Hoje, estamos compartilhando informações técnicas sobre um projeto interno chamado Roblox Reality, que combina jogos multiplayer em hiperescala com fotorrealismo. Acreditamos que essa é uma mudança fundamental na forma como os mundos imersivos multiplayer serão criados e vivenciados. Disponível em versão inicial ainda este ano ou no início do próximo, o Roblox Reality é uma arquitetura híbrida que combina a simulação estruturada do nosso Game Engine distribuído com modelos de vídeo baseados em edge computing para supersampling. Essa arquitetura permitirá que criadores de todos os portes criem e mantenham mundos interativos que combinam fidelidade visual e movimento sem precedentes com persistência e estrutura tradicionais, sem aumentar os custos de desenvolvimento.
Roblox Reality é uma arquitetura híbrida que combina os recursos da Nuvem Roblox e do Motor de Jogo com o fotorrealismo dos Modelos de Mundo em Vídeo. O estado central do mundo é armazenado de forma durável e eficiente no servidor para garantir consistência entre os clientes e suportar a consistência ao longo do tempo, sessões e dias, utilizando armazenamento econômico e com uso eficiente de espaço. O jogo multijogador é suportado por meio de uma forte autoridade do servidor para garantir justiça e consistência, juntamente com simulação especulativa no lado do cliente para alcançar baixa latência. Para renderização, sistemas de nível de detalhe (LOD) e composição baseados em nuvem geram ativos de alta fidelidade entregues por meio de uma rede de distribuição de conteúdo (CDN). O Modelo de Vídeo Roblox (Super Upsampler) aproveita o vídeo renderizado e o rico contexto do modelo de dados para produzir visuais estocásticos e realismo impressionante, operando na borda para cada jogador com desempenho ideal, alimentado pela infraestrutura de GPU na nuvem. O cliente Roblox, então, renderizaria esse fluxo de vídeo e, no futuro, opcionalmente sobreporia um avatar ampliado renderizado localmente para manter uma latência muito baixa nas ações em primeiro plano.
Nas demonstrações abaixo, mostramos quatro vídeos de jogos diferentes, incluindo Grow a Garden e Summon Heroes. O vídeo no canto superior esquerdo é conteúdo do Roblox gravado usando o mecanismo de renderização do Roblox atualmente; o vídeo no canto superior direito é uma representação dos dados 3D que podemos usar para condicionar a geração de vídeo; o vídeo no canto inferior esquerdo mostra o modelo atual de vídeo com upsampling do Roblox rodando em nosso laboratório, que ainda não funciona em tempo real; e o vídeo no canto inferior direito mostra uma maquete da nossa visão de produto e o que é possível no futuro com essa tecnologia.
Modelos de vídeo do mundo: pontos fortes e limitações
Os modelos de mundo em vídeo se destacam na geração de comportamentos plausíveis e de alta dimensionalidade sem a necessidade de simular explicitamente cada interação individual.
Operar modelos de mundo em vídeo dentro do espaço latente do vídeo enfrenta limitações técnicas específicas: o processo é atualmente dispendioso e alcançar alta fidelidade e desempenho em tempo real, como resolução 2K a 60 Hz, continua sendo um desafio de desenvolvimento. Crucialmente, com o estado do mundo representado no espaço do vídeo, esses modelos não são atualmente multijogador. Uma restrição fundamental é a fidelidade da simulação versus a plausibilidade visual: simplesmente ver 500 pessoas se movendo em um vídeo não implica que elas sejam agentes individualizados ou “avatares com cérebros”. Não se prevê que a escala atual do modelo de vídeo suporte inerentemente a simulação complexa de agentes individualizados necessária para uma verdadeira experiência multijogador.
Essa capacidade é crucial para gerenciar uma multidão de 20.000 pessoas interagindo em tempo real. No entanto, um Modelo de Mundo em Vídeo, por si só, não consegue gerenciar de forma confiável as interações entre múltiplos jogadores durante uma sessão de duas horas. Um modelo de mundo tem dificuldades com a aplicação rigorosa de regras e a manutenção de estado persistente devido à falta de memória de longo prazo e lógica consistente. Os Modelos de Mundo em Vídeo carecem de dados de controle de entrada do usuário, e é por isso que jogar com um Modelo de Mundo em Vídeo não é divertido. Como os Modelos de Mundo em Vídeo têm dificuldades com estado persistente, lógica consistente, controle de entrada do usuário e simulação precisa de agentes em múltiplos jogadores, os modelos atuais se assemelham mais a sonhos guiados.
Os modelos de vídeo interativos que vemos hoje são impressionantes, mas basicamente sonhos vívidos — espetaculares de se ver, porém efêmeros e incrivelmente solitários. Carecem de interatividade, desafio, recompensa e persistência — tudo o que faz de um jogo um jogo.
Modelos puramente neurais do mundo, por si só, não conseguem cumprir a promessa de uma experiência multijogador expansiva e persistente. Embora esses modelos sejam impressionantes em muitos aspectos, eles falham em diversas áreas críticas. Algumas delas incluem coerência ao longo do tempo em uma única sessão, memória de longo prazo entre sessões, latência e controle preciso por parte do criador. Lacunas menos óbvias surgem quando consideramos a simulação consistente de multijogador, a jogabilidade competitiva precisa, NPCs altamente inteligentes, testes e refinamento incremental.
Não devemos exigir que um motor neural se torne um motor de jogo.
Motores de jogos: pontos fortes e limitações
A nuvem e o motor gráfico do Roblox são altamente complementares aos modelos de mundo virtual. Eles oferecem precisão que permite rejogabilidade, estado consistente entre sessões e persistência ao longo do tempo. Considere, por exemplo, um criador desenvolvendo um jogo do Grande Prêmio de Mônaco de Fórmula 1. Ele está modelando sistemas de pontuação e penalidades precisos, pistas, multidões, a natureza e sincronização instantânea entre vários pilotos. No entanto, essa precisão tem um custo de implementação e tempo de execução. Aumentar a fidelidade visual exige recursos pesados, iluminação complexa e simulação.
Na próxima década, os resultados dos motores de jogos de alta qualidade continuarão a evoluir em termos de realismo, mas o mesmo acontecerá com os requisitos de sofisticação dos desenvolvedores e do hardware dos consumidores.
O desafio que a indústria ainda não conseguiu resolver é como oferecer hiper-realismo em grande escala, tornando-o acessível a desenvolvedores de todos os portes e em hardware de consumo amplamente disponível.
Isso ocorre porque o mundo real possui detalhes requintados. Ao redor do núcleo do jogo, existe todo o resto — elementos naturalistas e não roteirizados, como fios de grama, folhas e galhos balançando suavemente ao vento, nuvens de poeira se formando e rodopiando atrás dos carros, brasas incandescentes e faíscas saindo de uma fogueira, e gotas de chuva respingando silenciosamente em uma poça oleosa e iridescente. Esse conteúdo é muito difícil de criar e renderizar. Os motores de jogos tradicionais têm dificuldades com essa complexidade visual, buscando atalhos para capturar um realismo mais simples, já que a sobrecarga de memória para texturas e geometria de alta resolução sobrecarrega os recursos disponíveis. Os custos de simulação também disparam para valores exorbitantes com a iluminação volumétrica, o áudio binaural, a física e a simulação de personagens que, juntos, constituem o fotorrealismo.
Acreditamos que a melhor maneira para os criadores desenvolverem e para os motores gráficos renderizarem essa complexidade será aproveitando uma arquitetura híbrida na qual um Modelo de Mundo de Vídeo pós-treinado gerará texturas, iluminação e dinâmicas em escala fina sobre o movimento da câmera, a geometria e o estado contextual subjacentes do motor gráfico.
A Arquitetura: Sincronizando a Lógica do Jogo e os Pixels de Vídeo
Acreditamos que uma abordagem híbrida é necessária para permitir que os criadores ofereçam interação multijogador de alta fidelidade com resultados fotorrealistas. Chamamos essa abordagem de Roblox Reality, que combina o Roblox Game Engine, o Roblox Cloud e um modelo de mundo de vídeo Roblox com super upsampling.
A arquitetura híbrida do Roblox Reality divide as responsabilidades entre o Roblox Game Engine e o Roblox Video World Model.
O motor de jogo do Roblox lida com os aspectos estruturados e lógicos do mundo, fornecendo memória estável de longo prazo, lógica simbólica e simulação repetível. Ele também é responsável por operações físicas fundamentais, como colisões e comportamentos. O movimento primário dos objetos é gerenciado no motor, por exemplo, a localização e a velocidade de um carro, suas rodas, amortecedores e direção. Com base nisso, o Modelo de Mundo em Vídeo adiciona componentes visuais e generativos, como gotas de água escorrendo pelo para-brisa e o farfalhar das folhas enquanto o carro passa em alta velocidade, proporcionando visuais deslumbrantes. Essa abordagem permite que o motor de jogo mantenha o modelo de dados (o estado compartilhado e consistente) enquanto o Modelo de Mundo em Vídeo gera os pixels (o sonho visual).
| Capacidade | Motor de jogo (Roblox Cloud) | Super Upsampler (Modelo de Vídeo do Roblox) | |
|---|---|---|---|
| Função principal | Responsável por toda a sincronização de estado para manter a consistência do ambiente (modelo de dados, estado compartilhado e consistente). | Gerencia os componentes visuais e generativos (Pixels, o sonho visual). | |
| Principais responsabilidades | Fornece memória estável de longo prazo, lógica simbólica e simulação repetível. Responsável pelas propriedades físicas fundamentais (materiais e localizações) e operações (colisão e traçado de raios). | Oferece visuais estocásticos e realismo impressionante, movimento secundário, ambientes dinâmicos naturais e física de fluidos. Gera texturas de maior fidelidade, iluminação mais realista e dinâmica em escala fina. | |
| Consistência Mundial | Proporciona precisão, estado consistente e consistência garantida. Centraliza o estado em uma única fonte de verdade. | Destaca-se na geração de comportamentos plausíveis e multidimensionais sem simulação explícita (por exemplo, gerenciando uma multidão real). Opera no limite para cada jogador. | |
| Dados Manipulados | Tudo aquilo que é consistente entre todos os participantes (jogadores, posições, carros, pássaros, edifícios, cenário 3D). | Elementos efêmeros que os jogadores não precisam ver exatamente da mesma forma (latas enferrujadas, bando de pássaros, formatos de nuvens, grãos de areia, grama). | |
| Armazenamento de memória | Modelo de dados | Latências de vídeo | |
| Restrição independente | Dificuldades com a complexidade visual e as elevadas exigências computacionais para o fotorrealismo. | Dificuldades com a aplicação rigorosa de regras, memória de longo prazo, lógica consistente e dados de controle de entrada do usuário. | |
| Infraestrutura de tempo de execução | Mais de 26 centros de dados de ponta em todo o mundo, executando milhões de instâncias de jogos, próximos aos usuários para baixa latência, com picos de mais de 45 milhões de acessos simultâneos. | O Super Upsampler é executado em datacenters de borda adjacentes e oferece desempenho ideal, com o auxílio de GPUs da classe H200/B200 (ou aceleradores equivalentes). |
Em conjunto, esta plataforma suporta a criação ilimitada de conteúdo com profundo controle por parte do criador.
Nossos objetivos de desenvolvimento para o Roblox Reality envolvem a criação de um modelo de vídeo para o Roblox capaz de fornecer resolução 2K a 60 Hz, obtendo informações diretamente do motor de jogo do Roblox: tanto o vídeo renderizado quanto os dados espaciais 3D. O Roblox Reality será otimizado para rodar em infraestrutura de GPUs na nuvem, juntamente com streaming de vídeo, e futuramente será integrado ao cliente Roblox para suportar o controle e a simulação de avatares locais.
Resumo
Roblox Reality representa um grande passo na democratização da criação, permitindo que qualquer criador desenvolva jogos fotorrealistas utilizando o motor de jogo e o modelo de vídeo do Roblox, reduzindo significativamente o tempo de desenvolvimento, o custo e o poder computacional tradicionalmente necessários para gráficos de alta fidelidade. Isso torna a criação de jogos fotorrealistas mais rápida, econômica e eficiente em termos de computação para nossos criadores. Dado o alto custo computacional, sabemos que existem desafios que precisamos superar antes de podermos escalar a arquitetura do Roblox Reality. Já estamos trabalhando em soluções para otimizar e aumentar a eficiência dessa arquitetura, para que possamos escalá-la de forma mais acessível para milhões de jogadores simultâneos.
Acima de tudo, estamos empolgados em construir uma plataforma para desbloquear jogos que permitam aos nossos criadores desenvolver experiências multijogador fotorrealistas incríveis!
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