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本日、Microsoftの研究機関“Microsoft Research”のゲームインテリジェンスチームが、ビデオゲームに用いられる3D世界とデジタルヒューマンの行動を構築する最先端の生成モデル“World and Human Action Model”（WHAM）に関する論文を発表し（参考：nature）、この生成モデルに基づき実際にプレイアブルなゲームのシーケンスを自動生成する初のWHAM生成AI「Muse」をお披露目しました。

“Muse”は、AIによる人間のクリエイティビティのサポートと（現状では実務的な期待値を満たしていない）その革新を目指し、複雑な開発プロセスと多様なクリエイティブ能力が必要とされるビデオゲームを題材に取り上げた生成AIで、前述したMicrosoft ResearchのゲームインテリジェンスチームとTeachable AI Experiences、さらにHellbladeシリーズでお馴染みNinja Theoryが共同で開発を行い、Ninja Theoryが2020年にリリースしたマルチプレイヤーゲーム“Bleeding Edge”のゲームプレイデータを用い、実際に人間がプレイしたデータ（ゲームプレイのシーケンシャル画像とコントローラーの操作内容）を大量に学習することで、実際にコントローラーで操作できる、各種インタラクションを備えた数分程度のゲームプレイシーケンスを生成・出力します。

また、“Muse”はプロンプトを通じて行われる人間との対話をはじめ、ユーザーによるシーケンスの変更とその保持、クリエイティブの試行錯誤や意思決定、反復的思考をサポートするコンテンツの多彩なバリエーション生成、変更箇所の永続化、一貫性を維持する生成等を可能にするフロントエンドのビジュアルインターフェイス“WHAM Demonstrator”といった機能を持ち、言語ベースだけでなく、ビジュアルによるプロンプトも利用可能とのこと。

なお、Microsoft Researchの公式サイトには、実際に“Muse”で生成されたビデオゲームのプレイ映像やトレーニング用データのサンプル、“WHAM Demonstrator”を使用する生成の様子など、多数のフッテージが掲載されていますので、興味がある方は一度チェックしておいてはいかがでしょうか。

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