वर्ल्ड वीडियो गेम के विभिन्न तत्वों को उत्पन्न कर सकता है।
🎮 यह मॉडल डेवलपर्स को तेजी से प्रोटोटाइप बनाने और गेम कॉन्सेप्ट का परीक्षण करने में मदद करने के लिए डिज़ाइन किया गया है, न कि एक पूरी तरह से खेला जाने वाला गेम बनाने के लिए।
🔍 शोध टीम ने डेटा सेट और दो-चरणीय प्रशिक्षण स्थापित करके मॉडल की इंटरैक्टिव नियंत्रण क्षमता को बढ़ाया, जो गेम विकास में नई संभावनाएँ लाता है।
