AI สร้างโลกเกมแล้วหันกลับมาตึกไม่เหมือนเดิม? L3G-World ทดลองให้ AI จำฉาก 3D

ทีมวิจัยจาก KAIST และมหาวิทยาลัยสตรีอีฮวาเผยแพร่ L3G-World เมื่อวันที่ 29 ตุลาคม 2569 เป็นงานวิจัยใหม่ที่ให้ AI สร้างภาพต่อเนื่องเหมือนกำลังเดินสำรวจโลกจากภาพตั้งต้น โดยเก็บความจำ 3D ของพื้นที่ที่กล้องเคยผ่านไว้ด้วย ประเด็นที่คนทำเกมควรจับตาคือ เมื่อเดินออกจากอาคารแล้วหันกลับมา AI จะยังจำอาคารเดิมได้หรือไม่ แทนที่จะสร้างหน้าตาใหม่ทุกครั้ง

งานวิจัยนี้ทำอะไรได้จริง

ระบบแบ่งเป็นสองส่วน L3G-Mem คอยจำโครงสร้างฉาก เพิ่มข้อมูลในพื้นที่ที่เพิ่งสำรวจ และปรับส่วนที่เคยเห็นให้แม่นขึ้น ส่วน L3G-Gen ใช้ความจำนั้นสร้างภาพมุมถัดไปตามเส้นทางกล้อง แทนการเก็บภาพเก่าทุกเฟรมไว้เรื่อย ๆ ลองดูตัวอย่างการสร้างโลกจากภาพเดียวและจากหลายมุมใน เว็บสาธิตของทีมวิจัย ได้

ในการทดลองที่ผู้วิจัยรายงาน ระบบสร้างวิดีโอได้ประมาณ 9 เฟรมต่อวินาทีบน GPU Nvidia H100 หนึ่งตัว ตัวเลขนี้เป็นผลในเงื่อนไขทดลอง ไม่ได้หมายความว่าเอาไปรันเกมเต็มรูปแบบบนคอมทั่วไปได้ทันที

คนใช้ AI สร้างเกมได้ประโยชน์อะไร

คนที่กำลังทดลองทำเมือง ทางเดินในดันเจียน หรือฉากเดินสำรวจจากรูปภาพ จะเห็นแนวทางแก้ปัญหา AI จำสถานที่ไม่ได้เมื่อเปลี่ยนมุมกล้อง เพราะในเกมจริงตึกหรือทางแยกควรยังอยู่ตำแหน่งเดิมเมื่อผู้เล่นย้อนกลับมา นี่คือเทคนิคระดับงานวิจัยที่นำไปศึกษาและเทียบกับฉาก 3D แบบเดิมได้

ข้อจำกัดสำคัญคือ L3G-World ยังเป็นต้นแบบสร้างภาพโลก ไม่ใช่ปลั๊กอิน Unity, Godot หรือ Unreal ที่ติดตั้งแล้วสร้างเกมเสร็จ งานวิจัยไม่ได้สาธิตระบบชนวัตถุ ไอเทม ศัตรู หรือโมเดล 3D ที่ส่งออกไปแก้ใน Game Engine ได้ และความเร็วที่รายงานใช้ GPU ระดับเซิร์ฟเวอร์

ณ วันที่ 30 ตุลาคม คลังโค้ดทางการ ยังระบุรายการปล่อยโค้ดและไฟล์โมเดลว่าไม่เสร็จ ส่วนเงื่อนไขแยกโค้ดต้นฉบับที่ใช้ MIT ออกจากไฟล์โมเดล: L3G-Mem ใช้ CC BY-NC 4.0 ซึ่งจำกัดการใช้เชิงพาณิชย์ ส่วน L3G-Gen ใช้ NVIDIA Open Model License ทีมทำเกมจึงควรตรวจเงื่อนไขโมเดลและส่วนประกอบก่อนวางแผนใช้เชิงพาณิชย์

ดู งานวิจัยต้นฉบับลงวันที่ 29 ตุลาคม และ เดโมจากผู้วิจัย ได้โดยตรง ภาพประกอบมาจากบทความวิจัยที่ระบุ CC BY 4.0 แต่หากจะนำภาพอ้างอิงจากชุดข้อมูลภายนอกไปใช้อีก ควรตรวจสิทธิ์ต้นทางของภาพนั้นแยกต่างหาก