単語からの自動画像生成は、インターネット上で新しい流行になっていますが、これは氷山の一角にすぎません。そのため、このタイプの技術が生産方法を完全に変える方法を示すために地平線に目を向けることにしました。私たちが話しているプラットフォームが何であれ、あなたのお気に入りのゲーム。 そしてゲームの分野だけでなく、他の分野でも。 したがって、見てみましょう。 XNUMX 次元シーンの詳細レベルを向上させるために AI をどのように使用するか。
用語 ニューラル レンダリング 現在、大衆には知られていませんが、時間が経つにつれて重要性が増します。 そして、この名前の背後には、人工知能の利点をグラフィックスの生成に使用するというコンセプトがあるということです。 コンピューター ビジョンまたはディープ ラーニングのいずれかを使用します。 近年、より高い解像度またはより広い色範囲での画像再構成が見られますが、レイ トレーシングを適用できるように 3D 環境で照明を予測できるなど、他のユーティリティが見られ始めています。それは、自動化された方法で詳細度の低い要素を作成できるようにすることです。
3D グラフィックスと AI の詳細レベル
あなたはレーシング ゲームをプレイしていて、悲しいことにライバルの車が遠くであなたの車を追い越してしまい、その詳細がますます少なくなってしまいました。 私たちには同じモデルのように見えますが、実際にはいくつかがメモリにロードされており、設計段階でアーティストがモデル化する必要がありました。 視覚的な忠実度が失われるため、最も遠い点にある車を表すものは、使用する頂点が少なくなり、ポリゴンも少なくなります。
さて、ゲームが恩恵を受けようとしているもののXNUMXつは、 元のモデルより詳細レベルの低いモデルの自動作成 、単に より詳細なモデルのコンピューター ビジョンを使用して . つまり、モデルを単純に観察するだけで、AI はより短い距離でコード モデルを作成し、ゲーム内モデリングとして使用できるようになります。 さらに、手続き的に生成する方法を含めることができます。つまり、モデルのグラフィックデータを含める代わりに、詳細を減らしてさまざまなスタイルを使用して自動的に生成するための情報が含まれます。 .
現在のジェネレーターと同様ですが、ピクセルではなく頂点を使用します
流行りのAI画像生成機と同じコンセプトで、観察と再現を学習できるアルゴリズムを開発するという発想に基づいています。 3 次元イメージでテストされていますが、頂点で作成された XNUMXD モデルでも見られることに注意してください。
明らかに、AI は完全に確実というわけではなく、再現性が限られており、しばしばバグがあります。 作品に磨きをかけ、正しい形に仕上げ、芸術的な個性を持たせるには、これからもプロが必要です。 ただし、面倒な作業を取り除くのに役立ちます。 ゲームだけでなく、設計時間を短縮することは言うまでもありません。 将来の自動車の工業デザインの一部が AI によって生成されることはないと誰が言いますか?
写真による 3D 世界の生成
これらすべてのアプリケーションのもう XNUMX つの例は、これまで見てきたすべてのものを組み合わせたものであり、大衆市場で革命的なものになるという事実です。 写真から三次元の世界を作り出すことができます。 つまり、人工知能は写真を見た後、テクスチャとすべてを備えた 3D モデルとして再構築します。
これは、原理的には役に立たず、もはや単純な好奇心ではありませんが、シミュレーションや仮想ツインと呼ばれるものに直面して、非常に大きな用途があります。 これは、シミュレーションで使用される実際の環境のコンピューター化されたバージョンです。 コンサートで倒産や不幸を避けるための理想的な人の流れとは？ 新しい高速道路を建設するには、どのルートが最も効率的ですか? これにより、シーンを 3D で構築する時間を節約できます。XNUMX 枚以上の写真だけで十分です。
街並みや建物が倒壊した後でも、元通りに再建したり、歴史的な再建を行ったりすることができます。 特定の時間にお気に入りの都市への仮想旅行はいかがですか? まあ、これはすべて、次のような人工知能の使用のおかげで可能です GANバース 3D .
