لفترة محدودة، ستتيح لك Google إنشاء لعبة Chrome Dino الخاصة بك باستخدام GenDino. إنها فكرة ممتعة ومثال مثير للاهتمام لكيفية استخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي في الألعاب.
جيندينو هي تجربة من Google Labs تستفيد من نموذج Imagen AI. وهي مطابقة للعبة Chrome Dino القياسية، ولكنها تتيح لك اختيار شخصيتك وأعدائك وعناصر الخلفية. ما عليك سوى كتابة ما تريد رؤيته في اللعبة، وسيحاول GenDino إنتاج شيء يناسب طلبك. يمكنك أيضًا مشاركة ألعاب GenDino التي تنشئها.
توجد بعض الحواجز المثيرة للاهتمام هنا – لا يمكن أن تحتوي مطالباتك على أي مسافات أو أحرف خاصة، ويتم رفض أسماء بعض المشاهير أو الشركات تلقائيًا. ومع ذلك، وجدت أن مطالبات مثل “Supermario” تعمل بشكل جيد.
استمتعت أيضًا بالتنقل بين المطالبات العشوائية باستخدام زر “أشعر بالحظ”. وعلى الرغم من أن رسومات الذكاء الاصطناعي هذه جيدة بشكل مدهش، إلا أنني وجدت أن بعض النتائج كانت سيئة للغاية. يمكنك تحديث الناتج عن طريق إعادة إدخال المطالبات. كان عليّ القيام بذلك في “Supermario”، حيث بدت النتائج القليلة الأولى وكأنها إصدارات مشوهة من تميمة Nintendo المحبوبة.
وفقا ل كتابة مختبرات جوجلتم إنشاء GenDino باستخدام Imagen 2 وStyleDrop. في حين أن نموذج Imagen 2 عبارة عن مولد صور بسيط، فإن StyleDrop عبارة عن “تقنية ضبط دقيقة” يمكنها تقييم صورة مرجعية وإخراج نتائج متشابهة المظهر. أشارت Google Labs ببساطة إلى StyleDrop في لعبة Chrome Dino الأصلية وقالت، “اصنع صورًا متحركة تبدو مثل هذه”. بطبيعة الحال، تحذر Google من أن ناتج GenDino قد يكون “غير صحيح أو مسيئًا أو غير مناسب”. حاولت دفع الذكاء الاصطناعي إلى هذا المجال دون جدوى.
في الأسبوع الماضي، تم تقديم GenDino كتجربة حصرية للحاضرين في المؤتمر الرئيسي لـ I/O 2024. لن يتوفر هذا الإصدار العام من GenDino إلا حتى 28 مايو، لذا يجب عليك تشغيله بينما لا يزال بإمكانك تشغيله. لاحظ أن GenDino يتطلب تسجيل الدخول إلى Google. ولحسن الحظ، يعمل على كل من أجهزة سطح المكتب والأجهزة المحمولة، ولا تحتاج إلى استخدام متصفح Chrome لتشغيله.
في حين أن GenDino هو مثال بدائي لتوليد الصور في ألعاب الفيديو، إلا أنه لا يزال دليلاً قوياً على المفهوم. يمكن لمطوري الألعاب استخدام الذكاء الاصطناعي لإنتاج القوام أو النماذج أو الأصول الأخرى المطلوبة في ألعاب الفيديو. يمكن أن تكون هذه التكنولوجيا مفيدة أيضًا للمعدلين الذين يريدون إنشاء حزم قوام عالية الدقة أو أصول أخرى للألعاب الموجودة.
المصدر: Google Labs عبر 9 إلى 5 جوجل