Анатомія рушіїв, процедурні катсцени у стилі Тарантіно та 370 тисяч ігрових трофеїв. Як науковці досліджують ігрову індустрію

Gaming studies — розділ наукових досліджень, що присвячений вивченню різних аспектів ігрової індустрії, а також впливу ігор на людей та суспільство. В Україні поки що цей напрямок не надто популярний серед наукової спільноти, але у світі вже достатньо дослідницьких команд, які займаються ним. Ми пошукали роботи з gaming studies в електронному архіві для наукових статей і препринтів arXiv.org та розповідаємо про найцікавіші з опублікованих за останній рік.

Архітектура рушіїв та їх порівняльна анатомія

Почнемо одразу з двох статей про рушії від представників канадських ВНЗ — університету Конкордія та Школи вищих технологій (ETS). Перша робота має назву «Дослідницький підхід до відновлення архітектури грального рушія». В ній автори досліджують архітектуру трьох популярних рушіїв з відкритим кодом: Cocos2d-x, Godot і Urho3D.

«Ігрові рушії надають розробникам відеоігор широкий спектр фундаментальних підсистем для створення ігор: рендеринг 2D/3D-графіки, керування введенням даних, відтворення аудіо тощо. Часто вони інтегрують ці підсистеми з іншими програмами або розширюють їх за допомогою плагінів. Та щоб правильно інтегрувати чи розширювати їх, розробникам потрібне розуміння системної архітектури. Втім, інформація про архітектуру не завжди доступна та часто упускається у цьому типі систем», — зазначається у короткому описі дослідження.

Автори роботи наголошують, що теми зв’язку підсистем ігрового рушія та архітектурних моделей раніше детально не досліджувалися, а спеціалізована література здебільшого зосереджена на реалізації конкретних підсистем. Також вони зазначають, що популярні системи, на кшталт Unity, є закритими і це ускладнює розуміння їх архітектури. Саме тому процес вивчення програмного забезпечення «ґрунтується на спробах та помилках». Ознайомитись з роботою повністю можна тут.

Друга робота називається «Порівняльна анатомія ігрових рушіїв». Фактично, автори (здебільшого ті самі, що й у першій статті) торкаються попередньої теми — надважливої ролі рушіїв під час розробки ігор та тотальної ізоляції коду популярних систем. Вони також продовжують аналізувати архітектурні шаблони та їхній вплив на прикладі Godot та Urho3D.

«Що стосується дослідницького питання „чи схожі конструкції ігрових рушіїв?“, то ми дійшли висновку, що Godot і Urho3D мають подібний набір функцій і можуть використовуватися для створення тих самих типів ігор. Крім того, ми виявили, що обидві системи ініціалізують підсистеми, навіть якщо вони не використовуються (наприклад, інтерфейс користувача). У майбутньому ми плануємо порівнювати інші ігрові рушії, починаючи з Unreal Engine 5. Це дасть розуміння, які архітектурні патерни застосовуються там найчастіше і наскільки вони подібні між рушіями », — зазначається у висновку статті, яку можна прочитати за цим посиланням.

Понад 370 тисяч трофеїв та їх дизайн

Асоційований професор Сингапурського університету менеджменту Хавун Куак минулого року опублікував статтю «Ви заслужили трофей: характеристика досягнень в іграх та їх виконання». Як зазначає автор, системи трофеїв активно застосовують на ігрових платформах, щоб підтримувати інтереси гравців, але систематичного дослідження цієї теми ще не було.

«Сучасні ігри використовують систему досягнень для урізноманітнення ігрового процесу та надання позитивного зворотного зв’язку гравцям. Іншими словами, системи досягнень можуть працювати як додатковий рівень ігрового процесу в традиційних іграх. На жаль, наскільки нам відомо, досі не було проведено жодного дослідження, яке б показало повну картину досягнень та їх взаємодії з користувачами. Щоб заповнити цю прогалину, ми збираємо великі обсяги даних та досліджуємо їх. До нашого датасету включені усі трофеї повного набору ігор, випущених на платформах Sony Interactive Entertainment (PlayStation 3, 4, 5, Vita та VR)», — пише автор у вступі.

Дослідник зазначає, що у своїй роботі він намагався зрозуміти тенденції дизайну трофеїв та рівень їх отримання. При цьому Хавун Куак зазначає — хоча система досягнень на платформі, яку він вивчає, з’явилася понад десяти років тому, все ще незрозумілими лишаються тренди цього аспекту та наскільки досягнення є викликом для гравців. Загалом автор зібрав детальну інформацію про 13 792 гри з 377 938 трофеями, що є в них. При цьому аналізувалися ці дані з двох позицій — з точки зору розробників ігор та з точки зору гравців.

«Ми виявили, що ігри коротші з точки зору ігрового часу, мають трофеї з вищим рівнем проходження, але цікаво, що гравці також, ймовірно, будуть брати участь у погоні за трофеями в іграх, які тривають понад 30 годин. Швидкість отримання трофеїв залежить від жанру ігор. Нарешті, ми дослідили взаємозв’язок між повторюваністю умов трофеїв та швидкістю їх завершення. Це відношення зменшується або збільшується не монотонно», — йдеться у висновках цієї статті.

Дерева поведінки та еволюція NPC

Команда дослідників з Північно-Східного університету США та університету Каліфорнії у Санта-Крусі описала у своїй статті «EvolvingBehavior: до спільного творчого розвитку дерев поведінки для NPC у відеоіграх» новий інструмент для Unreal Engine 4. Він допоможе розробникам створювати та розвивати NPC. Автори зазначають, що під час роботи вони порівнювали еволюцію поведінки неігрових персонажів, «дерева» яких були створені ними власноруч, та тих, для яких ці «дерева» були згенеровані випадково у 3D-грі на виживання.

«Розробники не завжди мають навички, технічні знання або доступ до підтримки для реалізації бажаної поведінки NPC. Може також виявитися, що гравці в іграх взаємодіють несподівано. Через це розробники можуть потребувати допомоги в розробці NPC, які можуть впоратися з незвичними або аварійними ситуаціями. Ми повинні розглянути, чи можливо створити обчислювально-творчий інструмент з підтримкою штучного інтелекту, який міг би допомагати розробникам ігор та співпрацювати з ними», — йдеться у публікації.

Головний здобуток авторів — EvolvingBehavior2, інструмент для Unreal Engine 4, що використовує «генетичне програмування для еволюції модифікацій створених вручну дерев поведінки». В ньому розробник встановлює та контролює експеримент, щоб розвинути дерево поведінки з конкретного початкового дерева, яке налаштовується вручну. При цьому автори статті надають детальну документацію для свого інструмента та планують й надалі працювати над різними його конфігураціями.

Тестували інструмент на грі Epic Survival Game від геймдизайнера Тома Лумана — дослідники використовували його для розвитку функціональних можливостей штучного інтелекту простих ворогів. У стандартній грі вороги можуть патрулювати заздалегідь заданий маршрут, помічати та переслідувати гравця. У цьому випадку EvolvingBehavior2 дозволяв дереву поведінки тільки приймати рішення щодо дій зомбі, а не для збору інформації про навколишній світ та визначення цілей.

«У своїй роботі ми детально дослідили здатність інструменту змінювати та генерувати дерева поведінки. Ми виявили, що за відповідних умов інструмент здатний розвивати поведінку NPC, яка була помітно схожа на поведінку, спроєктовану вручну, хоча з певними відмінностями та мінливістю», — резюмують автори роботи, яку можна почитати за цим посиланням.

Стиль Тарантіно та Гая Річі у ваших катсценах

Група дослідників з університету Аалто (Фінляндія) у статті «Cine-AI: Генерування ігрових катсцен у стилі режисерів» описала власний набір інструментів з відкритим кодом для процедурної кінематографії. Працює він на рушії Unity та здатний генерувати ролики в стилі відомих режисерів.

«Передача цілеспрямованого досвіду вимагає глибокого залучення до цифрової кінематографії та режисури, щоб організувати розміщення потенційно кількох віртуальних камер разом із їхнім рухом і поведінкою. Таким чином, ігровим компаніям потрібно буде найняти режисерів, операторів та цілі команди, що знімають фільми. Втім, можна використовувати ШІ для напівавтоматизації процесу режисури та керування камерою. Однак системи що існують не в змозі створювати композиції, які здаються внутрішньо послідовними та однорідними за стилем», — йдеться у вступі до статті.

Для створення інструменту Cine-AI команда авторів проаналізувала 160 кліпів двох режисерів (Квентіна Тарантіно та Гая Річі) із застосуванням різних операторських прийомів — доллі зум, ефект сповільненого руху, панорамування, крупний план тощо. В результаті вони створили набір даних опису стилю, який можна використати під час процедурної генерації роликів.

«Модель логістичної регресії здатна передбачити правильного режисера з точністю 83,75%. Наприклад, прийом „погляд бога“ частіше використовує Квентін Тарантіно (33,7% кліпів), ніж Гай Річі (8,75% кліпів). Річі частіше використовує стедікам (24,6%), ніж Тарантіно (12,4%). Попри те, що деякі показники були ближчими до нуля, ми не відкидали жодних методів у реалізації Cine-AI, оскільки вони могли пізніше виявитися корисними для розрізнення інших режисерів», — додають автори.

У висновках статті команда університету Аалто зазначає — їх система забезпечує зручність використання «вище середнього». Щоб підтримати впровадження свого інструменту та масштабувати його у майбутньому, вони оприлюднили набір даних та вихідний код за open-source ліцензією. При цьому автори запросили дослідників, розробників ігор та ентузіастів кіно приєднуватися для подальшого розвитку проєкту.

Штучний інтелект для VR-майбутнього

Звісно, були серед досліджень і роботи по використанню великих мовних моделей. Команда авторів з компанії Microsoft (разом з представниками університету Каліфорнії у Сан-Дієго) опублікували статтю «Кроки до створення віртуальних світів на основі промтів». В ній вони доводять, що методи на основі промтів можуть не тільки прискорити редагування VR-рівня, але й стати частиною ігрового процесу.

Щоб проілюструвати це, автори представили інструмент Codex VR Pong. Він демонструє недетерміновану ігрову механіку з використанням генеративних процесів не лише для створення статичного вмісту, але й для нетривіальної взаємодії між 3D-об’єктами.

«Міфологія окремих світів часто містить об’єкти, що змінюються чи трансформуються під час взаємодії один з одним, або ж з людським світом. Доцифрові тематичні ігри, такі як „Dungeons and Dragons“, часто включали більш трансформаційний ігролад, ніж це стало типовим для цифрових ігор», — зазначається у вступі.

При цьому автори наголошують, що створення контенту для VR продуктів — слабке місце цього напрямку. Вони наводять приклад якісного освітнього VR-контенту, який недостатньо використовується. За словами дописувачів, головна причина цього — вміст важко оновлювати так, щоб він був сумісний зі змінами в апаратному забезпеченні (особливо в апаратному забезпеченні для взаємодії з користувачем), архітектурах, каналах реального часу та інших елементах. Тому оперативний метод, що зменшить витрати на генерацію VR-контенту може не тільки стимулювати появу нового контенту шляхом скорочення часу та вартості розробки, але також може зробити доступним вже наявний контент.

Свої тези команда дослідників ілюструє прикладом створення гри — мультимодального сюрреалістичного тенісу для двох гравців. Для генерування тексту вони використовували GPT-3, а для генерування коду — свій Codex. Щоб увімкнути творчу взаємодію автори використали модель text-davinci-002 і задали їй наступний промт: «Це чарівна гра, як настільний теніс, у якій гравці можуть змінювати як м’яч, так і свої весла».

«Спільна з ШІ творчість має потенціал змінити спосіб нашої взаємодії з віртуальними світами та втілити в життя надії на розмовне спільне середовище. Залишається побачити, як розв’язати технічні проблеми та знизити вартість таких моделей до рівня, що дозволить широко застосовувати цю технологію», — резюмують автори статті, яку ви можете знайти за цим посиланням.

А як ви вважаєте — чи важливі у сучасному світі роботи з Gaming Studies? Українським вченим та дослідникам варто звернути увагу на цей напрямок? Можливо, у нас в країні вже хтось займається такою діяльністю, але поки що про це публічно ніхто не розповідав? Діліться своїми думками в коментарях!

Підписуйтеся на Telegram-канал @gamedev_dou, щоб не пропустити найважливіші статті і новини

👍ПодобаєтьсяСподобалось5
До обраногоВ обраному2
LinkedIn

Схожі статті



Дозволені теги: blockquote, a, pre, code, ul, ol, li, b, i, del.
Ctrl + Enter
Дозволені теги: blockquote, a, pre, code, ul, ol, li, b, i, del.
Ctrl + Enter

Підписатись на коментарі