Comments 8
Идея хорошая - реализация так себе.
Генерацию карты/мира можно спереть из концепции minecraft/minetest только вместо алгоритмов использовать chatGPT (автор что то подобное начал но как то оочень однобоко) а вместо соли вставки в промт
.
Описания нужно генерить матрично. То есть сначала описываем ноду. Потому "увеличиваем" и описываем каждую ячейку ноды. И так опускаемся буквально до камня на земле. Причем привязка по именам собственным и chatGPT это прекрасно запомнит и сможет с этим работать.
Например нода у нас великая пустыня. В ней есть 4 ячейки (в идеале минимум квадрат 9х9 но лень описывать) и эти ячейки - интересный оазис, унылые пески, странная равнина и поле кактусов.
Далее chatGPT описывывает все по сужающейся спирали с расстановкой приритетов.
Что бы итоге был "текстовый обзор" как книги-описания в моровинде и машино-понятный (великая пустыня >> странная равнина >> 10х10 >> { раненый авантюрист, .... иное описание }
.
Вся сложность интеграции нейроных сетей в безшовности. Что что бы сделать npс которые взаимодейсвуют с реальным миром нужно или весь мир описать руками (промты) или уже сам мир строить на основании промтов.
Что бы строить мир через промты то нужен алгоритм каскадного маштабирования, который не заклинит в рекурсии и не будет генерить шизофрению
(У автора пока получилось то что можно добится обычными алгоритмами псевдосоучайности для создания зон/карт)
.
Много думал на эту тему, но в плане мира ничего лучше [генерим картинку >> распознаем и описываем картинку >> смешаем курсор и повторяем] я не смог придумать.
Для простых вещей и как "умный гугл" нейронки сейчас на коне, но для сложных вещей у них очень узкое окно [размер загружаемых данных] из за чего нужно в ручном режиме контролировать процесс так как нейрока может сфокусироватся совсем не на том
Спасибо за высказанные идеи. Пока основная работа была проделана над графом, и как раз попыткой контроля того самого фокуса у нейронки, потому что информации действительно черезчур, и она очень сложная, чтобы нейронка не несла бреда.
По поводу построения мира на основании промптом - это основное направление, делать инверсивно как будто бы смысла особого нет, ибо мы сильно сужаем вариации миров, тоже самое относиться к идеи генерации карты в виде картинки или алгоритмически, и последующее её описание. Так что следующие эксперементы будут направлены в эту сторону: каким образом адекватно генерировать карту на основации контекста истории мира
Как по мне мир нужно именно алгоритмически генерить, с нейронки только получать соль по чанкам для соответсвия истории.
Дороги и города так же алгоритм расставит легко (есть куча уже готового в инете)
А вот история чанков, городов и локаций как раз задача для нейронки.
Из личного опыта chatGPT очень плохо работает с большой картиной где может быть множество деталей. А вот с маленьким куском большой картины он работает отлично.
.
К слову даже без геймлея такой "генератор миров" очень пригодится всем творческим. От писателей до игроделов и прочих творцов. Как раз единая связность всего мира и внимание к деталям самая большая вава авторов
У меня такой же опыт получился, так что хочешь или не хочешь придется делать допущения, и генерить только самое важное на карте, я с этим согласен, и кажется так и буду пробовать делать. Однако надо держать в голове, что какая-то часть генераций будет только частично совпадать с описанием, даже если мы будем в последующем заменять модуль текстовой генерации (при рассмотрении перспективы перехода на gpt-5)
А зачем в принципе генерировать карту при помощи нейросети? Есть куча наработок, которые отлично справляются с задачей алгоритмически, и уже результаты можно преобразовать в промты, чтобы нейросеть сделала то, что она умеет делать хорошо
Хорошо бы ссылочку оставить что бы потыкаться 👀
согласен, задумка классная.
что до реализации - выкладываем в опенсорс на гит с хорошим описанием на всех языках и контрибьюторы ручьем потянутся со своими пул-реквестами)
Нейрогенератор игровых миров: рассказ о моём интригующем пет проекте