AI에 맡겨서 미스터리 게임을 생성할 수 있는 「Red Ram」의 구조란? [CEDEC 2024]

CEDEC 2024의 3일째가 되는 8월 23일에 행해진 세션 「거의, 풀 AI 게임. 『Red Ram』가 플레이어 좋아하는 미스터리 게임을 무한하게 생성할 수 있기 때문에 쿠리」를 소개한다.
"Red Ram"은 게임 AI를 전문으로 취급하는 개발자 모리카트론 가 개발한 기술 데모이며, 플레이어가 입력한 키워드를 바탕으로 마더 미스터리 스타일의 범인 게임을 자동 생성해 버리는 시도와 되어 있다.
이번 세션에서는, 동작의 자연언어 처리를 담당한 모리카트론의 리드 엔지니어 미야모토 시게노리 와, 시스템 설계와 클라이언트 실장을 담당한 AI 엔지니어의 타카하시 역두씨 에 의해, 그 생성의 구조가 풀어졌다.

게임 내에 생성 AI를 사용하여 태어나는 재미

처음에, 이 세션에 담은 메시지를 타카하시씨가 말하는 곳으로부터 스타트했다. 그것은 "생성 AI를 게임 내에서 사용하고 있는 게임이 늘어나길 바란다"는 것. AI 기술에 뛰어난 모리카트론 특유의 메시지이지만, 동사에서는 생성 AI를 게임에 살리는 것으로, 두 가지 즐거움이 탄생한다고 생각하고 있다고 한다.
하나는 바리에이션이 풍부하고 질리지 않는 것. 그리고 또 하나는 플레이어 각자의 취향에 맞는 게임 체험을 만드는 것이다. 그런 생성 AI만의 게임 체험을 연구하기 위해 만들어진 것이 이 세션에서 다루는 "Red Ram"이라고 한다.

"Red Ram"의 게임 개요

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。據說這用於在生成圖像時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，角色似乎可以在真人風格和動畫風格之間進行選擇。


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。而且，在案件一開始的解釋過程中，主角偵探甚至可能會揭露真相。
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，並使用該物品來顯示主角。

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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