S nástupem pokročilých modelů pro generaci obrazu a videa se otevírá možnost, že budoucí herní enginy přestanou být pevně definovanými technologiemi a promění se v adaptivní systémy schopné generovat celé světy v reálném čase. Koncept Interactive Generative Video (IGV) a tzv. Generative Game Engine (GGE) by mohl změnit způsob, jakým hry vznikají i jak se hrají.
Proč se mluví o generativním videu
Herní průmysl je založen na pracné tvorbě obsahu – modelování 3D prostředí, animace, textury i skripty se vytvářejí ručně. To je časově i finančně náročné a omezuje rozsah i variabilitu světů. Vývoj generativní umělé inteligence ale ukazuje, že systémy založené na neuronových sítích dokážou v reálném čase tvořit obraz, animace i dynamiku prostředí.
Podle výzkumu publikovaného na arXiv v březnu 2025 (Position: Interactive Generative Video as Next‑Generation Game Engine) může být právě IGV jedním z hlavních pilířů budoucích enginů.
Co je Interactive Generative Video (IGV)
IGV je princip, kdy generativní model nepracuje jen s předem připravenými assety, ale dokáže vytvářet nové vizuální scény přímo na základě vstupů hráče. Výsledkem by byla hra, kde každý pohyb kamery, akce postavy či změna prostředí vzniká v reálném čase díky neuronové síti.
Generative Game Engine (GGE) by tak fungoval spíše jako adaptivní model než klasický renderer. Měl by moduly pro generaci prostředí, simulaci fyziky, interpretaci hráčských vstupů a uchování dlouhodobé konzistence světa.
Příklady a experimenty
GameNGen
- Jeden z prvních prototypů „neurálního enginu“.
- Dokáže v reálném čase simulovat hru DOOM s frameratem přes 20 fps.
- Hodnotitelé měli problém rozeznat simulaci od skutečného gameplaye.
📌 gamengen.github.io
Muse a WHAMM od Microsoftu
- Muse: model generující vizuály i hráčské vstupy.
- WHAMM: ukázka, kdy bylo možné spustit Quake II v prohlížeči jako generativní simulaci.
📌 Microsoft Research
GameFactory
- Výzkumný projekt kombinující video generaci s ovládáním hráče.
- Umožňuje tvorbu „nekonečných scén“ s důrazem na zachování stylu.
📌 arXiv: GameFactory
Oasis (AI Minecraft)
- Experimentální klon Minecraftu, který generuje svět čistě pomocí AI.
- Model predikuje každý další snímek na základě předchozího gameplaye.
- Problémy: nízký framerate a slabá paměť konzistence objektů.
📌 Wikipedia – Oasis
Výhody pro vývojáře i hráče
- Dynamická škálovatelnost: svět by se tvořil na vyžádání, bez nutnosti předem modelovat celé mapy.
- Úspora práce: menší potřeba manuální tvorby assetů.
- Variabilita a replayabilita: každá hra by mohla nabídnout unikátní průběh.
- Nižší bariéra pro malé týmy: namísto rozsáhlých studií by stačilo správně vést model pomocí promptů.
Výzvy a rizika
- Konzistence světa: aby hra dávala smysl, musí model zachovat fyzikální a logické zákonitosti.
- Výkon a latence: generování obrazu v reálném čase je výpočetně náročné.
- Paměť: model musí „pamatovat“ si změny v prostředí, aby svět zůstal konzistentní.
- Autorská práva: trénink na existujících hrách a assetech může narážet na copyright.
- Art direction: jak sladit tvůrčí vizi vývojáře s autonomní generací.
- Riziko halucinací: model může generovat nelogické nebo nesmyslné objekty.
Kam se vývoj může posunout
- Hybridní enginy, které kombinují generativní systémy s tradičním modelováním.
- Modely schopné učit se z hráčského chování v reálném čase.
- Integrace s VR/AR pro tvorbu adaptivních světů kolem hráče.
- Generativní NPC, hudba i dialogy propojené v jednom systému.
- Otevřené frameworky, které by umožnily využívat IGV i menším týmům.
Závěr
Generativní video a koncept IGV jsou dnes spíše v experimentální fázi. Přesto se zdá, že mohou zásadně proměnit budoucnost vývoje her – od úspory nákladů přes variabilitu obsahu až po nové formy hratelnosti. Pokud se podaří vyřešit problémy s výkonem, konzistencí a právními otázkami, může být Generative Game Engine skutečně revoluční technologií.