Automatisation de la détection de bugs visuels dans les jeux vidéo

Alors que les jeux vidéo deviennent de plus en plus grands et complexes, s'assurer qu'ils ont l'air bien devient crucial et compliqué. Tester les jeux pour des erreurs visuelles nécessite généralement beaucoup de temps et de ressources, ce qui rend difficile de repérer tous les problèmes possibles. L'apprentissage automatique offre un moyen d'automatiser et d'élargir ce processus de test, mais créer de grands ensembles de Données étiquetées, dont les machines ont besoin pour apprendre, est difficile.

Pour remédier à cela, on propose une nouvelle méthode qui utilise des vidéos de gameplay non étiquetées avec certaines techniques qui améliorent les données. L'objectif est de créer des objectifs auto-supervisés qui aident à détecter les bugs visuels dans le jeu. Notre approche utilise une Supervision faible pour étendre les données pour ces objectifs, permettant à la fois des méthodes automatisées et interactives. Cela implique des techniques comme le Clustering non supervisé et l'utilisation de prompts textuels ou géométriques pour guider le processus.

On a testé notre méthode en se concentrant sur des bugs spécifiques où les joueurs traversent des objets dans un jeu appelé Giantmap. Nos résultats montrent des avantages clairs, surpassant les méthodes supervisées traditionnelles, même quand les données sont rares. Avec seulement cinq exemples étiquetés de frames "bonnes" (c'est-à-dire sans bugs), notre méthode auto-supervisée a réussi à capturer suffisamment d'informations utiles pour dépasser les résultats de méthodes fortement supervisées avec peu de données. Notre méthode s’appuie sur des modèles de vision pré-entraînés, lui permettant de s’adapter à différents types de bugs visuels.

#Contexte et Introduction

La qualité visuelle des jeux vidéo a un impact significatif sur la satisfaction des joueurs. Alors que les jeux évoluent vers de grands mondes ouverts remplis de détails complexes, ils font face à un nombre croissant de bugs potentiels. Les méthodes de test manuelles traditionnelles peinent à faire face à cette complexité à cause des limites en temps et en ressources. Les avancées en vision par ordinateur et en apprentissage automatique offrent des alternatives prometteuses, fournissant des moyens automatisés de tester les visuels et permettant ainsi aux développeurs de se concentrer sur d'autres aspects du jeu.

Le succès de l'apprentissage profond en vision par ordinateur est principalement dû aux vastes quantités de données étiquetées généralement collectées sur Internet. Cependant, dans le contexte d'un seul jeu, rassembler de tels ensembles de données étiquetées est souvent peu pratique. Capturer et étiqueter manuellement les bugs visuels à grande échelle n'est pas faisable, surtout vu que ces bugs ont tendance à être assez rares.

Les approches récentes en vision par ordinateur ont cherché à automatiser le test visuel en améliorant la disponibilité des données à partir des moteurs de jeu ou en utilisant des méthodes de détection d'anomalies qui traitent les bugs comme des occurrences inhabituelles par rapport aux frames normales. Cependant, les environnements de jeu changent constamment, nécessitant un ensemble de données mis à jour généré pour les nouveaux actifs de jeu tout en tenant compte de divers facteurs comme l'environnement et l'éclairage.

Notre méthode proposée vise à utiliser des vidéos de gameplay non étiquetées avec des techniques d'augmentation spécifiques pour créer des objectifs de détection de bugs visuels. Cette approche est particulièrement utile dans des situations où les données étiquetées sont limitées, ce qui est courant dans le développement de jeux. Notre méthode exploite de grands modèles de vision pré-entraînés et des techniques de manipulation des données spécifiques pour créer des objectifs auto-supervisés, en élargissant notre ensemble de données grâce à une supervision faible.

#La Méthodologie

L'apprentissage auto-supervisé est une technique qui apprend à partir de données non étiquetées en optimisant un objectif spécifique qui peut être transféré à des tâches réelles. La supervision faible aide à créer et à élargir rapidement des ensembles de données étiquetées bruyantes, qui ont montré leur efficacité dans l'entraînement de modèles dans divers domaines. La supervision faible interactive combine l'expertise du domaine avec l'évolutivité à travers un processus interactif.

Notre approche utilise des objectifs spécifiques au domaine améliorés par une supervision faible. Cela implique de grands modèles pré-entraînés et l'intégration de prompts textuels et géométriques pour une interaction efficace. On montre que notre méthode peut s'adapter à divers types de bugs visuels, y compris les problèmes de clipping et de texture.

#Les Étapes Clés de la Méthode

1. Étape de Segmentation : On prend des vidéos de gameplay non étiquetées et on applique un modèle pour extraire automatiquement les sections visuelles importantes, appelées masques. Ce modèle utilise des prompts géométriques pour guider le processus vers des zones pertinentes pour détecter les bugs.

2. Étape de Filtrage : Après avoir obtenu les masques, on les filtre en utilisant des méthodes non supervisées ou avec des contributions utilisateur via des prompts textuels. Le filtrage aide à équilibrer les types de données et améliore la qualité globale de l'ensemble de données.

3. Étape d'AUGMENTATION : Après le filtrage, on utilise ces masques avec des images étiquetées ou non étiquetées pour créer des objectifs auto-supervisés via une augmentation spécifique au domaine. Cela signifie qu'on génère de nouveaux exemples en appliquant diverses transformations aux données existantes.

#Défis dans la Détection de Bugs Visuels

Il y a plusieurs défis dans le domaine de la détection de bugs visuels qui influencent notre approche. D'abord, la quantité de données étiquetées disponibles est souvent très limitée. Les tests ne peuvent se faire que durant de courtes fenêtres dans le cycle de développement du jeu, rendant la vitesse et l'efficacité cruciales.

Ensuite, ne pas avoir accès au code source du jeu limite les options qu'on peut utiliser pour automatiser les tests visuels. Bien que beaucoup de moteurs de jeu incluent maintenant des fonctionnalités d'apprentissage automatique, ce n'est pas une solution évolutive pour tous les jeux. Même quand les données peuvent être rassemblées, elles peuvent ne pas bien s'adapter à de nouveaux scénarios à mesure que le jeu évolue.

On a réalisé des expériences en utilisant un environnement de jeu spécifique (Giantmap) qui impliquait d'ajouter de nouveaux objets et de tester nos méthodes pour identifier le clipping des joueurs à la première personne. Cela signifie quand les joueurs passent à travers des objets à cause de réglages incorrects dans la grille de collision du jeu. On a généré de nombreux échantillons depuis l'environnement de jeu de manière programmatique, créant un ensemble de données substantiel tout en travaillant dans les limites des données étiquetées.

#Expérimentations et Résultats

On rapporte nos résultats basés sur différentes architectures de modèles et méthodes. Notamment, on a observé que lorsque les modèles étaient entraînés avec notre approche auto-supervisée, ils surpassaient les modèles traditionnels comme ResNet, surtout dans des paramètres à faible étiquetage pour les bugs visuels.

Les résultats ont montré que lorsqu'on utilise notre méthode, particulièrement avec une petite quantité de données étiquetées, on peut atteindre une grande précision. Notamment, on a réalisé d'importantes améliorations de performance en employant nos objectifs auto-supervisés par rapport aux approches d'apprentissage supervisé traditionnel.

Dans une de nos expériences, on a utilisé un tout petit ensemble de données avec seulement 15 échantillons étiquetés, et notre méthode a montré un score F1 de 0,550. C'est une métrique importante car elle équilibre la précision et le rappel, offrant une vue claire de la performance du modèle dans la détection de bugs visuels.

#Discussion et Perspectives

Les résultats soulignent comment notre méthode, qui utilise une supervision faible pour améliorer les objectifs auto-supervisés, améliore significativement la performance par rapport à s'appuyer uniquement sur des données supervisées. Cependant, notre approche dépend beaucoup de la manière dont les données sont collectées. Il est crucial de comprendre que même si on a fait des progrès dans la détection de bugs visuels, il y a encore des domaines où des améliorations peuvent être apportées.

Une avenue potentielle pour le travail futur implique d'intégrer des techniques avancées en apprentissage non supervisé ou d'explorer différentes sources de données pour enrichir le processus d'entraînement. Nos recherches actuelles se sont concentrées sur des jeux spécifiques, mais les techniques pourraient s'appliquer à une gamme plus large de types de jeux vidéo et de problèmes visuels.

De plus, la nature du contenu des jeux évolue toujours, et on doit s'assurer que nos méthodes peuvent s'adapter à ces changements sans nécessiter de nouvelles données extensives. Il y a aussi une opportunité d'incorporer des données multimodales qui peuvent enrichir la richesse des indices visuels que nos modèles capturent.

Pour résumer, la détection de bugs visuels présente des défis distincts en raison de la nature toujours changeante du contenu des jeux, de la disponibilité limitée de données étiquetées, et du besoin de méthodes fiables qui peuvent se généraliser à de nouveaux scénarios. Notre exploration d'une approche multi-étapes avec supervision faible se concentre sur le traitement de ces défis en utilisant efficacement les données existantes. Nos découvertes montrent du potentiel dans la génération de jeux de données organisées pour les jeux vidéo, facilitant de nouveaux progrès dans les méthodes de détection de bugs visuels.