Inteligencia Artificial para el Desarrollo de Juegos Creando un Juego de Granja en 5 Días. Parte 1

'IA para el Desarrollo de Juegos Creación de un Juego de Granja en 5 Días. Parte 1'

¡Bienvenido a AI para el desarrollo de juegos! En esta serie, utilizaremos herramientas de IA para crear un juego de granja completamente funcional en solo 5 días. Al final de esta serie, habrás aprendido cómo puedes incorporar una variedad de herramientas de IA en tu flujo de trabajo de desarrollo de juegos. Te mostraré cómo puedes usar herramientas de IA para:

1. Estilo de arte
2. Diseño de juegos
3. Recursos 3D
4. Recursos 2D
5. Historia

¿Quieres la versión en video rápida? Puedes verlo aquí. De lo contrario, si deseas los detalles técnicos, ¡sigue leyendo!

Nota: Este tutorial está dirigido a lectores que están familiarizados con el desarrollo de Unity y C#. Si eres nuevo en estas tecnologías, echa un vistazo a la serie Unity para principiantes antes de continuar.

Día 1: Estilo de arte

El primer paso en nuestro proceso de desarrollo de juegos es decidir el estilo de arte. Para decidir el estilo de arte para nuestro juego de granja, utilizaremos una herramienta llamada Stable Diffusion. Stable Diffusion es un modelo de código abierto que genera imágenes basadas en descripciones de texto. Usaremos esta herramienta para crear un estilo visual para nuestro juego.

Configuración de Stable Diffusion

Hay un par de opciones para ejecutar Stable Diffusion: localmente o en línea. Si estás en un escritorio con una GPU decente y deseas utilizar todas las características, te recomiendo hacerlo de forma local. De lo contrario, puedes utilizar una solución en línea.

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Localmente

Ejecutaremos Stable Diffusion de forma local utilizando la interfaz web Automatic1111. Esta es una solución popular para ejecutar Stable Diffusion de forma local, pero requiere ciertos conocimientos técnicos para configurarla. Si estás en Windows y tienes una GPU Nvidia con al menos 8 gigabytes de memoria, continúa con las instrucciones a continuación. De lo contrario, puedes encontrar instrucciones para otras plataformas en el archivo README del repositorio de GitHub, o puedes optar por una solución en línea.

Instalación en Windows:

Requisitos: Una GPU Nvidia con al menos 8 gigabytes de memoria.

1. Instala Python 3.10.6. Asegúrate de marcar “Agregar Python al PATH” durante la instalación.
2. Instala git.
3. Clona el repositorio escribiendo lo siguiente en el símbolo del sistema:

git clone https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui.git

1. Descarga los pesos de Stable Diffusion 1.5. Colócalos en el directorio models del repositorio clonado.
2. Ejecuta la interfaz web ejecutando webui-user.bat en el repositorio clonado.
3. Accede a localhost://7860 para usar la interfaz web. Si todo funciona correctamente, debería verse algo como esto:

En línea

Si no cumples con los requisitos para ejecutar Stable Diffusion de forma local, o prefieres una solución más sencilla, hay muchas formas de ejecutar Stable Diffusion en línea.

Las soluciones gratuitas incluyen muchos espacios aquí en 🤗 Hugging Face, como la demostración de Stable Diffusion 2.1 o el webui de camemduru. Puedes encontrar una lista de servicios en línea adicionales aquí. ¡Incluso puedes usar 🤗 Diffusers para crear tu propia solución gratuita! Puedes encontrar un ejemplo de código simple para comenzar aquí.

Nota: Partes de esta serie utilizarán funciones avanzadas como image2image, que pueden no estar disponibles en todos los servicios en línea.

Generando arte conceptual

Generemos algo de arte conceptual. Los pasos son simples:

1. Escribe lo que deseas.
2. Haz clic en generar.

Pero, ¿cómo obtienes los resultados que realmente deseas? La forma de formular la solicitud puede ser todo un arte, así que no te preocupes si las primeras imágenes que generas no son geniales. Hay muchos recursos increíbles disponibles para mejorar tu formulación. Hice un video de 20 segundos sobre el tema. También puedes encontrar esta guía escrita más extensa.

El punto de énfasis compartido de estos es usar una fuente como lexica.art para ver lo que otros han generado con Stable Diffusion. Busca imágenes que sean similares al estilo que deseas y deja que te inspiren. Aquí no hay respuestas correctas o incorrectas, pero aquí hay algunos consejos al generar arte conceptual con Stable Diffusion 1.5:

• Limita la forma de la salida con palabras como isométrico, simple, formas sólidas. Esto produce estilos que son más fáciles de reproducir en el juego.
• Algunas palabras clave, como baja poligonización, aunque sean relevantes, tienden a producir resultados de menor calidad. Intenta encontrar palabras clave alternativas que no degraden los resultados.
• Usar nombres de artistas específicos es una forma poderosa de guiar el modelo hacia estilos específicos con resultados de mayor calidad.

Me decidí por la siguiente indicación: render isométrico de una granja junto a un río, formas simples y sólidas, James Gilleard, Atey Ghailan. Aquí está el resultado:

Llevándolo a Unity

Ahora, ¿cómo convertimos este arte conceptual en un juego? Utilizaremos Unity, un popular motor de juegos, para dar vida a nuestro juego.

1. Crea un proyecto de Unity utilizando Unity 2021.9.3f1 con el Universal Render Pipeline.
2. Bloquea la escena utilizando formas básicas. Por ejemplo, para agregar un cubo, haz clic derecho -> 3D Object -> Cube.

1. Configura tus materiales utilizando el arte conceptual como referencia. Estoy utilizando los materiales básicos incorporados.

1. Configura tu iluminación. Estoy utilizando un sol cálido (#FFE08C, intensidad 1.25) con una iluminación ambiental suave (#B3AF91).

1. Configura tu cámara utilizando una proyección ortográfica para que coincida con la proyección del arte conceptual.

1. Agrega agua. Estoy utilizando el Stylized Water Shader de la tienda de activos de Unity.

1. Finalmente, configura el posprocesamiento. Estoy utilizando tonemap ACES y +0.2 de exposición.

¡Eso es todo! ¡Una escena simple pero atractiva, hecha en menos de un día! ¿Tienes preguntas? ¿Quieres participar más? ¡Únete al Discord de Hugging Face!

Haz clic aquí para leer la Parte 2, donde utilizamos IA para el diseño de juegos.