[レポート]Ubisoft La Forge ～イノベーションの成功と失敗の6年間～ #cedec2022 #classmethod_game #ubisoftlaforge

最初

セッション内容

This session will provide an overview on how Ubisoft la Forge is contributing to innovation at Ubisoft. In particular, we will cover how we operate, what kind of success we met but also share some of our hard learnt lessons. We will also share some of most recent results to illustrate them.

このセッションでは、Ubisoft La ForgeがUbisoftのイノベーションにどのように貢献しているか、その概要を説明します。特に、私たちがどのように活動し、どのような成功を収めたのか、また、様々な苦労から得た教訓も紹介します。また、最新の成果もいくつか紹介し、具体的に説明します。

講演者

• Ubisoft La Forge, Director of Development オリヴィエ・ポマレズ

目次

チャレンジ

チャレンジ（挑戦）といえば、今までのノウハウやツールでゲームを開発する際、二、三年後ゲームリリースするタイミングでは少し時代遅れてが発生し、良い製品を作るために、常に技術を更新することが必要です。

 

ゲーム開発には、現実と近い演出を作るため、ほとんど役者に演じていただいて、撮影できたらナレーションの変更などは非常に難しいです。

 

2019年、セリフを生成するAIのプロトタイプができました。
英語だけではなく、フランス語（カナダのケベック州アクセント）なども生成できます。

新しい技術がゲーム開発に良い効果を与えますが、どうやって実用できる新しい技術を発見しますか？
多くの場合は、アカデミア（学問理論研究）の時が発見されました。

ビデオゲームとアカデミア

さっきAIのことを例にします。
まず、「ゲーム」というものを定義してみれば、遊びで子供にスキルを発展させるもので、年齢が大きくなって、「ゲーム」は策略を鍛えるものと社交的な手段になります。
AIは、人間のように判断することが最終目的です。そのため、「ゲーム」はAIの訓練・評価システムとなります。

ゲームと学問研究（AIとか）はお互い影響してますが、実際どうやってゲーム開発の世界と学問研究を繋げますか。
答は、La Forge（Ubisoft社の学問研究室）

La Forge

学問研究とゲーム開発の間、キャップが存在しています。
図の真ん中はLa Forge研究室の位置付けです。作業内容としては：

• 理論の検証（Applied R&D）
• プロトタイプ
• 開発(Development)

 

三つとなります。
簡単でいうと、最新の学問研究で技術的なプロトタイプを作ることです。

 

ゲーム内のアニメーションをもっとダイナミックに表現したくて、多くのモーションクリップを機械学習で地形や環境に合わせて最適な連続アニメーションを生成することができました。

 

La Forge研究室の行動基準は：

• 理論研究に注力する
• プロトタイプ化作業に注力する
• 客観的に思考すること
• 製品化と学問研究両方とも考えること
• 誰でも新たしいプロジェクトを立ち上げれる
• 多様な問題を解決してみる
• 少人数チームで少しずつ進む

 

数字でLa Forgeの成果がわかる

実例

プロトタイプドームを作りましょう

中に複数のLED電球があるドームでものを撮影し、簡単にテキスチャーを撮れます。
アーティストがそれで少し効率的な作業ができますが、撮りたいものが多すぎるので、ゲーム開発にはそこまで実用性がないことを感じました。

 

最初の良いアイデアが、みんなの反応や外部の新しい技術などをみて、本当に良いアイデアなのかを判断すること。

Mocap Cleaner

モーションデータに一部修正しなければならないものが存在して、極端な場合以外、元々人間の手作業がAIに任せることができました。

 

この事例にできた経験：

• 結果の質量だけではなく、利用する人や実用できるシナリオを考えること
• パートナーの作業パイプラインを理解した上で作業すること

 

論文リンク Robust Solving of Optical Motion Capture Data by Denoising

論文リンク Learned Motion Matching

セリフ生成

AAAゲーム（予算がすごく高い大作）にはたくさんセリフの録音が必要です。
だけど、録音した後の修正などは非常に難しい。

 

AIで生成した音声は、普通のナレーションはまあまあいけるけど、ゲーム内キャラクターのセリフとしては少しノイズが入ってて、感情が薄くて、少し不自然だと感じられました。
AI音声のノイズと感情の問題はまだ解決中です。

 

論文リンク Daft-Exprt: Cross-Speaker Prosody Transfer on Any Text for Expressive Speech Synthesis

論文リンク A Comparison of Discrete and Soft Speech Units for Improved Voice Conversion

コード修正

AIが85%確率でバグを起こすコードコミットを検出してくれてます。

 

論文リンク CLEVER: Combining Code Metrics with Clone Detection for Just-In-Time Fault Prevention and Resolution in Large Industrial Projects

論文リンク A Project on Software Defect Prevention at Commit-Time: A Success Story of University-Industry Research Collaboration

BOT(ゲームAI)

AIが場合によって、一番早い動作で目的地に到着することができてます。

 

論文リンク Deep Reinforcement Learning for Navigation in AAA Video Games

まとめ

イノベーションは考え方です:

• その分野の専門家とパートナーが協力する研究と開発
• 結果を評価、共有すること
• イノベーションは20%のテクノロジーです