Hugging Face 開源 AI 遊戲 Jam 結果

Hugging Face 於 2023 年 7 月 7 日至 7 月 11 日舉辦了首屆開源 AI 遊戲 Jam，挑戰開發者使用至少一個開源 AI 工具來創建遊戲。該活動吸引了超過 1,300 人報名，並產生了 88 款遊戲作品，展示了開源 AI 在快速遊戲開發中的多樣性。

遊戲 Jam 框架與評估

比賽圍繞著「EXPANDING」這個主題展開，鼓勵開發者自由詮釋。儘管允許使用專有 AI 工具，但主要目標是將開源 AI 工具整合到遊戲的創建或工作流程中。

遊戲根據以下三個主要標準進行評估：

• 趣味性
• 創意
• 主題契合度

經過同儕與貢獻者的評估，範圍被縮小到前 10 名，最終由 Dylan Ebert、Thomas Simonini 和 Omar Sanseviero 組成的評審團選出優勝者。

得獎作品：Snip It

開源 AI 遊戲 Jam 的第一名得主是 Snip It，由 ohmlet 開發（程式碼：Ruben Gres；AI 資產：Philippe Saade；音效/音樂：Matthieu Deloffre）。在這款遊戲中，玩家會參觀一個畫作栩栩如生的博物館，必須剪輯畫作內的物件以揭開秘密。該項目使用 Stable Diffusion 生成其視覺資產。

頂級入圍者與 AI 實作

有十一款遊戲被評為頂級入圍者，展示了從生成藝術到強化學習的廣泛 AI 應用：

生成藝術與資產

• Yabbit Attack: 使用 Stable Diffusion 生成背景視覺。
• Expanding Universe: 使用 Dream Textures Blender 外掛（由 Stable Diffusion 驅動）來生成行星和星星紋理，並使用 LLM 生成描述。
• Hexagon Tactics: The Expanding Arena: 在可執行版本中整合 Stable Diffusion 1.5 以生成角色。
• Apocalypse Expansion: 使用 Stable Diffusion 生成圖像，並使用 MusicGen (melody 1.5B) 作為配樂。
• Singularity: 使用 Stable Diffusion 進行未來遊戲生成的概念示範。

遊戲機制與邏輯

• Yabbit Attack: 實作基於自然選擇與進化的遺傳算法，以創建適應敵人的神經網路。
• Word Conquest: 使用 all-MiniLM-L6-v2 模型和 GloVe 嵌入，根據詞彙無關性生成地圖。
• Galactic Domination: 使用 Unity ML-Agents 來實作基於強化學習的機器人 AI。

編碼與音訊

• Everchanging Quest: 使用 Starcoder（開源）進行編碼，並搭配 GPT-4（專有）進行磁磚和物件放置。
• Fish Dang Bot Rolling Land: 整合 Text To Speech (TTS) 模型以生成角色聲音。
• Galactic Domination: 使用 Elevenlabs 進行配音，Soundful 製作音樂，Scenario 生成圖像。

AI 遊戲開發資源

Hugging Face 提供了多項技術資源，以支援將 AI 整合到遊戲引擎中：

• Unity Hugging Face API：提供安裝與整合的指導。
• AI Speech Recognition：在 Unity 中實作 ASR 的教學。
• Transformers.js：用於創建 ML 驅動網頁遊戲的資源。
• Awesome AI Tools for Game Dev：一個經過策展的 GitHub 工具彙編。