Встречай YOLO26: ИИ компьютерного зрения нового поколения.
Ultralytics
Vision AI

Компьютерное зрение в гейминге: выводим игровой опыт на новый уровень

Узнай, как игровые технологии на базе Vision AI делают игры более захватывающими, интуитивно понятными и увлекательными, в конечном итоге улучшая игровой опыт.

АБАбирами Вина
4 min read
Компьютерное зрение, отслеживающее игрока и объекты в видеоигре

Гейминг прошел долгий путь — от простых пиксельных приключений до масштабных иммерсивных миров, которые игроки исследуют сегодня. На самом деле, идея о том, что машина может мыслить или даже играть в игру, впервые была серьезно рассмотрена еще в 1940-х годах.

В то время на Всемирной выставке была представлена машина, созданная физиком Эдвардом У. Кондоном. Она могла играть в «Ним» — математическую стратегическую игру, где два игрока по очереди убирают предметы из разных куч, а цель состоит в том, чтобы не забрать последний предмет. Машина провела тысячи партий против посетителей и выиграла в подавляющем большинстве случаев, что вызвало ранний интерес к возможности участия интеллектуальных машин в игровом процессе.

Сегодня это раннее видение воплощается в жизнь новыми способами. Одно из самых захватывающих достижений в гейминге — использование компьютерного зрения, области искусственного интеллекта (ИИ). По мере того как игры становятся более динамичными и отзывчивыми, компьютерное зрение позволяет машинам интерпретировать и понимать визуальную информацию, создавая более иммерсивный, интерактивный и персонализированный опыт.

В частности, модели компьютерного зрения, такие как Ultralytics YOLO11, известные своей поддержкой задач обнаружения и отслеживания объектов, внедряются в игры для улучшения взаимодействия и отзывчивости в реальном времени.

В этой статье мы подробнее рассмотрим, как компьютерное зрение используется в гейминге для улучшения игрового опыта и формирования будущего интерактивных развлечений. Давай начнем!

Link to this sectionПоследние тренды ИИ и компьютерного зрения в гейминге#

Прежде чем мы перейдем к примерам использования компьютерного зрения в индустрии видеоигр, давай изучим некоторые последние тренды ИИ в этой сфере.

Link to this sectionГенеративный ИИ в индустрии гейминга#

Один из главных трендов — использование генеративного ИИ для того, чтобы сделать игровых персонажей более интеллектуальными и отзывчивыми. Отличный пример — создание первого босса на базе ИИ в готовящейся к выходу онлайн-игре MIR5.

В играх битва с боссом — это, как правило, сложный бой с могущественным противником, который появляется в ключевые моменты, часто в конце уровня или сюжетной линии. Такие бои обычно проверяют навыки игрока и спроектированы так, чтобы ощущаться напряженными и дающими чувство награды.

Взгляд на первого ИИ-босса в видеоигре

Рис. 1. Взгляд на первого босса на базе ИИ.

Традиционно боссы следуют заскриптованным паттернам, используя один и тот же набор движений каждый раз. Но в MIR5 этот новый ИИ-босс действительно учится на игроках, с которыми сражается. Он наблюдает за поведением игроков, тем, какое оружие они используют, как двигаются и на какие стратегии полагаются, а затем адаптирует свои атаки, чтобы поддерживать сложность боя.

Поэтому, если ты вернешься, чтобы сразиться с тем же боссом снова, он может не действовать так же, как в прошлый раз. Такое адаптивное поведение делает битвы более реалистичными, заставляя игроков принимать решения на ходу, вместо того чтобы просто заучивать паттерны.

Link to this sectionКомпьютерное зрение в VR-гейминге#

Еще один тренд ИИ в гейминге — растущее использование виртуальной реальности (VR). VR — это технология, позволяющая игрокам погрузиться в полностью цифровой 3D-мир с помощью гарнитуры и контроллеров движений. Это создает ощущение нахождения внутри игры, а не просто наблюдения за ней на экране.

В сочетании с компьютерным зрением ИИ используется для более точного отслеживания того, как игроки двигаются и реагируют в VR-играх. Это включает использование камер и датчиков для захвата реальных движений, таких как повороты головы, жесты рук или даже выражения лица, с последующей трансляцией этих данных в игровые действия. Это помогает создавать более плавный и жизненный опыт в VR, где твои жесты и движения ощущаются по-настоящему связанными с игровым миром.

Link to this sectionРеальные примеры компьютерного зрения в гейминге#

Давай теперь рассмотрим несколько интересных способов использования компьютерного зрения в популярных видеоиграх. Будь то повышение интерактивности геймплея или открытие новых способов управления персонажами, ИИ зрения уже меняет то, как мы играем.

Link to this sectionГонки в смешанной реальности с использованием компьютерного зрения#

Hot Wheels: Rift Rally — это гоночная игра, сочетающая физическую радиоуправляемую машинку с цифровым геймплеем. Игроки могут управлять машинкой в своей комнате, пока на экране отображается цифровая версия авто, выполняющая трюки вроде дрифта, прыжков и ускорений. Хотя реальная машина остается на полу, игра создает иллюзию высокоскоростного действия, накладывая визуальные эффекты поверх живого видеопотока.

Эта система опирается на технологию смешанной реальности (она смешивает реальный и цифровой миры, позволяя физическим и виртуальным элементам взаимодействовать в реальном времени) и компьютерное зрение для работы. Радиоуправляемая машинка оснащена камерой, которая сканирует окружение при движении. Игроки расставляют визуальные метки (черно-белые картонные ворота), называемые фидуциальными маркерами, по комнате, которые система использует в качестве ориентиров.

Компьютерное зрение помогает игре распознавать эти маркеры, отслеживать положение машинки и строить виртуальную карту пространства. Это позволяет игре точно размещать цифровой контент, такой как трассы и препятствия, в реальном окружении, синхронизируя физическое движение с тем, что отображается на экране.

Радиоуправляемая машинка с камерой перед фидуциальным маркером

Рис. 2. Радиоуправляемая машинка оснащена камерой перед фидуциальным маркером.

Link to this sectionОбучение виртуальных питомцев с помощью ИИ зрения#

Peridot, мобильная игра, разработанная Niantic (той же компанией, что создала Pokémon Go, один из самых ранних и популярных примеров компьютерного зрения в AR-игре), использует компьютерное зрение и дополненную реальность, чтобы сделать уход за цифровым питомцем по-настоящему привязанным к реальному миру.

Ты можешь ухаживать за существом под названием Перидот: кормить его, играть в игры и гулять с ним. Пока ты перемещаешься по дому или району, питомец появляется в твоем телефоне и исследует мир вместе с тобой, бегая по полу, реагируя на объекты и даже прячась за настоящей мебелью.

Чтобы сделать это возможным, игра использует методы компьютерного зрения, такие как 3D-картирование и семантическая сегментация, при которых система использует камеру твоего телефона для сканирования и понимания окружающей среды. Это помогает питомцу распознавать различные поверхности и реагировать на них, например, отличать траву от бетона или реагировать на препятствия, такие как стулья и деревья.

Взгляд на виртуального питомца в игре Peridot

Рис. 3. Взгляд на питомца в Peridot.

Link to this sectionОтслеживание рук и общие пространства смешанной реальности#

Demeo, цифровая настольная RPG (ролевая игра), использует функции смешанной реальности, чтобы перенести геймплей в реальный мир через гарнитуры типа Meta Quest 2 и Quest Pro. С последним обновлением игра поддерживает отслеживание рук и колокацию, позволяя игрокам использовать естественные движения рук для взаимодействия с игровыми предметами, а также делиться одним и тем же физическим и цифровым пространством с другими в локальных многопользовательских сессиях.

Например, игроки могут играть в Demeo, поглаживая свою реальную собаку — маленький, но показательный признак того, как смешанная реальность может объединять цифровые и физические пространства. Эти функции реализованы благодаря технологиям компьютерного зрения. Отслеживание рук работает с помощью встроенных камер гарнитуры, которые обнаруживают и интерпретируют движение и положение рук игрока, устраняя необходимость в традиционных контроллерах.

Пример игрового процесса в игре смешанной реальности Demeo

Рис. 4. Пример геймплея Demeo.

Тем временем колокация использует пространственные якоря и облака точек для картографирования реального окружения, чтобы несколько гарнитур могли синхронизировать одно виртуальное пространство. Это позволяет игрокам в одной комнате видеть игровое поле и друг друга в одних и тех же позициях, создавая эффект сидения за общим виртуальным столом.

Link to this sectionПлюсы и минусы компьютерного зрения в гейминге#

Компьютерное зрение меняет то, как люди взаимодействуют с играми, делая опыт более естественным и иммерсивным. Оно позволяет игрокам использовать жесты, движения тела или даже отслеживание взгляда для управления геймплеем, помогая играм реагировать на реальное окружение в режиме реального времени. Эти функции не только улучшают общий опыт, но и делают игры более доступными для широкого круга игроков.

В то же время у технологии есть несколько ограничений. Она может потреблять больше заряда батареи и вычислительной мощности, а также может работать не так плавно при слабом освещении или в очень перегруженной среде. Также существуют важные аспекты конфиденциальности, поскольку технология часто опирается на ввод с камеры.

Однако по мере развития технологии разработчики находят умные решения для улучшения производительности и решения этих проблем, делая компьютерное зрение еще более полезным и надежным в играх.

Link to this sectionОсновные выводы#

Компьютерное зрение и ИИ меняют способы создания и прохождения игр. Будь то помощь персонажам в более реалистичном реагировании или связывание геймплея с реальным миром — эти технологии открывают захватывающие возможности. Они не просто делают игры красивее, они делают их умнее и увлекательнее.

От инди-проектов до релизов крупных студий мы видим, как все больше разработчиков экспериментируют с функциями на базе зрения. По мере совершенствования этих инструментов нас ждет еще больше креативных и иммерсивных впечатлений в будущем гейминга.

Изучи наши страницы решений, чтобы узнать о применении ИИ в производстве и компьютерного зрения в здравоохранении. Ознакомься с нашими вариантами лицензирования, чтобы начать создавать свои собственные инновации в сфере зрения!

Explore solutions

Real-time AI that works with your team

ИИ в робототехнике

Делай свои машины умнее с помощью моделей Ultralytics YOLO. ИИ машинного зрения в робототехнике обеспечивает автономную навигацию, восприятие, отслеживание объектов и управление в реальном времени.

Узнать больше
Real-time AI that works with your team

ИИ в логистике

Оптимизируй логистику с помощью моделей Ultralytics YOLO. Vision AI позволяет инспектировать посылки, сортировать их, отслеживать транспортные средства и контролировать безопасность на складе в реальном времени.

Узнать больше
Real-time AI that works with your team

ИИ в розничной торговле

Переосмысли ритейл с помощью моделей Ultralytics YOLO. Vision AI расширяет возможности отслеживания запасов, мониторинга полок, управления очередями и более глубокого понимания клиентов.

Узнать больше
Real-time AI that works with your team

ИИ в здравоохранении

Создавай решения для здравоохранения с помощью моделей Ultralytics YOLO. ИИ для зрения в медицине ускоряет анализ медицинских изображений, делает диагностику более точной, а мониторинг пациентов — эффективнее.

Узнать больше
Real-time AI that works with your team

ИИ в производстве

Оптимизируй производство с помощью моделей Ultralytics YOLO. Vision AI управляет контролем качества, обнаружением дефектов, соблюдением СИЗ и автоматизацией сборочных линий.

Узнать больше
Real-time AI that works with your operation

ИИ в автомобильной отрасли

Применяй компьютерное зрение в автомобильной отрасли с моделями Ultralytics YOLO. ИИ для зрения повышает безопасность дорожного движения, помогает водителю и способствует автоматизации транспортных средств для создания более «умных» дорог.

Узнать больше
Real-time AI tailored to your operation

ИИ в сельском хозяйстве

Внедряй ИИ в «умное» сельское хозяйство с помощью моделей Ultralytics YOLO. Оптимизируй мониторинг посевов, отслеживание скота и точное земледелие для получения более высоких и «умных» урожаев.

Узнать больше
Real-time AI that works with your team

ИИ в робототехнике

Делай свои машины умнее с помощью моделей Ultralytics YOLO. ИИ машинного зрения в робототехнике обеспечивает автономную навигацию, восприятие, отслеживание объектов и управление в реальном времени.

Узнать больше
Real-time AI that works with your team

ИИ в логистике

Оптимизируй логистику с помощью моделей Ultralytics YOLO. Vision AI позволяет инспектировать посылки, сортировать их, отслеживать транспортные средства и контролировать безопасность на складе в реальном времени.

Узнать больше
Real-time AI that works with your team

ИИ в розничной торговле

Переосмысли ритейл с помощью моделей Ultralytics YOLO. Vision AI расширяет возможности отслеживания запасов, мониторинга полок, управления очередями и более глубокого понимания клиентов.

Узнать больше
Real-time AI that works with your team

ИИ в здравоохранении

Создавай решения для здравоохранения с помощью моделей Ultralytics YOLO. ИИ для зрения в медицине ускоряет анализ медицинских изображений, делает диагностику более точной, а мониторинг пациентов — эффективнее.

Узнать больше
Real-time AI that works with your team

ИИ в производстве

Оптимизируй производство с помощью моделей Ultralytics YOLO. Vision AI управляет контролем качества, обнаружением дефектов, соблюдением СИЗ и автоматизацией сборочных линий.

Узнать больше
Real-time AI that works with your operation

ИИ в автомобильной отрасли

Применяй компьютерное зрение в автомобильной отрасли с моделями Ultralytics YOLO. ИИ для зрения повышает безопасность дорожного движения, помогает водителю и способствует автоматизации транспортных средств для создания более «умных» дорог.

Узнать больше
Real-time AI tailored to your operation

ИИ в сельском хозяйстве

Внедряй ИИ в «умное» сельское хозяйство с помощью моделей Ultralytics YOLO. Оптимизируй мониторинг посевов, отслеживание скота и точное земледелие для получения более высоких и «умных» урожаев.

Узнать больше
Real-time AI that works with your team

ИИ в робототехнике

Делай свои машины умнее с помощью моделей Ultralytics YOLO. ИИ машинного зрения в робототехнике обеспечивает автономную навигацию, восприятие, отслеживание объектов и управление в реальном времени.

Узнать больше
Real-time AI that works with your team

ИИ в логистике

Оптимизируй логистику с помощью моделей Ultralytics YOLO. Vision AI позволяет инспектировать посылки, сортировать их, отслеживать транспортные средства и контролировать безопасность на складе в реальном времени.

Узнать больше
Real-time AI that works with your team

ИИ в розничной торговле

Переосмысли ритейл с помощью моделей Ultralytics YOLO. Vision AI расширяет возможности отслеживания запасов, мониторинга полок, управления очередями и более глубокого понимания клиентов.

Узнать больше
Real-time AI that works with your team

ИИ в здравоохранении

Создавай решения для здравоохранения с помощью моделей Ultralytics YOLO. ИИ для зрения в медицине ускоряет анализ медицинских изображений, делает диагностику более точной, а мониторинг пациентов — эффективнее.

Узнать больше
Real-time AI that works with your team

ИИ в производстве

Оптимизируй производство с помощью моделей Ultralytics YOLO. Vision AI управляет контролем качества, обнаружением дефектов, соблюдением СИЗ и автоматизацией сборочных линий.

Узнать больше
Real-time AI that works with your operation

ИИ в автомобильной отрасли

Применяй компьютерное зрение в автомобильной отрасли с моделями Ultralytics YOLO. ИИ для зрения повышает безопасность дорожного движения, помогает водителю и способствует автоматизации транспортных средств для создания более «умных» дорог.

Узнать больше
Real-time AI tailored to your operation

ИИ в сельском хозяйстве

Внедряй ИИ в «умное» сельское хозяйство с помощью моделей Ultralytics YOLO. Оптимизируй мониторинг посевов, отслеживание скота и точное земледелие для получения более высоких и «умных» урожаев.

Узнать больше

Давай строить будущее ИИ вместе!

Начни свой путь в будущее машинного обучения