AIゲーム開発研究室

ゲーム開発ドキュメント

キャラクターアクション素材をAIと共同制作する

今回の制作では、「森のどんぐり大作戦」に登場する5人のキャラクター、

パンタ、コンタ、ポン、リン、ミミ

のゲーム用アクション素材を制作した。

当初、この工程を始めたときには、まず各キャラクターの4面図を制作することに、それほど大きな意味があるとは考えていなかった。

ゲーム画面では正面や側面など、限られた方向からしかキャラクターを使用しない可能性がある。

そのため4面図は、

「必要になるかどうかは分からないが、キャラクターの基準資料として、とりあえず作っておこう」

という程度の位置づけから始まった。

ところが、実際にアクション素材の制作を進めてみると、この4面図が非常に重要な役割を果たすことになった。

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4面図は「使う画像」ではなく「AIへ渡す設計資料」だった

今回制作した4面図は、

• 正面
• 側面
• 背面
• 反対側面

から、同じキャラクターを描いたものである。

重要なのは、4面図そのものをゲームで使用するかどうかではない。

画像生成AIがキャラクターの立体的な構造を理解するための基準資料として機能したこと

である。

顔だけではなく、

体形、手足の長さ、尻尾、リュック、ポシェット、衣服、帽子、スカーフなどを、複数方向から確認できる。

その結果、その4面図を基準画像としてアクション素材を生成すると、異なる角度や大きなポーズを取らせても、同じキャラクターとしての一貫性を維持しやすくなった。

これは実際に制作してみなければ分からなかった。

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アニメーションを作らせることをやめた

これまでの実験では、画像生成AIに、

「歩行アニメーションを作る」

「右足と左足を交互に動かす」

「何コマ目では右足を前へ出す」

といった指示を与え、連続したアニメーションそのものを生成させようとした。

しかし、この方法では思ったような結果が得られなかった。

足の運びを細かく指定しても、すべて似たようなポーズになったり、左右の脚の関係が崩れたりする。

そこで今回は、考え方そのものを変更した。

画像生成AIに完成したアニメーションを作らせない。

代わりに、

一つの動作に対して、多数の「候補ポーズ」を生成してもらう。

そして、その中からゲームに使用できそうなポーズを人間が選択する。

選択した画像を連続表示し、キャラクターそのものの移動や上下運動はUnity側で制御する。

この方式を採用した。

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AIにポーズを考えさせる

さらに今回、もう一つ大きく方針を変えた。

以前は、

「右脚を前へ」

「左脚を後ろへ」

「身体を何度傾ける」

といったように、人間側がポーズを細かく決めようとしていた。

しかし今回は、あえてそれをやめた。

画像生成AIに、

「このキャラクターなら、どんな動きをすると魅力的なのか」

を考えさせることにした。

もちろん最低限の条件は指定する。

たとえばパンタ、コンタ、ポンでは、

頭の上に籠を載せ、両手で支える。

リンとミミでは体形を考慮して、

胸の前で籠を両手で抱える。

さらに籠の中のどんぐりは、全キャラクター共通で2個とした。

キャラクターの公式デザイン、装備、籠の持ち方など、ゲームとして守らなければならない条件は人間が決める。

しかし、

その状態でどんなポーズを取るかについては、画像生成AIにかなり大きな自由を与えた。

すると、予想以上に面白い結果が得られた。

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「正しい動き」ではなく「使いたくなる動き」が生まれた

生成された画像には、

走っているようなポーズ、

大きく脚を開いたポーズ、

小さく跳ねているポーズ、

身体を沈めたポーズ、

片脚を上げたポーズ、

身体を傾けたポーズなど、

人間側では最初から思いつかなかった動きが多数含まれていた。

特にリンでは、右移動用として生成した画像から、非常に軽快な走行アクションを構成できそうな候補が得られた。

ミミでは、大きな耳そのものが動きの一部となり、リンとはまったく異なる移動表現が生まれた。

ポンは丸い身体と大きな尻尾を使った、少し重そうで愛嬌のある動きになった。

コンタには、キツネらしい軽快さが現れた。

そしてパンタは、短い脚と丸い身体を使って一生懸命進んでいるような、パンタ独自の動きになった。

興味深いのは、

「キャラクターごとに違う動きを作れ」と細かく指定していない

ことである。

同じ「右方向へ移動する」という目的を与えても、キャラクターデザインそのものの違いから、それぞれ異なる動きが生成された。

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キャラクターの個性は、動きからも生まれる

ゲーム設計の初期段階では、

「リンは速い」

「ポンは遅い」

「コンタは滑る」

「ミミは跳ねる」

といった個性を、あらかじめゲームシステム側から与えることを考えていた。

しかし今回の制作によって、この考え方も少し変わった。

先にキャラクターの動きを決める必要はないのかもしれない。

まず画像生成AIにさまざまなポーズを作らせる。

その結果を見て、

「このキャラクターは、この動きが似合う」

と判断する。

そしてUnity側で移動速度、ジャンプ量、上下動、加速、減速などを調整する。

つまり、

キャラクター設定 → 動きを制作する

という一方向だけではなく、

生成された動き → キャラクターのゲーム上の個性を発見する

という逆方向の設計も可能になる。

これはAIをゲーム制作へ導入することで生まれた、非常に興味深い制作方法だと思う。

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「失敗画像」が問題ではなくなった

今回の方法には、もう一つ大きな利点があった。

一枚の画像の中に多数の候補ポーズを生成するため、すべてが完璧である必要がない。

実際、一部には、

籠の形が少し変化したもの、

キャラクターの一部に不自然さがあるもの、

ゲームには使いにくいポーズなども存在した。

しかし、8枚生成して6枚使えるのであれば、それでよい。

10枚生成して3枚が非常に良ければ、その3枚を使えばよい。

ここでは、

生成画像全体の完成度を評価する必要がない。

目的は、

ゲームに使える素材を発見すること

だからである。

これは完成したスプライトシートを一度に生成しようとする方法とは、根本的に異なる。

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パンタを作り直す

今回、最後にパンタの素材を改めて制作した。

パンタにはすでに以前制作したアクション素材が存在していた。

しかし、他の4キャラクターを、

4面図 → 大喜び → 籠あり上下アクション → 籠あり右移動アクション

という新しい工程で制作した結果、パンタだけが以前の制作方法による素材として残ることになった。

比較すると、その違いは明らかだった。

そこでパンタについても、まず新しい公式4面図を制作し直した。

その4面図を基準として、

大喜び、

頭上に籠を載せた上下アクション、

頭上に籠を載せた右移動アクション、

を再制作した。

結果として、パンタも他の4キャラクターと同じ世界観、同じ制作方法の中へ統一することができた。

そして何より、

以前よりパンタらしく、かわいく、動きの大きな素材が得られた。

作り直したことによって、4面図から始める今回の方法の有効性を、逆に確認することになった。

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今回確立した制作工程

今回の実験から、ゲーム用キャラクターアクション素材について、次の制作工程が見えてきた。

キャラクター公式基準画像

↓

公式4面図を制作する

↓

4面図を新しいキャラクター基準資料とする

↓

動作の目的と最低限の条件だけを決める

↓

画像生成AIに複数の候補ポーズを自由に生成させる

↓

人間がゲームに使用するポーズを選択する

↓

必要なカットを個別のゲーム素材へ加工する

↓

Unity上で連続表示する

↓

移動・速度・上下動・ジャンプなどをUnity側で制御する

この工程では、

画像生成AIにアニメーションを完成させることを要求していない。

AIには、

魅力的な「動きの断片」を発見する役割

を与えている。

そして人間は、その中から何を使うかを判断する。

Unityは、それらを時間と空間の中で動かす。

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人間とAIとUnityの役割が見えてきた

今回の実験を整理すると、それぞれの役割はかなり明確である。

人間

ゲームの目的を決める。
キャラクターを決める。
守るべき条件を決める。
生成された候補から採用するものを判断する。

対話AI

人間との対話から制作条件を整理する。
画像生成AIへ渡すプロンプトを設計する。
生成結果を分析し、次の制作方針を組み立てる。

画像生成AI

キャラクター基準資料をもとに、多様なアクションポーズを創作する。
人間が想定していなかった動きも提案する。

Unity

選択された素材をゲーム内へ配置する。
画像を切り替える。
キャラクターを移動させる。
速度、上下動、ジャンプなどを制御する。

これは単純な、

「AIにゲーム素材を作ってもらう」

という関係ではない。

人間、対話AI、画像生成AI、ゲームエンジンが、それぞれ得意な仕事を担当する制作工程になっている。

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AIに任せることで生まれたもの

今回、何度も感じたことがある。

細かく指示したときより、

ある程度AIに任せたときの方が、魅力的なものが出てくることがある。

もちろん、すべてをAIに任せればよいという意味ではない。

キャラクターデザイン、装備、籠の位置、どんぐりの数など、守らなければならない条件は明確に指定する必要がある。

しかし、その条件の内側に、

AIが自由に考える余地

を残しておく。

するとAIは、単なる作業装置ではなく、

制作上の選択肢を増やす存在

になる。

人間が一つのポーズを考えてAIに描かせるのであれば、最初から存在している選択肢は一つしかない。

しかしAIに10種類のポーズを考えさせれば、人間はその10種類を見てから考えることができる。

その中には、人間が思いつかなかった11番目のアイデアへつながるものさえあるかもしれない。

今回のアクション素材制作で得られた最大の収穫は、完成した画像だけではない。

AIに何を指示するかだけではなく、何を指示しないかも、AI時代の制作では重要である。

 

そのことが、実制作を通して見えてきた。