AI がクラシックなメタルギア ソリッド 2 E3 2000 トレーラーをアップスケーリング

もちろん全くの偶然だが、メタルギアソリッドの生みの親である小島秀夫氏が、最終的に古いゲームのリマスターはAIに引き継がれるだろうとTwitterでつぶやいたその日、Digital Foundryは機械学習を使って古典的なMGS2の公開を一新するビデオを公開した。 E3 2000。私の考えでは、オリジナルは史上最高のゲーム トレーラーの 1 つです。さまざまな理由から、このビデオを本来の形で見る機会は限られています。そのため、最高のアーカイブ バージョンを発掘することにしました。 AIによるアップスケーリングがたまらなかったです。

予告編自体は、今見てもただただ信じられないほど素晴らしいのですが、その理由はいくつかあります。まず第一に、それは本物のリアルタイムショーケースでした。これは、これまでに見たことのない品質のビジュアルを生成する PlayStation 2 でした。本物の「次世代」のものは、このマシンがヨーロッパで発売される前から展示されていました。第二に、展示されていたテクノロジーは単なるグラフィックスではなく、システムに関するものでした。 9 分間の激しいアクションの中で、環境破壊システム、AI、ステルス、体の部位特有のダメージなどを見ることができました。そして最後に、アクションを捉えるために映画のようなカメラがセットアップされた演出がありました。MGS の予告編では、プレゼンテーションにジェームズ キャメロンとマイケル ベイの色合いがあり、おそらく小島の影響がさらに多く含まれていました。はい、そこにもストーリーのヒントはありましたが、それ以上に、小島はユーモアを挿入することを恐れませんでした。予告編はその内容に驚かされ、最後には笑顔がこぼれました。

もちろん、トレーラーが 2000 年の夏に公開されたという事実は、トレーラーのまともな品質のバージョンをオンラインで配布するのに問題があったことを意味します。今世紀初頭、インターネットにはまともなビデオ再生プラットフォームが存在しませんでした。そして YouTube には、今でもオリジナルのアセットの恐ろしい低解像度、低フレームレートのレンダリングが満載されています。当時、私は PlayStation マガジンの仕事をしており、コナミはカバー付き DVD 用にベータ SP バージョンのトレーラーを共有してくれましたが、テープは返却され、PAL 変換されたレンディションが残っているだけでした。

ただし、ありがたいことに、数量は非常に限られていますが、このアセットの高品質バージョンが存在します。コナミ自体がこのトレーラーが何か特別なものであることに気づき、日本でDVDでリリースしたので、ついに私たちはオリジナルの60fpsでそれを鑑賞できるようになりました。私の同僚のジョン リンネマンは、愛情を込めてこのアセットを加工し、2017 年に YouTube で共有しました。その DVD が AI アップスケール バージョンの基礎となっています。

Topaz Video Enhance AI は私が仕事で使用したツールですが、それに直面しているタスクは気の遠くなるようなものです。 480i ソースがあります。つまり、4K60 バージョンを作成するには、深層学習モデルはフレームあたりわずか 240 行のソース画像を処理する必要があります。このツールの最近のバージョンには、インターレース ソース用に設計された処理モデルが含まれています。実際、そのうちの 2 つが含まれています。 1 つは VHS カセットなどの低品質ソースのインターレース素材用に設計されており、もう 1 つは DVD や 1080i テープを対象としています。

結果は確かに興味深いものです。スネークが麻酔銃を使用するときに表示される HUD 要素と同様に、テキストも簡単に拡大できます。最もドラマチックなのは、トレーラーの後半で披露される、新川洋司の象徴的なアートワークをモデルが扱っていることです。他の場所では、結果はまちまちですが、常に興味深いものです。トレーラーで示されている内部領域は巧みに処理されており、嵐の中での外部ショットの細部が劇的に増加しているのを見るのは実際に非常に注目に値します。おそらく過度に、いくつかの点でシャープになりすぎています。兵士の疲労などの要素が鮮明になり鮮明になるのは処理が簡単ですが、AI モデルが嵐の中で細部を見つける方法は信じられないかもしれません。最大の制限は、当時の MGS2 は本質的にフィールド レンダリングであり、フレームあたり 240 ラインしか配信できなかったという事実に帰着します。 AI モデルは、最もひどいギザギザを滑らかにするようにトレーニングされておらず、一部のシーンでは、まったく向上せず、鮮明さが増すだけです。

しかし、小島氏が言うように、未来は AI であり、Topaz Video Enhance AI のようなツールはすでに業界全体で使用されており、特にゲームのリマスターに導入されています。テクスチャは AI で「リマスター」されており、低解像度でレンダリングされたフルモーション ビデオ シーケンスは AI のアップスケーリングによって大幅に向上しています。元のソースがクリーンであればあるほど、AI はより多くのことを行うことができます。しかし、素材には特定の AI の外観があります。出力にも当たり外れがある可能性があります。私の実験で最も制限があると感じたのは、出力画像の実際の微調整が存在しないことに限られており、モデル自体が「ブラック ボックス」のようなものであることです。ユーザーとして、私たちはそれがどのように機能するのか、したがって何か問題が発生したときに出力を改善する方法を理解していません。ここでの私の取り組みの場合、トレーニング データが完全にビデオ ゲームからのものだったら、結果はどれだけ良くなるだろうかと思わずにはいられません。

最終的に、このテクノロジーは非常にエキサイティングなものですが、私たちはまだ初期段階にあり、長い道のりが待っています。ディープ ラーニングは、インテリジェンスだけでなくスピードの点でもまだ改善の余地があります。完全なトレーラーの長さは約 9 分ですが、処理には約 3 時間かかりました。それは、追加の助けを必要としない AI 学習教材を使用した場合です。 Nvidia DLSS は、ゲーム エンジンに直接結び付けられたより集中的なアプリケーションが、桁違いに高速かつ優れた結果を生み出すことを示しました。そして、短期から中期的には、それがどのように行われるかについて最も興味深く劇的な例が見られる可能性があります。ディープラーニングは、私たちがプレイするゲームの品質を根本的に向上させることができます。