論文の概要: Steps towards prompt-based creation of virtual worlds

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.05875v1
• Date: Thu, 10 Nov 2022 21:13:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-14 15:47:34.261281
• Title: Steps towards prompt-based creation of virtual worlds
• Title（参考訳）: 仮想世界の創出に向けての歩み
• Authors: Jasmine Roberts, Andrzej Banburski-Fahey, Jaron Lanier
• Abstract要約: プロンプトベースの手法はVRレベルの編集を促進できるだけでなく、ゲームプレイの一部にもなり得ることを示す。 私たちは、VRにおけるAI支援共同創造の差し迫った課題を議論することで結論付けます。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.2891210250935143
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Large language models trained for code generation can be applied to speaking virtual worlds into existence (creating virtual worlds). In this work we show that prompt-based methods can both accelerate in-VR level editing, as well as can become part of gameplay rather than just part of game development. As an example, we present Codex VR Pong which shows non-deterministic game mechanics using generative processes to not only create static content but also non-trivial interactions between 3D objects. This demonstration naturally leads to an integral discussion on how one would evaluate and benchmark experiences created by generative models - as there are no qualitative or quantitative metrics that apply in these scenarios. We conclude by discussing impending challenges of AI-assisted co-creation in VR.
• Abstract（参考訳）: コード生成のために訓練された大規模な言語モデルは、仮想世界(仮想世界を作る)の会話に適用できる。 本研究では,プロンプトベースの手法がvrレベルの編集を高速化し,ゲーム開発に留まらずゲームプレイの一部にすることができることを示す。 例えばCodex VR Pongは、生成プロセスを用いて静的コンテンツを生成するだけでなく、3Dオブジェクト間の非自明な相互作用も生成する。 この実証は自然に、生成モデルによって生み出された経験をどのように評価し、ベンチマークするかに関する統合的な議論につながります。 我々は、VRにおけるAI支援共同創造の差し迫った課題について論じる。

関連論文リスト

• Unbounded: A Generative Infinite Game of Character Life Simulation [68.37260000219479]
  生成モデルを用いて,有限なハードコードシステムの境界を超越したゲームである生成無限ゲームの概念を導入する。 我々は、生成AIの最近の進歩を活用して、生成モデルに完全にカプセル化されたキャラクターライフシミュレーションゲームUnboundedを作成する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-24T17:59:31Z)
• Video2Game: Real-time, Interactive, Realistic and Browser-Compatible Environment from a Single Video [23.484070818399]
  Video2Gameは、現実世界のシーンのビデオを自動的にリアルでインタラクティブなゲーム環境に変換する新しいアプローチである。 リアルタイムに高リアルなレンダリングを作成できるだけでなく、インタラクティブなゲームも構築できることが示されています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-15T14:32:32Z)
• VR-GS: A Physical Dynamics-Aware Interactive Gaussian Splatting System in Virtual Reality [39.53150683721031]
  提案するVR-GSシステムは,人間中心の3Dコンテンツインタラクションにおける飛躍的な進歩を示す。 私たちの仮想現実システムのコンポーネントは、高い効率と有効性のために設計されています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-30T01:28:36Z)
• Learning Interactive Real-World Simulators [96.5991333400566]
  生成モデルを用いて実世界の相互作用の普遍的なシミュレータを学習する可能性について検討する。 シミュレーターを用いて、高レベルな視覚言語ポリシーと低レベルな強化学習ポリシーの両方を訓練する。 ビデオキャプションモデルは、シミュレートされた経験を持つトレーニングの恩恵を受けることができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-09T19:42:22Z)
• Beyond Reality: The Pivotal Role of Generative AI in the Metaverse [98.1561456565877]
  本稿では、生成型AI技術がMetaverseをどう形成しているかを包括的に調査する。 我々は、AI生成文字による会話インタフェースを強化しているChatGPTやGPT-3といったテキスト生成モデルの応用を探求する。 また、現実的な仮想オブジェクトを作成する上で、Point-EやLumimithmicのような3Dモデル生成技術の可能性についても検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-28T05:44:20Z)
• Promptable Game Models: Text-Guided Game Simulation via Masked Diffusion Models [68.85478477006178]
  ニューラルビデオゲームシミュレータのためのPGM(Promptable Game Model)を提案する。 ユーザーは高レベルのアクションシーケンスと低レベルのアクションシーケンスでゲームを実行することができる。 私たちのPGMは、エージェントの目標をプロンプトの形で指定することで、ディレクターのモードをアンロックします。 提案手法は,既存のニューラルビデオゲームシミュレータのレンダリング品質を著しく上回り,現在の最先端の能力を超えたアプリケーションをアンロックする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-23T17:43:17Z)
• Deep Billboards towards Lossless Real2Sim in Virtual Reality [20.7032774699291]
  ニューラルネットワークを用いて暗黙的に3Dオブジェクトをモデル化するディープビルボードを開発した。 我々のシステムは、商用VRヘッドセットとニューラルレンダリングを実行するサーバーを接続することで、詳細な剛体物体をリアルタイムに高精度にシミュレーションすることができる。 私たちはDeep Billboardsを物理的なインタラクション能力で強化し、スクリーンベースのゲームから没入型VRに古典的なビルボードを適応させました。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-08-08T16:16:29Z)
• Evaluating Continual Learning Algorithms by Generating 3D Virtual Environments [66.83839051693695]
  連続学習とは、人間や動物が特定の環境で徐々に学習する能力である。 本稿では3次元仮想環境の最近の進歩を活用して,フォトリアリスティックな外観を持つ潜在的に長寿命な動的シーンの自動生成にアプローチすることを提案する。 本論文の新たな要素は、シーンがパラメトリックな方法で記述され、エージェントが知覚する入力ストリームの視覚的複雑さを完全に制御できることである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-09-16T10:37:21Z)
• Robust Egocentric Photo-realistic Facial Expression Transfer for Virtual Reality [68.18446501943585]
  ソーシャルな存在は、バーチャルリアリティー(VR)におけるデジタル人間による次世代コミュニケーションシステムを支える 最高の3DビデオリアルVRアバターは、人固有の(PS)モデルに依存します。 本稿では,エンドツーエンドのマルチアイデンティティアーキテクチャを提案することで,これらの制限を克服する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-04-10T15:48:53Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。