Эссе о разработке игр, мышлении и книгах

Делаем простой ИИ тамагочи на ChatGPT

DALL-E: Screenshot of a hamster from a game simulating artificial life, similar to the Creatures game.

DALL-E: Screenshot of a hamster from a game simulating artificial life, similar to the Creatures game.

Обсуждали с коллегами что ещё может современный ИИ, вспомнили про тамагочи и всякую искусственную жизнь.

Поболтали и разошлись, а я пошёл и за 15 минут получил вот такой результат.

Тюнить и украшать вывод не буду — уже есть куча примеров как получать чистый код от ботов. В данном случае интересна сама демонстрация возможности.

Спойлер: с ChatGPT не надо тратить время на разработку ИИ простых ботов, сеть подстроится под ваши требования. Просто скажите кем ChatGPT должна притвориться.

Этот пост неявно продолжает размышления из Write Your Own Adventure.

Далее

Используем DALL-E для геймдева

DALL-E: "Vrubel-style painting of an indie game developer working on her game, like The Demon Seated."

DALL-E: "Vrubel-style painting of an indie game developer working on her game, like The Demon Seated."

Получил доступ к DALL-E и попробовал применить его к чему-нибудь полезному — геймдеву. В конце-концов, к чему ещё прикручивать процедурную генерацию.

Сначала тезисно расскажу об общих впечатлениях, а потом посмотрим для чего в геймдеве можно использовать этот инстрмент прямо сейчас. А для чего пока не получится.

Осторожно, много трафика — DALL-E отдаёт png файлы размером 1-2 мегабайта. Я немного пожал их, но качество старался сохранить на максимуме, поэтому картинки всё-равно тяжёлые.

Далее

Русскоязычная GPT-2+ от Сбера vs «Сказка»

Сбер выпусти свой генератор текста, основанный на GPT-2. Я попробовал скормить ему сказочные описания действий героев. Проверял на jupiter note, опубликованной в вебе, так что вы тоже можете с ней поиграть.

Обновлено: говорят, использовали на GPT-3, а GPT-2 с доработками.

Получилось средненько — не на тех текстах всё-таки нейронка обучалась. Вот если бы ей фэнтези скормили… Текст получается осмысленный, но чувствуется явная нехватка контекста.

Самые интересные примеры под катом.

Далее

Процедурная генерация и прочая математика

Открыл для себя доклады, которые Squirrel Eiserloh делал для математической секции GDC. Очень наглядно и доступно рассказывает о процедурной генерации, случайности и прочей математике.

Доклады:

Доклады о процедурной генерации особенно интересны.

Нейронный сети научили генерировать полноценные анимэшные аватарки

Пример сгенерированных нейронной сетью аватарок

Пример сгенерированных нейронной сетью аватарок

Пример можно найти на картинке и по ссылкам:

сайт с генератором

краткий отчёт по разработке

статья

Но куда интереснее не сам результат, а способ его получения:

  1. Сырую обучающую выборку слили с сайта об японских играх (изображения персонажей).
  2. На этих изображениях сторонней нейронной сетью распознали лица.
  3. Другой сторонней нейронной сетью назначили полученным портретам теги (цвет волос, глаз, etc).
  4. Обучили свою сеть, которая по параметрам генерирует картинки.
  5. Использовали сеть из пункта 3 для расчёта оценочной функции (на сколько полученная картинка соответствует требованиям).
  6. Конечный результат получается генерацией нескольких аватарок и выбором одной с лучшим значением оценочной функции.

То есть в работе задействовано 3 нейронные сети, 2 из которых — обучены ранее другими людьми. По этому поводу можно было бы расписать много интересного, но просто оставлю как факт.