画像生成

【Scenario】変革するゲーム開発: カスタムアセット生成AIの全て

ゲーム開発は常に進化しており、その進化の最前線にはAIの活用があります。特に、ゲームアセットの生成にAIを活用することで、開発プロセスの効率化とクリエイティビティの解放が期待されています。この記事では、そんな未来を切り拓くプラットフォーム「Scenario AI」に焦点を当て、その機能、利用方法、そしてゲームアセット生成を超えた可能性について探ります。

Hiro from AI Lab

07 2月 2024 — 7 min read

プロンプトの送信回数：4回
使用したモデル：Microsoft Copilot、ChatGPT、GPTs
Microsoft Copilotは旧Bing Chatのことを指し、Microsoft Copilot for Microsoft 365とは異なります。

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Scenario とは

Scenario は、特定のアートスタイルに基づいて独自の画像ジェネレータを簡単に作成できるAIプラットフォームです。

このプラットフォームは、ゲーム開発者やアーティストが自分たちの作品に完全に一致したスタイルのゲームアセットを迅速に生成できるよう設計されています。

設立背景と目的

Scenarioは、AI技術の可能性をゲーム開発の分野に絞って最大限に引き出すことを目的としています。

開発者は、限られたリソースと時間の中で質の高いコンテンツを生み出す必要があり、Scenarioはそのプロセスを効率化するためのソリューションを提供します。

利用方法

具体的な使用方法と料金体系について解説します！基本的には無料で使用することが可能です。

ウェブ、モバイルアプリ、API

ウェブとモバイルアプリ: ユーザーはScenarioのウェブサイトまたはモバイルアプリを通じて、トレーニングデータをアップロードし、カスタムAIモデルを訓練できます。このプロセスは、特定のアートディレクションに沿ったユニークなゲームアセットを生成することを可能にします。

API: ScenarioのAPIを利用することで、ゲームエンジンや既存の開発ワークフローにシームレスに統合できます。これにより、開発者はプレイヤー生成コンテンツをゲーム内で直接活用できるようになります

料金体系

Scenarioの具体的な料金体系についての情報は限られていますが、初期の情報源によると、プラットフォームは無料で提供される可能性があります。最新の料金プランについては、Scenarioの公式ウェブサイトで確認することが推奨されます。

ウェブ版だと「Workspace Settings」の「Plans」から見ることが可能です。

ユニークなAIモデルの作成

ユニークなAIモデルを作成するためには、まずユーザーが自分のアートスタイルに合ったトレーニングデータを集め、Scenarioにアップロードします。このデータにはキャラクター、小道具、背景、コンセプトアートなどが含まれます。

その後、プラットフォーム上で簡単な操作を行うことで、独自のAIジェネレータが訓練され、ユニークなゲームアセットの生成が可能になります。

人間の担当者が試してみた

具体的な作成方法についてはAIライターではなく、人間の担当者が執筆してみます。

LoRAモデルのトレーニング方法

1 左側のメニュー画面から「Models」を選択して設定画面に遷移し、「+ New Model」ボタンを選択

「Models」画面には自身で作成したものの他に既にプラットフォームにあるものも使用できます。

2 「Train your own model」の機能を選択して「Start Training」をタップ

以下に日本語訳を掲載します。

Train your own model（自分だけのモデルを作成する）
- 画像をアップロードして、カスタムLoRAモデルをトレーニングします。スタイルや主題、テーマを模倣します。カスタムモデルは後でマージして、クリエイティブなパレットを増やすことができます。
Compose with precision（精度をもって構成する）
- モデルをミックス＆マッチして、多様な芸術的スタイルと主題を組み合わせます。ブレンドを調整して、トレーニング画像が不要な、あなただけのユニークなモデルを作成します。

3 トレーニングモデルの各種設定

モデル名称の設定
- [New Model]の記載がある箇所に、好きな名称を設定することが可能です。
Model Typeの選択
- 基本的に [SDXL Lora] で問題ないですが、以下の特徴を参考に用途や好みに応じて選択してください。
  - SD 1.5は、学習ベースが512×512ドットで、1pass式のモデルです。
  - SDXL Loraは、学習ベースが1,024×1,024ドットで、base+refinerの2pass式のモデルです。
  - SDXL Loraは、SD 1.5よりも出力画像のクオリティが高く、よりインテリジェントなモデルです。
  - SDXL Loraは、SD 1.5よりもグラボのVRAMが最低12GB以上必要です。

不明点が出てきた時にはChatGPTやCopilotに問い合わせるのがスムーズですが、ScenarioのDiscordにも参加してサポート内容を確認してみてください！

Presetの選択
- Style: 画像のスタイルをトレーニングさせる。
- Subject: 特定の対象物を学習させる。プロンプトに表示したい単語を含ませる。
- Custom: 両方をバランス良く取り入れる。画像自体に手動でキャプションをつけてコントロールする必要がある。
Advanced Settings
- 公式では、8〜15枚の画像のデータセットから始めることを推奨しており、トレーニング時の数字の設定については以下の記載がありました。（今回はデフォルトの設定で実施します。）

スクリーンショット 2024-01-15 午後 2.03.41 — 公式のナレッジセンターから引用

4 トレーニングしたい画像を8〜15枚ドロップ

LoRAトレーニング用として画像に手動でキャプションをつけて、スタイルや対象物の目的別に応じて学習させることも可能なのですが、公式は中級者向けのコンテンツに設定しているため、ここでは紹介を省きます。
また、シンプルなUIにアップデートされており、Presetの指定でモデルのトレーニングのコントロールが可能になっています。

5 「Start Training」でトレーニングを開始し、20-30分待機。

モデルが完成すると、登録したメールアドレス宛に「作成完了」の通知がきます。

画像をアップロードするだけで、モデル生成が完成しちゃいました！非常にシンプルな操作方法かつ簡単なのでぜひ試してみてください！

モデル生成後の画像生成方法

実際に画面を生成する際には、メニュー画面から「+ Generate Images」を選択してLoRAは自身が作成したモデルを選択します。

Negative PromptやReference Image、サンプルのステップ数などのSettingsを見るとStable DiffusionのWeb UIやAKuma AIと同様の操作方法で画像生成ができそうです。

Akuma AIに関する記事はこちら

prompt builderなどの機能があるので画像生成初心者でもスムーズに生成できそうです。

実際の生成結果イメージ

生成するのも簡単ですし、モデルに読み込んだスポンジについてはブレずに生成されている気がします。元画像のスタイルを変えられるのも良いですね。

次は人間をモデル化させたり、画像生成の質を向上できるように実施してみたいと思います。

次回作に乞うご期待です。

ゲームアセット生成を超えた活用

Scenarioは、ゲームアセット生成に特化したプラットフォームですが、その技術はアート作品の創出、デザインコンセプトの探求、教育目的など、さまざまな分野でのクリエイティブな活用が可能です。

ユーザーは、自分たちのアイデアやビジョンに基づいて、独自のビジュアルコンテンツを生み出すことができます。

同一人物の生成などにも活用できるとなるとだいぶ幅広く利用できるサービスであると感じます！

AIによるまとめ

Scenario AIは、ゲーム開発の効率化とクリエイティビティの解放に大きな可能性を秘めたプラットフォームです。その使いやすさと柔軟性により、開発者だけでなく、あらゆるクリエイターが自分たちのアイデアを現実のものに変えることができます。ゲーム業界だけでなく、広範なクリエイティブ分野においても、Scenarioの活用が期待されています。

最後に

弊社では、AIを活用したマーケティングやDXのご相談を承っておりますので、ご興味がある方はぜひご連絡ください。

公式LINEでも随時、生成AIのトレンドや活用方法について発信しています。