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#RPGBakin #ゲーム制作 ……え、は? 物体透過距離をイベント操作するプラグイン、ChatGTP君が、サラッと作ってくれたんですが? え、期待通りに動くんですが? AIの作るプラグインて、世間的には受け入れてもらえるのかな。 プログラマの殆どはAI使ってるとか聞きますがさて?

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かつては「学習が終われば軽く使える」と思われていたAIが、今や推論の瞬間ごとに膨大な計算を要求するようになった。o1の登場がその現実を突きつけた瞬間だ。AIは考えれば考えるほど強くなる。だからこそGPUを握る者が次の文明の支配権を握る。 今井翔太「これもちゃんと推論時スケーリングっていう名前がついてるんですよ。昔から研究はあったんですけれども、有名になったのは去年の9月にOpenAIがoシリーズ——o1を出した時の話なんですけれども、要するに学習ではもう限界があって、みんな100の性能モデルしか作れないかもしれない。 ただその100のモデルを実際に使うときに、推論時間を増やしていくっていうことをすると、100が110になり120になり130になり……ということで、学習でもともと得られた性能よりも、使うときに考えさせると性能が上がっていくという説が発見されたんですね。 AIエージェントってその推論時スケーリングが発見されるはるか昔——といっても我々の業界で『はるか昔』は2年前とかなんですけれども——2023年とかから普通にあったんですよ。当時全然無能だったんですけれども、そのo1とかが出てきて推論するときに、推論時スケーリングでパワーアップするということが発見されたあたりから、急激にAIエージェントがどんどんパワーアップしてきたんですね。 なので『学習時に計算インフラをすごく使うが、それが終わった後は、みんなの軽いCPUとかで動くんじゃないか』と言われていたのが、結局動かすときにスケーリングが存在するんだと。そこでも莫大な計算資源が必要なんだというのが明らかになったので、これは明らかにNVIDIAに有利」

Tsubame

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この動画は私の知るAIアニメ研究者たちの情報を少しずつお借りして作成しました。 長い間バトル系AIアニメを研究してくれていた方々を私は知っています。 足りない性能の中、工夫して再現する姿は見ていて素晴らしくクリエイティブでした。 ツールの進化と共にクリエイターたちも進化しているAI動画界隈は見ているだけでも楽しいです。 AI動画ツールの進化は、そんな彼らの「好き」が開発の方向性を決めた結果ではないかと思います。 自分も彼らのようにいつまでも作る側でいたいものです。 【使用ツール】 Midjourneyで1枚生成 NanoBananaで差分生成 Hailuo AIで動画生成 Udioで音楽生成 ChatGPTでタイトル生成&etc... たった1枚画像生成するだけで、GoogleさんのNanoBananaは無限にシーンを再構成できます。 今回は1枚をずっと使っていましたが、作れば作るほどリファレンス素材が増えるので精度があがりそうです。 終わってから思ったんですが、できる限り全身が描かれていて背景の情報も多いイラストを用意するか、キャラクターの全身をNanoBananaでだしてから一緒に参照するか、靴とか服装とかプロンプトで補強するかしないと、服装が変わってしまいます。 今回はテストなので、動画生成も同じプロンプトでキーフレーム機能にまかせる形にしましたが、詳しい動作の内容や絵にないエフェクトの追加など、プロンプトでもう一枚中割りを追加する感覚で丁寧にプロンプトを書き込めばもっと精度があがると思います。 2年くらい動画生成の投稿してますがここまでAI動画のクオリティーがあがると思ってませんでした。 AIアニメを作っている人は、どんな方法で制作をしているかリプ欄で教えてくれると嬉しいです。 この動画はCPPのリリース前テストとなります。 HailuoAIというツールがリリースする前のテスト段階から、誰よりも生成していたらCPPに誘われて、ここまでずっとお世話になっていました。 一時期は話題にあがらず心配していましたが、一通り音声ツールを強化した後にHailuo02で巻き返してくれて安心しました。 Minimax Audioもアニメ制作に使えるクオリティーの音声が生成できるのでしっかり地盤固めてましたね。 あとは、どんなスタイルでもどんなキャラクターにも使える動画用リップシンク機能とかきたら嬉しいです。 効果音完璧につけてくれる機能とかあったら神!! とりあえず楽しいけどバトルアニメはもういいかな…笑 AIアニメ制作の最適解が何かは日々更新されますのでみんなで研究し続けましょう!! 次、何つくろっかな…🤔✨ ※エンドフレーム機能はCPPでβテスト中です!!🙏

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ゲームのプログラミングは面白い♪ 還暦近くなって、またゲームをプログラミングできるとは、思っていなかった。言語やライブラリが進化していること、メモリやCPUが潤沢なことに加え、「こんな処理を作ってほしい」と生成AI に言えば、ちゃんと動作するソースコードを返してくれる。これがデカい。 「最初に python の言語仕様や、pygame の機能を、勉強する」というステップを踏む必要が無い。「こんなプログラムを作って」と言えば、動くプログラムを一瞬で生成してくれる。コードを見ながら、自然と勉強もできてしまう。 今回作ったシューティングゲームでは、「目標に向かって徐々に向きを変える」とかの回転を含む動きの計算を、自動生成してくれたのが助かった。手作業で作ると、「たまたま重なった時」「たまたま正反対を向いている時」とかにバグが残ったりしがち。そういうデバッグに一切時間を使わずに済んだ。 ゲームを動かしながら効果音(SE)を鳴らすには、マルチスレッドのプログラミングが必要で、変数をLockしたりSignal Eventで待ち合せたり、という処理が必要になる。こういう動作は低確率バグの温床になりがちだが、生成AI(Claude)がお手本のコードを示してくれたので、一発で完全に動作した。 python は、初学者向けの非常に洗練された言語だと感じた。厳密性よりも組み易さを優先している。インデントが文法に組み込まれているので、ソースコードも自然と読みやすくなる。以前作ったJavaAppletのプログラムはゼロから自分で勉強して作ったので非常に苦労したが、レガシー過ぎて現状、動作環境が無い。python + pygame なら、当分は動かせるだろうし、多くの人に動かして貰えるだろう。 今の世代の人たちは、こんなに高度なプログラミング環境が、生まれた時から当たり前のようにあるので、羨ましいなぁとも思うが、レトロゲーム作りで苦労した経験があるからこそ、今の環境を有難く感じられるという意味では、あの苦労は何倍にも報われているとも思う。 何はともあれ、ゲームのプログラミングは、やっぱり面白い! ソースコードはこちら:

𡈽方 雅之@プロセス思考

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