Keuntungan:
- Kemampuan untuk memahami perbedaan antara PCG algoritmik dan PCG kecerdasan buatan generatif serta menghasilkan konten dengan pendekatan hybrid (desain tingkat tinggi kecerdasan buatan, konkretisasi algoritma).
- Kemampuan untuk memberikan kontrol pemutaran dan keragaman dengan memberikan daftar kendala penting untuk produksi
- Kemampuan untuk mengelola risiko kualitas dalam produksi prosedural, seperti rasa pengulangan, pengisian yang tidak berguna, dan perekaman yang dapat direproduksi
Selera game terhadap konten tidak pernah terpuaskan: pemain memainkan suatu level satu kali dan menyelesaikannya, namun Anda menghabiskan waktu berhari-hari untuk memproduksinya. Pembuatan konten prosedural (PCG) Merupakan produksi konten secara otomatis atau semi-otomatis (peta, level, penempatan musuh, item, misi, bahkan bagian cerita) tidak secara manual satu per satu, tetapi dengan aturan dan algoritma. PCG klasik bersifat algoritmik (fungsi kebisingan, keruntuhan fungsi gelombang, generator koridor ruangan). AI menambahkan lapisan baru ke PCG: pembuatan konten yang bermakna dan kontekstual—pencarian, deskripsi lokasi, komposisi musuh, dan cetak biru level yang sesuai dengan tema dan desain, tidak hanya secara acak.
Di unit ini, Anda akan mempelajari cara menggunakan AI di PCG; Anda akan mempelajari cara menggabungkan PCG algoritmik dengan AI, cara membuat konten yang dihasilkan dapat diaudit dan direproduksi (deterministik), serta kontrol kualitas.
Dua dunia PCG: algoritmik dan generatif
Mari kita perjelas perbedaannya. PCG algoritmik bersifat kanonik dan dapat direproduksi bergantung pada benih (angka awal yang menentukan produksi); Benih yang sama menghasilkan peta yang sama. Cepat, murah, dapat diprediksi; tapi mungkin "tidak berjiwa". Dengan AI Generatif, PCG memahami konteks dan tema; Ini memenuhi permintaan yang bermakna seperti "sketsa penjara bawah tanah 3 kamar bertema gua es, intensif jebakan". Namun keluaran AI tidak dapat direproduksi secara langsung dan tidak menjamin pemutaran. Pendekatan yang paling kuat adalah hibrida: AI menghasilkan desain dan tema tingkat tinggi (teks pencarian, tujuan ruangan, tema musuh), algoritme menuangkan desain tersebut ke dalam geometri dan keseimbangan yang dapat dimainkan.
Aliran hibrida langkah demi langkah:
- Tentukan aturan dan batasan produksi (tema, kesulitan, ukuran, hal yang harus dimiliki).
- Dapatkan garis besar tingkat tinggi dari AI (tujuan ruangan, alur, tema, logika pencarian).
- Buat instance dengan algoritma/mesin (geometri, tata letak, keseimbangan).
- Verifikasi pemutaran (apakah ada jalan keluar, apakah dapat dipecahkan, apakah tidak ada penyumbatan).
- Benih dan catat (input mana yang menghasilkan output mana — reproduktifitas).
Tip: Selalu berikan AI daftar "kendala": "setiap level harus memiliki jalan keluar", "setidaknya satu ruang aman", "tidak ada musuh untuk memulai". PCG yang tidak dibatasi menghasilkan tingkat yang tidak dapat diselesaikan atau tidak adil.
Produksi tugas dan narasi
Area AI PCG yang paling produktif adalah pembuatan pencarian dan narasi. AI dapat merancang kerangka misi (pergi, temukan, ambil, lindungi) dengan tema dan karakter; dapat menghasilkan variasi untuk misi sampingan; Dapat menulis deskripsi tempat. Namun jebakannya: AI cenderung menghasilkan “tugas pengumpulan” yang monoton. Mintalah variasi tugas dan pilihan yang bermakna; mengharuskan setiap misi untuk menyajikan keputusan kepada pemain.
Perhatian: Risiko terbesar dalam misi prosedural adalah perasaan berulang dan bantalan yang tidak berarti. AI mungkin menghasilkan 100 tugas, tetapi 100 tugas mungkin sama saja dengan "membunuh 10 serigala". Kualitas bergantung pada variasi dan konteks, bukan kuantitas; menempatkan setiap batch yang diproduksi melalui kurasi manusia.
Kontrol dan reproduktifitas
Dalam PCG profesional, inspeksi sama pentingnya dengan produksi. Tetapkan lapisan kontrol yang memverifikasi bahwa konten yang dihasilkan dapat diputar, adil, dan sesuai tema. Selain itu, kelola produksi secara deterministik: catat input mana (seed, prompt, parameter) yang memberikan output sehingga Anda dapat mereproduksinya jika timbul masalah. Daripada menyalurkan keluaran AI langsung ke dalam game, lakukan fase persetujuan dan koreksi.
Cara ampuh untuk mengontrol skala adalah dengan menyiapkan pemeriksaan pemutaran otomatis: skrip validator memindai setiap level yang dihasilkan sebelum memainkannya — apakah pintu keluar dapat dijangkau, apakah ada musuh yang harus dibunuh di awal, apakah kunci yang diperlukan dapat diakses. Anda juga dapat menyusun logika skrip ini dengan AI; Tapi jangan mempercayai skrip tanpa mengujinya dengan produksi nyata di mesin. Kurasi manusia dan kontrol otomatis saling melengkapi: mesin menjawab pertanyaan “apakah dapat dimainkan” dalam skala besar, manusia menjawab pertanyaan “apakah menyenangkan dan bermakna” dalam sampel.
Keseimbangan PCG dan pengalaman pemain
Salah satu bahaya PCG adalah terlalu banyak keberagaman yang berubah menjadi non-identitas. Jika semuanya terjadi secara acak, pemain tidak akan bisa mempertahankan apa pun; Pola-pola yang familiar dan dapat dikuasai juga diperlukan. PCG yang baik memberikan keseimbangan antara variasi dan kemampuan belajar: mekanismenya harus familiar, tata letaknya harus segar. Carilah keseimbangan ini secara eksplisit saat memiliki keahlian AI—seperti “pertahankan kosa kata mekanika tetap konstan, tetapi biarkan setiap level menggabungkan mekanisme ini dalam ritme yang berbeda.” Dengan cara ini, pemain melihat sesuatu yang baru dan tidak kehilangan kendali.
tiga kasus mini
Kasus 1 — Pendekatan hibrid menang. Dalam permainan penjelajahan bawah tanah, tim memberikan ruang tujuan dan tema pada AI dan geometri pada algoritma. 200 variasi ruang bawah tanah diproduksi; Masing-masing ternyata bisa dimainkan, tapi temanya berbeda. Dibandingkan dengan versi algoritmik murni, skor "setiap ruang bawah tanah terasa berbeda" pemain meningkat secara signifikan.
Kasus 2 — Biaya produksi yang tidak dibatasi. Satu studio memiliki AI yang menghasilkan draft 50 level tanpa batasan; Saat diuji, 9 tidak ada jalan keluarnya, 6 berisi penempatan musuh yang awalnya membunuh pemain. Ketika daftar batasan "must-have" ditambahkan, tingkat tingkat kerusakan menurun dari 30% menjadi 2%.
Kasus 3 - Kurator kembali mematahkan perasaan tersebut. Dalam permainan dunia terbuka, AI menghasilkan 300 misi sampingan; Dalam bentuk mentahnya, 70%-nya “dikumpulkan dan dibawa”. Dengan permintaan variasi, desainer mereproduksi dan mengkurasi setiap tugas untuk memasukkan keputusan/dilema; Dalam masukan pemain, keluhan tentang "pencarian sampingan membosankan" berkurang menjadi sepertiga.
Empat templat yang dapat disalin
1) Garis besar tingkat terbatas:
Peran Anda: desainer level. Tema: [mis. stasiun luar angkasa yang ditinggalkan]. Kesulitan: sedang. Ukuran: 5 kamar. HARUS MEMILIKI: satu pintu keluar, setidaknya satu ruang aman, tidak ada musuh di ruang awal, itu harus dapat dipecahkan. Quest: memberikan garis besar ruangan demi ruangan; Tujuan, tema, ancaman, dan keputusan yang dihadirkan kepada pemain untuk setiap ruangan.
2) Berbagai pembuatan tugas:
Hasilkan 10 misi sampingan untuk game berikut: [genre/tema]. Kendala: tidak ada yang harus hanya "kumpulkan dan ambil"; Setiap misi menghadirkan pilihan atau dilema kepada pemain. Untuk setiap misi: judul, ringkasan satu kalimat, keputusan pemain, hadiah. Tuliskan frasa yang berulang.
3) Daftar periksa permainan:
Periksa garis besar level yang dihasilkan di bawah ini: [tempel garis besar]. Periksa: (1) apakah ada jalan keluar yang dapat dicapai, (2) apakah dapat diselesaikan, (3) apakah ada permulaan yang tidak adil/mematikan, (4) apakah ada penyimpangan dari tema. Buat daftar masalah dan sarankan koreksi.
4) Catatan reproduktifitas:
Buat templat catatan untuk produksi berikut: benih yang digunakan, perintah, parameter, ringkasan keluaran, dan status persetujuan. Tujuan: agar dapat mereproduksi konten yang sama jika terjadi masalah.
Perintah lemah / Perintah kuat
Perintah yang lemah:
Buatkan saya penjara bawah tanah acak.
Tidak ada batasan atau tema; hasilnya tidak dapat diputar atau umum.
Perintah yang kuat:
Peran Anda: desainer penjara bawah tanah. Tema: candi banjir.7 ruangan, kesulitan semakin meningkat. HARUS MEMILIKI: beberapa jenis mekanik di setiap ruangan (perangkap alternatif, teka-teki, pertempuran, eksplorasi), ruang rahasia tunggal, titik istirahat di ruang kedua dari belakang, dapat dipecahkan. Keluaran: tabel ruangan demi ruangan (tujuan, tema, ancaman, imbalan). Terakhir, buat daftar risiko pemutaran secara terpisah.
Tema, kendala, ritme mekanis, dan risiko permintaan membuat output siap diproduksi.
Tabel Algoritma vs. AI PCG
Ukuran
PCG Algoritmik
PCG dengan AI
hibrida
reproduktifitas
Tinggi (benih)
rendah
sedang
Arti/tema
lemah
kuat
kuat
Pemutaran dijamin
Dapat diedit
Tidak ada
Dapat diedit
kecepatan
sangat cepat
cepat
sedang
penggunaan terbaik
geometri, keseimbangan
Tugas, tema, teks
jalur produksi
Kesalahan umum
- Untuk memproduksi tanpa batasan. Konten yang tidak terselesaikan dan tidak adil bermunculan.
- Mengalirkan keluaran AI tanpa pengawasan. Verifikasi pemutaran adalah suatu keharusan.
- Tidak menginginkan keberagaman. AI cenderung menghasilkan “pick-up” yang monoton.
- Tidak merekam reproduktifitas. Jika terjadi masalah, Anda tidak dapat memulihkan konten.
- Membingungkan kuantitas dengan kualitas. 300 tugas biasa lebih buruk dari 30 tugas bagus.
Singkatnya
Konten PCG memuaskan selera; AI menambahkan makna dan tema ke dalamnya. Cara yang paling ampuh adalah hybrid: AI menghasilkan desain tingkat tinggi, algoritma menghasilkan instantiasi yang dapat dimainkan. Tanpa daftar batasan, pemeriksaan pemutaran, tuntutan akan variasi, dan catatan reproduktifitas, PCG dengan cepat menghasilkan sampah. Bertaruh pada variasi yang dikontrol, bukan pada angka.
Tugas aplikasi
Pilih tema (misalnya gua es). Buatlah level 5 ruangan yang dihasilkan dengan templat "Garis besar level terbatas", kemudian buatlah keluaran yang sama dengan templat "Daftar periksa pemutaran". Perbaiki masalah yang ditemukan dan buat draf akhir.
daftar periksa
- [] Saya memberi produksi daftar batasan yang "harus dimiliki".
- [ ] Saya menyerahkan desain tingkat tinggi pada AI dan konkretisasi pada algoritme.
- [ ] Saya telah meninjau setiap konten yang diproduksi untuk pemutarannya.
- [ ] Saya menuntut keberagaman dan pilihan yang berarti dalam misi.
- [ ] Saya menyimpan benih/prompt/parameter agar dapat direproduksi.