7 способов использования нейронных сетей в Метавселенных

7 способов использования нейронных сетей в Метавселенных

Хотя нейронные сети завоевали популярность в создании текста и изображений, их потенциальное применение выходит далеко за рамки этих областей. Эксперты определили семь возможных способов использования нейронных сетей в проектах разработки, как сейчас, так и в будущем.

1.      Написание кода и интеграция в игровые движки.

Одно из потенциальных применений нейронных сетей – написание кода. Они способны анализировать программный код и предлагать модификации по запросу разработчика. Они даже могут генерировать строки кода на основе имеющихся данных. Однако результаты работы нейронных сетей по написанию кода были встречены неоднозначно. Они часто предлагают устаревшие варианты вместо более удобных, а создаваемый код зачастую хуже, чем у джуниор разработчика.

Несмотря на это, некоторые нейронные сети могут быть интегрированы в отдельные игровые движки, что облегчает программе анализ кода. Такая интеграция также позволяет разработчикам оценить архитектуру кода без необходимости вручную переносить его со сторонних сайтов и затем загружать в движок. OpenAI GPT-3, например, можно использовать с движком Unity. При дальнейшем развитии нейронные сети могут стать ценным инструментом для разработчиков в различных областях, помимо написания кода.

2.      Использование нейронных сетей при разработке дизайна

В современном мире нейронные сети нашли широкое применение в различных областях, включая разработку дизайна. Кроме использования в написании кода, нейросети могут быть полезны для создания сложных образов для игр и приложений, генерации персонажей, окружения и интерфейсов платформ.

Midjourney — это один из примеров использования нейронных сетей в разработке дизайна, который уже используется обычными пользователями. Они могут переносить своих любимых персонажей в разные миры, изменяя настройки жанров, эпох и стилей. Для дизайнеров этот инструмент также может быть полезен в создании уникальных и визуально привлекательных дизайнов.

Один из конкретных примеров использования нейронных сетей в разработке дизайна – это дизайн локаций в стиле 16-битной игры, созданный нейросетью Midjourney. Это демонстрирует потенциал нейронных сетей в создании уникальных и визуально ярких дизайнов.

С развитием и совершенствованием нейронных сетей, их возможности в разработке дизайна могут стать еще более широкими и ценными инструментами для разработчиков и дизайнеров.

Если разработчик хочет перенести свой проект в виртуальную реальность, он может обратиться в агентство по метавселенным – Metafora. С развитием и усовершенствованием нейронных сетей, они могут стать ценным инструментом в разработке дизайна как для разработчиков, так и для дизайнеров.

3.      Оптимизация 3D-моделирования с помощью нейросетей

3D-моделирование — это сложный процесс, требующий значительных затрат времени и ресурсов. Однако, современные технологии и развитие нейронных сетей открывают новые возможности для оптимизации этого процесса.

Одной из главных проблем 3D-моделирования является создание моделей «с нуля». Но, благодаря нейронным сетям, теперь возможно создавать 3D-модели на основе обычных изображений или текстовых запросов. Например, Assets Scout и Luma AI Imagine 3D — это примеры нейронных сетей, которые могут использоваться для создания 3D-моделей.

Однако, необходимо отметить, что доступно ограниченное количество нейронных сетей, способных генерировать 3D-модели, и процесс может занять много времени – от получаса до нескольких часов на одну модель.

Тем не менее, с усовершенствованием нейронных сетей и их дальнейшим развитием, их потенциал для использования в 3D-моделировании станет еще больше. Создание 3D-моделей из изображений или текстовых запросов позволит дизайнерам и разработчикам сократить время и оптимизировать свой процесс работы, что сделает создание 3D-моделей более эффективным и доступным.

4.      Нейронные сети в анимации движений персонажей

Нейронные сети представляют собой мощный инструмент в создании анимации движений персонажей. Использование нейронных сетей позволяет значительно упростить процесс создания анимации, а также обеспечивает более естественное и реалистичное движение персонажей. В основе работы нейронных сетей лежат алгоритмы машинного обучения, которые обучаются на основе большого количества данных, представляющих собой различные движения персонажей. Эти данные могут быть собраны из различных источников, таких как живые актеры или синтезированные движения. После обучения нейронная сеть может генерировать новые движения персонажей, которые остаются в пределах заданных параметров. Благодаря этому процесс создания анимации становится более быстрым и эффективным, а созданные персонажи выглядят более реалистично и живыми.

Один из примеров использования нейронных сетей в анимации движений — это проект DeepMotion, который создал нейросеть для генерации движений персонажей в реальном времени. В основе этой нейросети лежит обучение на большом количестве данных, собранных из движений живых актеров, а также данных, полученных из различных источников, включая игровые движки и анимационные программы.

С помощью этой нейросети можно создавать анимированных персонажей, которые могут двигаться и взаимодействовать с окружающим миром в реальном времени, а также смоделировать их движения на основе предоставленных параметров и задач.

Например, используя нейросеть DeepMotion, разработчики игры могут создать персонажа, который будет естественно двигаться и реагировать на различные ситуации, такие как пересечение препятствий, бой и другие действия. Это позволяет существенно улучшить качество анимации персонажей и сделать их более реалистичными и убедительными для игроков.

5.      Нейросети для синтеза звука

Нейронные сети пробивают себе дорогу в аудиоиндустрию, предлагая широкий спектр возможностей для генерации и синтеза звука. Хотя они еще не настолько совершенны, чтобы заменить работу композиторов, звукорежиссеров и дизайнеров, их можно использовать для генерации простых звуков, музыки и голосов для конкретных целей.

С помощью нейронных сетей можно легко синтезировать звуки природы, шорох одежды, шаги персонажей и простую музыку. Эти программы могут даже генерировать голоса с определенными чертами характера, хотя их качество все еще отстает от качества голосов профессиональных актеров.

Примеры нейронной сети MusicLM включают генерацию музыки по текстовым запросам

Хотя нейронные сети не могут полностью заменить профессионалов в области озвучивания, они все же могут быть полезны для небольших команд разработчиков и стартапов. При дальнейшем развитии потенциал синтеза звука с помощью нейронных сетей огромен, и в ближайшие годы в аудиоиндустрии может появиться все больше и больше реализаций этой технологии.

6.      Сила нейросетей в генерации текста

Нейросети сегодня играют все более важную роль в генерации текста, что позволяет ускорить и упростить процесс создания различных текстовых материалов, таких как статьи, рецензии, рекламные тексты и даже книги. С помощью нейросетей возможно создание текстовых материалов, которые выглядят и читаются, как написанные живыми людьми.

Для генерации текста нейросети используют алгоритмы машинного обучения, которые обучаются на основе большого количества данных, включая тексты и различные стили письма. После обучения нейросеть может генерировать новые тексты, которые соответствуют определенным параметрам и заданным правилам.

Например, в игре с открытым миром Chat GPT может использоваться для создания диалогов с компьютерными персонажами, которые будут отвечать на вопросы игрока, предлагать ему задания и сообщать информацию о мире игры. Благодаря использованию нейросетей, диалоги будут более реалистичными и непредсказуемыми, что может улучшить восприятие игры и увеличить ее продолжительность.

7.      Комбинация нейросетей в виртуальных платформах

Интеграция нейронных сетей в разработку игр показала многообещающие результаты. Разработчики делятся своим опытом и этапами работы с алгоритмами, которые облегчают создание виртуального контента. Одним из примеров является проект Anticthon, где разработчик включил нейронные сети Open AI GPT-3 для обеспечения голосового ввода и вывода диалогов персонажей. Нейросети анализируют речь игрока и отвечают синтезированным голосовым сопровождением, которое разработчик создал для каждого персонажа.

В другом случае разработчик использовал нейронную сеть Midjourney для создания изображений персонажей и локаций. Способность алгоритма преобразовывать 2D-изображения в 3D-модели сэкономила ему время: на создание персонажа ушло всего два дня, а на создание локации – три дня.

Microsoft также внедрила нейронную сеть OpenAI Codex, основанную на алгоритме GPT-3, в тестовом режиме для Minecraft. Разработчики проверили ее способность генерировать модели домов, животных и персонажей в режиме реального времени, используя текстовые запросы на строительство объектов в виртуальном мире.

Хотя эти приложения все еще находятся на ранней стадии, они демонстрируют потенциал нейронных сетей для создания виртуального контента. Применяя эти технологии, разработчики могут оптимизировать свой рабочий процесс и оптимизировать распределение ресурсов.

Нейронные сети в виртуальных платформах

Нейронные сети привлекли к себе большое внимание и используются многими экспертами в качестве нового технологического инструмента. В результате в ближайшем будущем область разработки игр, приложений и виртуальных платформ может претерпеть значительные изменения. Ожидается, что использование нейросетей повысит эффективность и точность виртуальных платформ, а также революционизирует игровой опыт. С появлением этой технологии разработчики смогут создавать более интеллектуальные и отзывчивые системы, способные адаптироваться к предпочтениям пользователей, что сделает всю индустрию более динамичной и захватывающей.

Нейросети: Ценный инструмент для разработчиков

По состоянию на 2023 год существует более тысячи типов нейронных сетей с сотнями возможных применений. Несмотря на заявления о том, что они могут заменить специалистов, реальность такова, что нейронная сеть сама по себе не может создать продукт без руководства человека. Поэтому необходимо быть специалистом и понимать, как управлять и направлять нейронную сеть для создания платформы. Разработчики не должны бояться, что их заменят нейронные сети; вместо этого они должны принять их как ценный инструмент, который может упростить, автоматизировать и ускорить некоторые рабочие процессы. Подобно программам Adobe, которые дизайнеры предпочитают использовать из-за их удобства и эффективности, обучение работе с нейронными сетями может стать бесценным навыком для разработчиков. Освоив использование нейронных сетей, они смогут получать результаты, требующие минимального редактирования или вообще не требующие редактирования, добавив новый навык в свое портфолио.

Нейросети уже сегодня являются неотъемлемой частью виртуальных платформ и открывают разработчикам новые возможности для оптимизации своего творческого процесса.

Их использование становится все более популярным благодаря своей универсальности и эффективности. С помощью нейросетей разработчики могут создавать дизайн персонажей и локаций, генерировать 3D-объекты, анимировать движения персонажей и синтезировать аудиоэффекты для наполнения виртуального мира.

Кроме того, нейросети могут использоваться для создания текста для сценария и диалогов персонажей, что позволяет разработчикам сэкономить время и ускорить процесс разработки игр. С уверенностью можно сказать, что нейросети — это инновационный инструмент, который уже зарекомендовал себя как эффективное средство для создания виртуальных миров, и их использование будет только расширяться в будущем.