Використання генеративного штучного інтелекту в менеджменті проектів розробки 3D-моделей ігрового оточення

  • Л.С. Гур’янова Харківський національний університет імені В.Н. Каразіна https://orcid.org/0000-0002-2009-1451
  • О.С. Євсєєв Харківський національний економічний університет імені Семена Кузнеця https://orcid.org/0000-0002-6464-7036
  • М.Р. Сімакова Харківський національний економічний університет імені Семена Кузнеця
Ключові слова: 3D-модель, менеджмент проектів, елементи оточення комп’ютерної гри, технологія розробки, генеративний штучний інтелект

Анотація

Дослідження орієнтоване на розробку сучасної технології створення 3D-моделей елементів оточення для комп'ютерних ігор із використанням генеративних нейронних мереж. Це дає змогу суттєво прискорити процес розробки кінцевого продукту, підвищуючи якість та унікальність 3D-контенту, а також забезпечити відповідність дизайну загальним вимогам комп'ютерної гри. У статті обґрунтовано доцільність використання інструментів штучного інтелекту для створення прототипів 3D-моделей елементів оточення та запропоновано оптимізовану технологію їх розробки. В роботі досліджуються особливості технологічного процесу, який включає два основних етапи: генерацію моделей за допомогою генеративних нейронних мереж та їх подальше доопрацювання у програмному середовищі 3D-моделювання. Окремо акцентовано увагу на перевагах використання генеративного штучного інтелекту для автоматизації базових етапів розробки, що дозволяє художникам більше зосереджуватись на деталізації, текстуруванні та анімації елементів. Зокрема, зроблено акцент на інтеграції автоматизованих інструментів із класичними підходами 3D-моделювання, що дозволяє покращити ефективність командної роботи та оптимізувати ресурсозатрати. Проаналізовано впровадження нових AI-інструментів, таких як Sloyd.ai, CSM та Lumalabs, для створення 3D-моделей, що відповідають вимогам ігрових рушіїв. Проведена апробація запропонованої технології у процесі створення елементів оточення для комп'ютерної гри "The Gallery", розробленої в рамках міжнародного проєкту, продемонструвала ефективність поєднання швидкості генерації AI з якістю ручного доопрацювання. У роботі висвітлено перспективи подальшого розвитку технології, які передбачають вдосконалення генеративних нейромереж та їх інтеграцію з рушіями ігор. Запропонований підхід є перспективним для оптимізації процесу створення контенту та забезпечення балансу між швидкістю, якістю та унікальністю продукту.

Завантаження

##plugins.generic.usageStats.noStats##

Біографії авторів

Л.С. Гур’янова, Харківський національний університет імені В.Н. Каразіна

доктор економічних наук, професор, професор закладу вищої освіти кафедри економічної кібернетики та прикладної економіки

О.С. Євсєєв, Харківський національний економічний університет імені Семена Кузнеця

кандидат економічних наук, доцент, доцент кафедри мультимедійних систем і технологій

М.Р. Сімакова, Харківський національний економічний університет імені Семена Кузнеця

бакалавр, кафедра мультимедійних систем і технологій

Посилання

Yevsyeyev, O. S. (2020). Creating interactive media: a tutorial. Kharkiv: Simon Kuznets Kharkiv National University of Economics. Retrieved from https://shorl.com/telamebraproke (in Ukrainian)

Yevsyeyev, O., Potrashkova, L. (2024). Creating interactive media. Methodological recommendations for performing laboratory work for higher education applicants in specialty 186 "Publishing and Printing" of the educational program "Technologies of Electronic Multimedia Publishing" of the second (master's). Kharkiv: Simon Kuznets Kharkiv National University of Economics. Retrieved from http://repository.hneu.edu.ua/handle/123456789/31932 (in Ukrainian)

Yevsyeyev, O. S., Velichko V.Yu. (2023). Methodology for developing an artbook for a computer game. Printing and publishing, 2 (86), 125-134. (in Ukrainian)

Yevsyeyev, O. (2014). Computer animation: a textbook for students of the direction of training 6.051501 "Publishing and printing". Kharkiv: Simon Kuznets Kharkiv National University of Economics. Retrieved from http://repository.hneu.edu.ua/handle/123456789/8294 (in Ukrainian)

Yevsyeyev, O., Grabovsky, E. (2024). Creating content for interactive multimedia projects based on the application of artificial intelligence. Science, technology, innovation, 3, 91-98. doi: http://doi.org/10.35668/2520-6524-2024-3-10 (in Ukrainian)

Yevsyeyev, O., Mysnyk, V. (2024). Technology for developing 3D character models for computer games. Ukrainian Academy of Printing. Collection of scientific papers "Scientific Notes", 1 (68), 31-45. (in Ukrainian)

DCoat (2024). What is UV Mapping? Create 3D models easily: Voxel Sculpting, Retopo, Texturing, Modeling. Retrieved from https://3dcoat.com/ua/articles/article/what-is-uv-mapping/

DWay (2023). Mesh in 3D modeling. Retrieved from https://3dway.com.ua/blog/mesh-in-3d-modeling#:~:text=Сітка%20–%20це%20набір%20з'єднаних,,%20утворюючи%20поверхню%20об'єкта (in Ukrainian)

BBC News Ukraine (2023). Three stages of artificial intelligence: can it destroy humanity? Retrieved from https://www.bbc.com/ukrainian/features-65728291 (in Ukrainian)

BIZMAG (2023). What is artificial intelligence: briefly, in simple words. Retrieved from https://bizmag.com.ua/shho-take-shtuchnyj-intelekt/ (in Ukrainian)

Blender Foundation (2024). blender.org - Home of the Blender project - Free and Open 3D Creation Software. Retrieved from https://www.blender.org/

Leonardo AI (2024). AI Image Generator – Create Art, Images & Video. Retrieved from https://leonardo.ai/

DALL-E Free. (2024). AI Image Generator | Powered by Dall-E. Retrieved from https://www.dall-efree.com/

Phygital Plus (2024). Luma AI: Create 3D Objects & Scenes from Text & Video. AI Library. Retrieved from https://library.phygital.plus/details/luma-ai/r/rectYrpcb1BeRUMOS

FindMyAITool (2024). Sloyd. Retrieved from https://findmyaitool.com/tool/sloyd

Sloyd.ai (2024). AI 3D Model Generator – Create with Text to 3D. Retrieved from https://www.sloyd.ai/

CSM.ai (2024). Turn photos, text or sketch into 3D Worlds. Retrieved from https://www.csm.ai/

Bech-Yagher, C. (2024). UV mapping for beginners. Creative Bloq. Retrieved from https://www.creativebloq.com/features/uv-mapping-for-beginners

Hrabovskyi, Y., & Yevsyeyev, O. (2021). Development of methods of creating the interface of the interactive edition. Printing and publishing, 2 (82), 117-127. doi: https://doi.org/10.32403/0554-4866-2021-2-82-117-127

Juego Studio (2024). How Game Environment Art & Design created for 3D Games? Retrieved from https://www.juegostudio.com/blog/how-do-immersive-environmental-designs-for-3d-games-get-created

Kaedim (2024). AI-powered Art Outsourcing. Retrieved from https://www.kaedim3d.com/

Kliuch, D. (2024). Crafting Dynamic NPCs with AI: Game Development Guide. Whimsy Games. Retrieved from https://whimsygames.co/blog/crafting-dynamic-npcs-with-ai-game-development-guide/

Potrashkova, L., Zaruba, V., Raiko, D., & Yevsyeyev, O. (2024). Identifying the system of value factors of green consumer choice. Innovative Marketing, 20(1), 199-211. doi: https://doi:10.21511/im.20(1).2024.17

Tuytel, R. (2023). Green Metal Rust Texture. Poly Haven. Retrieved from https://polyhaven.com/a/green_metal_rust

Опубліковано
2024-12-30
Як цитувати
Гур’янова, Л., Євсєєв, О., & Сімакова, М. (2024). Використання генеративного штучного інтелекту в менеджменті проектів розробки 3D-моделей ігрового оточення. Вісник Харківського національного університету імені В. Н. Каразіна серія «Економічна», (107), 5-18. https://doi.org/10.26565/2311-2379-2024-107-01
Розділ
Моделювання та інформаційні технології в економіці й управлінні