ИИ создает игру на Unity... (OpenAI)

Приятного просмотра 😉

Смотреть на Youtube:
https://www.youtube.com/watch?v=o6S2Hpl2mP0

Unity + AI: Мечтает ли моб о электрических баранах?

Привет, гики и геймдевы!
Сегодня разберем одну из самых горячих тем: как искусственный интеллект меняет разработку под Unity и какие возможности открывает прямо сейчас.

Вот вам дамп мыслей ⤵️

Не только умные NPC

Долой патрулирующих по квадрату скелетов! Современный ИИ в играх — это:

1) Движки like GPT: Персонажи с настоящей памятью и уникальными диалогами, которые реагируют на любую реплику игрока. Прощайте, диалоговые деревья!
2) ИИ для анимации: Системы вроде Unity Muse и Motion Matching создают гиперреалистичные и плавные движения на лету, без тонк ручной работы.
3) Procedural Content Generation: ИИ генерирует целые миры, квесты и даже сюжетные повороты, делая каждую игру уникальной. Hello, бесконечный реиграбилити!

#Unity
#Ai

Unreal Engine + AI: что важно знать и как начать

Unreal Engine давно перестал быть просто движком для игр. Сегодня это мощная платформа для интеграции AI — от умного поведения NPC до генерации контента и синтетических данных для обучения моделей. Ниже — краткий обзор возможностей и конкретные идеи для ваших проектов.

Почему это круто
- Реализм: навигация, анимация и физика UE дают реалистичную среду для обучения и тестирования моделей.
- Скорость разработки: готовые инструменты (Behavior Trees, EQS, AIController) ускоряют создание сложного поведения.
- Синтетика для ML: возможность массовой генерации размеченных данных (различные ракурсы, освещение, сценарии).
- Интеграция с ML-фреймворками: Python API, ONNX, плагины (AirSim, UnrealCV) и нативные расширения.

Где применять
- Игры: адаптивные противники, динамичный сюжет, боты с LLM-диалогами.
- Симуляции и робототехника: обучение в виртуальной среде перед деплоем в реальный мир.
- Контент-генерация: процедурные ландшафты, анимации, лицевые выражения через ML Deformer.
- Обучение и тестирование автономных систем (автопилоты, дроны).

Как начать — простой план
1. Освойте базовые AI-инструменты UE: AIController, Behavior Tree, NavMesh, EQS.
2. Подключите Python API для обмена данными и пайплайнов обучения.
3. Для сложных нейросетей экспортируйте модели в ONNX и запускайте их в UE или через сервер инференса.
4. Используйте AirSim/UnrealCV для генерации датасетов и симуляций.

Пример: запрос к внешнему LLM из UE (псевдокод Python для сервера)

from flask import Flask, request
import requests

app = Flask(__name__)

@app.route('/chat', methods=['POST'])
def chat():
    scene_state = request.json['state']
    # отправляем контекст в LLM (пример)
    resp = requests.post('https://api.example.com/llm', json={'context': scene_state})
    return resp.json()

#UE5
#Ai