可以把謎題遊戲交給AI來生成的《紅羊》的機制是什麼？ [CEDEC 2024]

8 月 23 日舉行的會議，CEDEC 2024 的第三天「幾乎是一個完整的 AI 遊戲。一種允許 Red Ram 生成無限數量的玩家偏好的神秘遊戲的機制」。
《Red Ram》是由專門從事遊戲AI的開發商Morikatron開發的一款技術演示，是一款嘗試根據玩家輸入的關鍵字自動生成謀殺懸疑風格的罪魁禍首的遊戲。 在本次會議中，負責遊戲自然語言處理的 Morikatron 首席工程師 Shigenori Miyamoto 和負責系統設計和客戶實現的 AI 工程師 Rikito Takahashi 解釋了這一代的工作原理。
首席工程師 Shigenori Miyamoto（右）和 AI 工程師 Rikito Takahashi（左）

在遊戲中使用生成AI創造的樂趣
會議開始時，高橋先生講述了他在本次會議中傳達的訊息。也就是說，「我希望更多的遊戲在遊戲中使用新一代人工智慧。」這是擅長人工智慧技術的Morikatron 獨有的訊息，但該公司認為，透過在遊戲中利用生成式人工智慧，可以創造兩種樂趣。
一是有太多的變化，你不會感到無聊。另一個好處是能夠創造適合每個玩家喜好的遊戲體驗。本次會議將討論的「Red Ram」是為了研究產生人工智慧獨特的遊戲體驗而創建的。

《紅羊》遊戲概述

那麼，Red Ram 是如何創作遊戲的呢？
首先，玩家輸入自己喜歡的設置，然後AI產生一個情節，即事件的輪廓。接下來，建立充實數據的故事數據，並根據該數據確定角色和設定。最後生成對話台詞、人物圖像、背景圖像等，將它們組合起來完成遊戲。

宮本先生詳細講述了這一代的細節。首先，根據玩家輸入的關鍵字，使用LLM（大型語言模型/``Red Ram''使用OpenAI的GPT 3.5和4）分階段產生劇情。如果需要複雜的生成條件，顯然會使用高效能的GPT 4。
例如，即使玩家輸入了一些不適合作為武器的東西，LLM也會相應地創建一個場景。

在劇情生成中，不僅會輸入事件設定，還會輸入懸疑寫作指南以及如何建立進度流程作為提示。提前準備多個LLM手動產生的進度流程並隨機使用。據說，生成沒有任何格式限制的地塊有望產生更高品質的產品。

從以這種方式創建的情節中，故事資料將以程式可以處理的格式產生。如下圖所示，在繪圖階段只是純文本，但從中提取了地點、受害者等必要數據，同時充實了內容。

接下來，根據故事數據產生遊戲中出現的每個人、位置和證據的詳細數據。除了確定一個人的個人資料（例如年齡、性格和職業）之外，還確定他們特有的語氣。此時，也會產生產生影像的提示。

最後產生的是對話場景－玩家（偵探）對嫌疑人進行的審訊（對話）文字。根據事件的情況和地點，將迄今為止產生的資料插入六種類型的範本中，從而建立提示，並產生對話。此外，角色的情緒是從LLM的對話文本推斷出來的，並分為六種情緒。據說這用於在圖像生成中改變嫌疑人的面部表情。

接下來，繼續圖像生成。根據LLM產生的文本，使用“Stable Diffusion”（圖像生成AI的模型名稱）來準備圖像。對於背景和證據圖像，請使用生成相應詳細資訊時建立的提示。此時，進行調整，調整背景影像的視角，並替換和提取難以表示的證​​據項。

同樣，人物肖像使用生成詳細資料時創建的提示。應用約束，使得影像以固定位置和固定尺寸繪製，並且此時也執行背景透明處理（剪切）。
對於裁剪，使用語義分割（一種標記每個像素的分割方法）和估計影像深度的技術，透過僅提取深層部分來確保可靠的裁剪。

生成式人工智慧遊戲的挑戰與未來前景

下一張幻燈片顯示了實際產生的事件。

首先，既然凶器是``豆腐''，那麼可以說死因是窒息。舞台被設置為“創新遊戲開發公司”，因此產生了辦公室或會議室之類的場所。 由於犯罪動機是「經濟困難」
，因此建立了以藉貸為中心的人際關係。順便說一句，角色似乎可以選擇真人風格和動畫風格。


會議最後，高橋先生談到了當前的問題和未來的展望。
首先是品質問題。在《紅羊》中，角色的對話有時毫無意義。例如，對話可能以「已找到證據」開始，但以神秘的方式結束，證據並未被發現。更重要的是，主角偵探甚至可能在一開始解釋案件時就透露出真相。
這使得無法享受破案和推理的樂趣。換句話說，目前的情況是一個可以欣賞生成AI的奇怪行為的遊戲。這有一定的風味並且很有趣，但這不是 Morikatron 的目標。

為了達到一致的場景，有必要進一步設計系統設計和給LLM的提示。也提出了其他問題，例如費用和等待時間，但這些問題預計將透過LLM模式的演變逐步解決。
高橋先生表示，未來他希望創造一種玩家輸入的信息實時反映在遊戲世界中的體驗，並在2024年7月發布一個名為“言玉迷宮”的技術演示“.是。

該演示是一款文字冒險遊戲，旨在征服地下城，但係統是根據玩家輸入的文字生成物品的。根據輸入的文字，當場產生該物品的圖像、參數、風味文字等，並使用該物品顯示主角。

此外，與“Red Ram”相關的論文和生成示例可在線獲取。可以使用下面幻燈片中的二維碼進行查看，所以如果您有興趣，為什麼不查看一下呢？

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