Microsoftが新たに発表した生成AI「Muse」は、ゲームのフレームや操作をもとにゲームシーケンスを生成し、ゲーム開発の新たな可能性を切り開くことを目指しています。
このモデルは、ゲームのフレームやコントローラ操作を入力として受け取り、ゲームシーケンスを生成することができます。
具体的には、プレイヤーのコントローラの操作に応じた映像を生成したり、映像内のキャラクターの動きに基づいてコントローラ操作を生成することが可能です。
Microsoftはこの技術を「世界と人間の行動モデル（WHAM）」と呼んでおり、Museは2020年にリリースされた対戦型TPSアクションゲーム「Bleeding Edge」のプレイデータを学習しているとのことです。
Museの性能は「一貫性」、「多様性」、「持続性」の3つの評価軸で測定されます。
一貫性は、ゲームのルールや物理特性に基づいてゲームらしく動作する能力を指し、多様性はキャラクターの動作や視覚効果におけるバリエーションの生成能力を示します。
持続性は、生成されたゲームプレイに変更を加え、その結果を持続させる能力です。
MicrosoftのFatima Kardar氏は、Museが古いゲームを学習し、現行のハードウェアやプラットフォームでプレイできるようにする可能性についても言及しています。
さらに、ゲーム開発においては新しいコンテンツの簡単なプロトタイピングを支援したり、プレイヤーが開発プロセスに参加できるアイデアも提案されています。
今後、Copilot LabsでMuseを使った短いAIゲームが公開される予定で、より多くの人々がこの研究に参加できる機会が提供される見込みです。
参考リンクhttps://news.yahoo.co.jp/articles/cf9cbd54bb3fb0afc1f94194d9250462bb33811b