Як штучний інтелект може трансформувати робочий процес 3D-художників у геймдеві

Привіт! Мене звати Максим Маковський, і я Technical Art Director в Room 8 Studio. За 8 років досвіду роботи з Environmental Technical Art я навчився робити унікальні асети (від хайполі до текстур), розробляти модульні системи та левеларт. Зараз я використовую цей досвід, щоб розробляти та оптимізувати пайплайни.

Мені подобається челенджити себе, працювати над складними ААА-проєктами, розвивати команду і зростати разом з нею. Тому я завжди цікавлюся новинами індустрії і будь-якими технологіями, що можуть вивести нашу роботу на новий рівень. Так, нещодавно я став спікером панельної дискусії на івенті 3D art meetup: the future of AI, де разом із Машею Шугріною, Senior Research Scientist в NVIDIA Toronto AI Lab, обговорив проблеми, з якими стикаються 3D-художники, і можливості вирішити їх за допомогою штучного інтелекту (AI). Я був вражений проєктами, над якими працюють Маша і її колеги, і вже не можу дочекатися, коли зможу впровадити ці AI-розробки у своїй роботі. Тож подивімося разом, як AI може трансформувати роботу 3D-художників у геймдеві.

Художники vs AI?

Як швидко настане час, коли штучний інтелект зможе створювати 3D-моделі для гейм-продакшену з мінімальним залученням художників? А коли замінить їх повністю? Такі питання виникають самі собою, коли розумієш, як далеко AI-технології вже просунулися.

Проте, коли ми говоримо про використання штучного інтелекту в креативній сфері, відразу варто уточнити, що йдеться про кооперацію художників з AI, а не про протистояння. Адже технології для автоматичного створення моделей за фото або заданими параметрами — не в далекому майбутньому. Це проєкти, що вже в розробці. І такий розвиток AI не означає, що зникне потреба в 3D-художниках. Створення захопливих, цікавих і цілісних 3D-світів все одно вимагатиме кропіткої креативної роботи. Радше зміниться те, як ми спілкуємося з комп’ютерами, сам робочий процес. Далі я розкажу про основні трансформації, які нам може принести AI.

Швидша ідеєгенерація

На перших етапах роботи над 3D-моделлю є мільйони варіантів, як заміксувати декілька референсів. Тому найскладніша задача — дійти до єдиного бачення і сказати «це воно». Доки це не стається, доводиться розробляти все нові й нові потенційні концепти. Кожен із них — це години роботи. AI може це змінити з програмами, які генерують варіації одної й тої ж моделі за наданими в input зразками. З ними можна буде з легкістю «проклікати» різні варіанти і вибрати найкращу ідею для доопрацювання.

На жаль, неможливо створити універсальний ідеєгенератор для всіх видів 3D-моделей одразу. Тобто, коли створюють інструмент, його «вчать» генерувати певний вид об’єктів. Тож під час дискусії я запропонував Маші сфокусувати цю розробку на створенні персонажів або енвайроменту. Художники приділяють концептам персонажів багато уваги, бо гравці люблять асоціювати себе з героями гри. Тому AI-інструмент, який допоможе концептерам швидше обрати фінальний варіант персонажів — розробка, яка точно б мала попит. А кажучи про енвайромент, завжди класно, коли є можливість не просто повторювати одну й ту ж модель, а мати кілька варіацій у самій грі. Наприклад, хотілося б мати кілька версій ліхтаря чи лави в 3D-місті, але не завжди вистачає часу на їх створення. Тож ця AI розробка і зекономила б час концептерів, і додала б варіативності оточенню в грі.

Автоматизоване перенесення із 2D в 3D

Інший складний процес, який стає справжнім челенджем для художників з невеликим досвідом — базове перетворення 2D-скетчів у 3D-моделі. Тому тут допомога AI була б дуже доречною. І хоч, за словами Маші, результат автоматизованого перенесення не буде ідеальним, на мою думку, навіть отримання «чорнової» версії 3D-моделі в рази спростить процес.

Такий тул поки лише в планах, але експерти NVIDIA вже презентували схожу технологію — Image2Car. Це інструмент, який теж переносить із 2D в 3D і створює точну 3D-модель автомобіля за фото. Достатньо лише однієї світлини, щоб відтворити всі пропорції й навіть розбити модель на частини, які потім можна анімувати. Зараз цей інструмент доступний як розширення в AI Toy Box в NVIDIA Omniverse і будь-хто може його спробувати.

Скриншот з презентації Маші Шугріної, Senior Research Scientist в NVIDIA Toronto AI Lab

Procedural generation за зразком

Геймплей стає цікавішим, коли сцена чи карта нагадує конкретні гори чи каньйони. AI може трансформувати procedural generation так, щоб створювати не просто рельєф чи флору, а «саме ці рельєф та флору» було легше.

Для створення лендскейпу найчастіше використовують procedural generation. Це автоматизований спосіб на основі алгоритму, і його основний недолік — низький рівень кастомізації. А щоб створити лендскейп певного стилю, наприклад, схожий на Альпи чи Карпати, потрібно виставляти всі параметри вручну для кожного елемента. Тут в пригоді стане Machine Learning, який дозволить AI генерувати лендскейп за зразком одного елемента, вибудуваного художником. Робота полегшиться в рази, а отже в художників з’явиться час, мотивація і натхнення створювати цікавіші, складніші та реалістичніші пейзажі з procedural generation.

Скриншот з презентації Маші Шугріної, Senior Research Scientist в NVIDIA Toronto AI Lab

Полегшена стилізація

AI також може суттєво допомогти зі стилізацією об’єктів. Коли ми відходимо від гіперреалістичності та працюємо над стилізованою грою, творчі відмінності та індивідуальність художників набагато помітніші. Ми часто стикаємося з цією проблемою в Room 8 Studio, бо надаємо сервіси. Тобто включаємось в стиль проєкту клієнта так, щоби результати нашої роботи гармонічно вплітались в нього. Звісно, часом важко «спіймати хвилю» і точно потрапити в заданий стиль, і це ок, художнє бачення — річ відносна. Проте фінальний продукт повинен виглядати цілісно.

Що ж саме пропонує AI? Маша розповіла про одну з розробок NVIDIA. Це тул, який накладає на source object (нашу реалістичну 3D-модель) вибраний нами стиль за прикладом. Водночас змінюється й текстура, і геометрія. Розробники NVIDIA хочуть додати до нього функцію, що дозволятиме обирати рівень стилізації. Стилізований результат не буде фінальною 3D-моделлю, але стане хорошою базою для подальшого редагування. На мою думку, це крута технологія, що дозволить уникнути ситуацій, коли весь процес гальмується, бо художник не може потрапити в потрібний стиль.

Скриншот з презентації Маші Шугріної, Senior Research Scientist в NVIDIA Toronto AI Lab

Smart search об’єктів

Детальна каталогізація і створення всіляких робочих документів — заняття, що до смаку не всім. Але і загубитися в хаосі файлів — не варіант. Зазвичай ми намагаємося чітко калогізувати всі 3D-об’єкти, але коли масштабніші проєкти мають asset-листи по п’ять тисяч айтемів і більше, ручний пошук в ієрархії стає суперскладним.

AI smart пошук міг би видавати об’єкти з колекції всього за кількома ключовими словами, навіть якщо це складні комбінації слів. Уявіть: вводите «medieval weapon with realistic materials», і програма видає відповідні моделі з asset-листа. Усе, що лишається зробити, — перетягнути потрібну модель у 3D-сцену.

Скриншот з презентації Маші Шугріної, Senior Research Scientist в NVIDIA Toronto AI Lab

Звісно, аби знайти об’єкт з листа, потрібно всього кілька секунд. Навіщо ж приплітати сюди AI-технології? Проте художник робить це по кілька сотень разів у день. Виходить економія часу була б колосальна.

Що означають ці зміни?

Ціль розробки AI-інструментів для 3D-художників — це передусім менша енергозатратність на технічні аспекти роботи. У нас буде більше часу для творчості й деталей, що означає створення набагато якіснішого продукту в межах заданого бюджету, ніж було б можливо раніше. Так само з іншого боку: буде вигідно використовувати нові AI-інструменти, щоб скоротити витрати і все одно отримати хороший результат навіть при невеликому бюджеті.

Зважаючи на це, хочеться, щоб якнайбільше інструментів опинилися в загальному доступі швидше, чи не так? Як виявилося, художникам під силу прискорити розвиток і реліз креативних AI-технологій: для цього потрібно вступати в діалог із професіоналами AI-сфери. Адже AI researchers хочуть створювати не рандомні продукти, а ті, які будуть мати практичне застосування й полегшать нашу роботу в 3D-арті. Для цього їм потрібен зворотний зв’язок щодо потреб індустрії від нас.

Я поділився своїми ідеями і порадами на 3D art meetup: the future of AI. Тож продовжмо цей діалог! Яка розробка із згаданих у статті вам видається найкориснішою? Які процеси забирають найбільше часу і потребують оптимізації? Яким би був AI-інструмент вашої мрії? Діліться в коментарях.

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