Ранее в этом году Roblox представил свой амбициозный план по добавлению генеративного ИИ Roblox в свою платформу, стремясь сделать создание контента более рационализированным для всех пользователей. Последние разработки в области генеративного ИИ, особенно в больших языковых моделях (LLM), обещают новые горизонты для улучшения иммерсивных впечатлений. Такие достижения не только ускоряют процесс создания, но и обеспечивают более безопасную среду, при этом контролируя вычислительные требования.
Одной из заметных тенденций в области ИИ является рост мультимодальных моделей. Эти модели, способные обрабатывать различные формы контента, от изображений и текста до 3D-моделей и аудио, переопределяют инструменты создания. Их способность производить результаты, которые объединяют несколько режимов — например, текст с соответствующими визуальными эффектами — выделяется как значительная инновация. Для Roblox это представляет собой двойное преимущество:
Это повышает производительность опытных создателей контента.
Он демократизирует творческий процесс, позволяя более широкому кругу пользователей материализовать свои идеи на платформе.
На недавней конференции разработчиков Roblox (RDC) компания объявила о запуске нескольких инструментов, включающих генеративный ИИ в Roblox Studio. Эти инструменты направлены на ускорение масштабирования проектов, ускорение процесса итерации и повышение творческих возможностей пользователей, обеспечивая первоклассную генерацию контента.
Помощник искусственного интеллекта Roblox
Roblox последовательно предоставлял своим создателям необходимые ресурсы для создания подробных 3D-впечатлений. Тем не менее, многие создатели обращались за помощью к сторонним генеративным и разговорным инструментам ИИ. Хотя эти общие версии были полезны для облегчения некоторых задач, они не были адаптированы для уникальных рабочих процессов Roblox или его особого кода, жаргона и языка. Следовательно, создатели столкнулись с существенными трудностями при попытке интегрировать эти инструменты с контентом Roblox. Осознавая этот пробел, Roblox объявил о своих усилиях по включению преимуществ этих инструментов непосредственно в Roblox Studio во время RDC, представив раннюю версию своего инструмента под названием «Assistant».
«Assistant» — это внутренний разговорный ИИ Roblox, разработанный для упрощения процесса создания для создателей, независимо от уровня их опыта. Он направлен на минимизацию времени, затрачиваемого на рутинные задачи, позволяя создателям сосредоточиться на таких областях, как сюжетная линия, игровой процесс и общий дизайн. Благодаря своей обширной библиотеке общедоступных 3D-моделей и возможности объединения модели с API платформы, Roblox выделяется как главный кандидат на разработку такой модели ИИ для сложных 3D-вселенных. С помощью Assistant создатели могут использовать подсказки на простом языке для проектирования сцен, изменения 3D-моделей и наделения объектов интерактивными чертами. Инструмент охватывает три ключевых этапа создания: понимание, программирование и конструирование:
Понимание: будь то новичок или эксперт Roblox, помощник Roblox AI Assistant облегчает ответы на разнообразные запросы, используя простой язык. Программирование: основываясь на существующей функции «Code Assist», помощник может улучшить кодирование, прояснить определенные сегменты кода и предложить решения по отладке. Строительство: создатели могут быстро превращать концепции в осязаемые модели. Вводя команды, такие как «Осветить этот путь уличными фонарями» или «Построить разнообразный лес и украсить кустарниками и цветами», можно материализовать целые сцены. Взаимодействие с помощником рассматривается как динамичный двусторонний процесс, позволяющий создателям давать обратную связь и совершенствовать результаты. Это похоже на сотрудничество с опытным соавтором, облегчающее мозговой штурм и оптимизацию идей.
Во время RDC Roblox сделал дополнительное объявление относительно своего нового инструмента ИИ Roblox, Assistant. Разработчикам была предоставлена возможность внести свои анонимные данные скриптов Luau для повышения эффективности и возможностей инструментов ИИ Roblox, таких как Code Assist и Assistant. Сделав это, они не только помогут сообществу разработчиков Roblox, но, если они решат расширить свой вклад за пределы Roblox, также помогут более широкому сообществу разработчиков Luau. Это связано с тем, что общие данные скриптов будут включены в набор данных, доступный третьим лицам, с целью усовершенствования их инструментов чата ИИ для улучшения предложений кода Luau.
Оптимизация дизайна аватара
Видение Roblox заключается в том, чтобы каждый из его впечатляющих 65,5 миллионов ежедневных пользователей имел аватар, который действительно отражает и передает их личность. Хотя недавно для участников программы UGC была введена возможность разрабатывать и продавать тела аватаров и отдельные головы, текущий процесс проектирования включает в себя навигацию по Studio или программе UGC. В сочетании с необходимым продвинутым уровнем навыков и несколькими днями для интеграции таких функций, как выражения лица и 3D-оснастка, создание аватара становится длительным занятием. В результате возможности аватара остаются ограниченными. Однако Roblox предполагает выйти за рамки этих ограничений.
С целью облегчить всем пользователям Roblox получение уникального, динамичного аватара компания стремится упростить процесс создания аватара. На RDC было объявлено о запуске революционного инструмента, запланированного на 2024 год. Это нововведение позволит преобразовать изображение или несколько изображений в индивидуальный аватар. Любой создатель, связанный со Studio или программой UGC, может использовать этот инструмент, загрузив изображение и впоследствии персонализировав созданный аватар. Долгосрочные устремления Roblox включают в себя внедрение этих функций ИИ Roblox непосредственно в опыт Roblox.
Чтобы реализовать это, Roblox направляет усилия на модели ИИ, основанные на дизайне аватара платформы и коллекции специфичных для Roblox 3D-моделей аватаров. Рассматриваемые методы включают генерацию 3D-аватаров из 2D-визуалов, укрепление ограниченных 3D-данных с помощью 2D-генеративных стратегий и использование генеративно-состязательной сети (GAN) для 3D-генерации. Более того, технология ControlNet используется для наложения предустановленных поз, улучшая многоракурсные визуальные эффекты аватара.
После создания структуры 3D-аватара используется расширенная 3D-семантическая сегментация, основанная на позах аватара. Эта процедура улучшает первоначальный 3D-дизайн, включая отличительные элементы лица, структуры и текстуры, в конечном итоге преобразуя базовую 3D-форму в аутентичный аватар Roblox. Впоследствии пользователи могут использовать инструмент редактирования сетки для дальнейшей настройки, согласовывая аватар с их задуманной концепцией. Примечательно, что Roblox AI позволяет завершить этот процесс всего за несколько минут, обеспечивая немедленную интеграцию аватара в опыт Roblox.
Модерирование голосовой коммуникации
Roblox AI выходит за рамки простого создания контента; он также служит надежным механизмом для создания разнообразного, безопасного и уважительного сообщества в широких масштабах. С введением новых голосовых функций, таких как голосовой чат, Roblox Connect и недавно анонсированных API на RDC, модерирование речевого контента в реальном времени становится новой задачей. Распространенное решение в отрасли, автоматическое распознавание речи (ASR), функционирует путем преобразования аудиофайлов в текст, который затем тщательно проверяется на наличие потенциально неприемлемого контента или определенных ключевых слов.
Хотя ASR и эффективно для небольших организаций, внедрение для обширной базы пользователей Roblox выявило его неэффективность. Он не только не улавливает такие нюансы, как тон и громкость, но и сам объем ежедневных разговоров, охватывающих несколько языков, делает его громоздким. Осознавая эти проблемы, Roblox AI стал пионером более оптимизированной процедуры, которая выявляет нарушения политики непосредственно из живого звука.
Этот современный механизм распознавания голоса был разработан внутри компании. Roblox AI использовал ASR для категоризации своих собственных наборов голосовых данных и впоследствии использовал категоризированные данные для обучения системы. Процесс обучения начинается с преобразования аудио в стенограммы, которые затем оцениваются системой текстовых фильтров Roblox, уже имеющей опыт в выявлении специфичного для Roblox жаргона и потенциальных нарушений. Следовательно, теперь Roblox имеет модель, способную обнаруживать нарушения политики в реальном времени непосредственно из аудиопотоков.
Система искусственного интеллекта Roblox, хотя и искусна в определении явных ключевых слов, распознает, что нарушения политики часто зависят от более широкого контекста. Слово, которое является нежелательным в одной обстановке, может быть безвредным в другой. Чтобы улучшить контекстное понимание, Roblox интегрировал архитектуру на основе трансформатора, искусную в анализе последовательностей. Эта структура сохраняет расширенные аудиопоследовательности, позволяя системе различать слова, контекст и интонации. Результатом является система, которая классифицирует аудио на основе соблюдения политики, учитывая ключевые слова, тон, настроения и общий контекст. Впечатляет, что эта инновационная система требует значительно меньше вычислительной мощности, чем традиционный ASR, что соответствует видению Roblox обширной масштабируемости.