تقديم بنية Roblox الهجينة: إتاحة الألعاب متعددة اللاعبين ذات الجرافيك الواقعي للجميع
رؤيتنا: واقع Roblox

نشارك اليوم رؤية تقنية حول مشروع داخلي يسمى Roblox Reality يهدف إلى الجمع بين الألعاب متعددة اللاعبين فائقة النطاق والواقعية التصويرية. نعتقد أن هذا يمثل تحولًا جذريًا في كيفية إنشاء العوالم الغامرة متعددة اللاعبين وتجربتها. سيتوفر Roblox Reality في نسخة مبكرة في أواخر هذا العام أو أوائل العام المقبل، وهو عبارة عن بنية هجينة تجمع بين المحاكاة المنظمة لمحرك الألعاب الموزع الخاص بنا ونماذج عالم الفيديو القائمة على الحافة من أجل الإفراط في أخذ العينات. ستُمكّن هذه البنية المبدعين من جميع الأحجام من إنشاء وصيانة عوالم تفاعلية تمزج بين الدقة البصرية والحركة غير المسبوقتين بالإضافة إلى الاستمرارية والهيكل التقليديين، دون زيادة تكاليف التطوير.
Roblox Reality هي بنية هجينة تمزج بين قدرات Roblox Cloud ومحرك الألعاب، مع الواقعية الفوتوغرافية لنماذج عالم الفيديو. يتم تخزين حالة العالم الأساسية بشكل دائم وفعال على الخادم لضمان الاتساق عبر العملاء ودعم الاتساق عبر الوقت والجلسات والأيام باستخدام تخزين فعال من حيث التكلفة والمساحة. يتم دعم اللعب متعدد اللاعبين من خلال سلطة خادم قوية لضمان العدالة والاتساق، إلى جانب محاكاة تخمينية من جانب العميل لتحقيق زمن انتقال منخفض. بالنسبة للعرض، تولد أنظمة مستوى التفاصيل (LOD) والتركيب المستندة إلى السحابة أصولًا عالية الدقة يتم تسليمها عبر شبكة توصيل المحتوى (CDN). يستفيد نموذج فيديو Roblox (Super Upsampler) من الفيديو المعروض وسياق نموذج البيانات الغني لإنتاج صور عشوائية وواقعية مذهلة، حيث يعمل على الحافة لكل لاعب بأداء مثالي مدعوم ببنية تحتية GPU سحابية-حافة. ثم يقوم عميل Roblox الغني بعرض موجز الفيديو هذا، وفي المستقبل، يمكنه اختيارياً تراكب صورة رمزية معززة محلياً للحفاظ على زمن انتقال منخفض للغاية في الإجراءات في المقدمة.
في العروض التوضيحية أدناه، نعرض أربعة مقاطع فيديو لألعاب مختلفة، بما في ذلك Grow a Garden و Summon Heroes. الفيديو في أعلى اليسار هو محتوى Roblox مسجل باستخدام محرك عرض Roblox الحالي، والفيديو في أعلى اليمين هو تمثيل للبيانات ثلاثية الأبعاد التي يمكننا استخدامها لتكييف عملية إنشاء الفيديو. يُظهر الفيديو في أسفل اليسار نموذج فيديو Roblox المُعزز الحالي الذي يعمل في مختبرنا، والذي لا يعمل بعد في الوقت الفعلي، ويُظهر الفيديو في أسفل اليمين نموذجًا أوليًا لرؤيتنا للمنتج وما يمكن تحقيقه في المستقبل باستخدام هذه التقنية.
نماذج عالم الفيديو: نقاط القوة والقيود
تتميز نماذج عالم الفيديو بقدرتها على توليد سلوكيات معقولة وعالية الأبعاد دون الحاجة إلى محاكاة كل تفاعل فردي بشكل صريح.
يواجه تشغيل نماذج عالم الفيديو داخل الفضاء الكامن للفيديو قيودًا تقنية محددة: فالعملية مكلفة حاليًا، ولا يزال تحقيق أداء عالي الدقة في الوقت الفعلي، مثل دقة 2K عند 60 هرتز، يمثل تحديًا في مجال التطوير. والأهم من ذلك، مع تمثيل حالة العالم في الفضاء المرئي، فإن هذه النماذج ليست متعددة اللاعبين حاليًا. أحد القيود الرئيسية هو دقة المحاكاة مقابل المعقولية البصرية: إن مجرد رؤية 500 شخص يتحركون في مقطع فيديو لا يعني أنهم وكلاء فرديون أو "أفاتار ذوو عقول". ومن غير المتوقع أن يدعم نطاق نموذج الفيديو الحالي بطبيعته محاكاة الوكلاء المعقدة والفردية المطلوبة لتجربة متعددة اللاعبين حقيقية.
هذه القدرة حاسمة عند إدارة حشد حي من 20,000 شخص يتفاعلون في الوقت الفعلي. لكن نموذج عالم الفيديو وحده لا يمكنه إدارة التفاعلات بين لاعبين متعددين بشكل موثوق خلال جلسة مدتها ساعتان. يواجه نموذج العالم صعوبة في فرض القواعد الصارمة والحالة المستمرة بسبب الافتقار إلى الذاكرة طويلة المدى والمنطق المتسق. تفتقر نماذج عالم الفيديو إلى بيانات التحكم في مدخلات المستخدم، وهذا هو السبب في أن لعب نموذج عالم الفيديو ليس ممتعًا. نظرًا لأن نماذج عالم الفيديو تواجه صعوبة في الحفاظ على الحالة المستمرة والمنطق المتسق والتحكم في مدخلات المستخدم ومحاكاة الوكلاء متعددي اللاعبين الحقيقية، فإن النماذج الحالية تشبه إلى حد كبير الأحلام الموجهة.
تعد نماذج الفيديو التفاعلية التي نراها اليوم مثيرة للإعجاب، ولكنها في الأساس أحلام حية — مذهلة للنظر، ولكنها عابرة ووحيدة بشكل لا يصدق. فهي تفتقر إلى التفاعل والتحدي والمكافأة والاستمرارية — أي شيء يجعل اللعبة لعبة.
لا يمكن لنماذج العالم العصبي البحتة وحدها أن تفي بوعد تجربة متعددة اللاعبين واسعة النطاق ومستمرة. في حين أن نماذج العالم العصبي مثيرة للإعجاب من نواحٍ عديدة، إلا أنها تفشل في العديد من المجالات الحاسمة. وتشمل بعض هذه المجالات التماسك عبر الوقت في جلسة واحدة، والذاكرة طويلة المدى عبر الجلسات، والكمون، والتحكم الدقيق من قبل المبدع. تظهر فجوات أقل وضوحًا عندما تفكر في محاكاة متعددة اللاعبين متسقة، ولعب تنافسي صارم، وشخصيات غير قابلة للعب (NPC) عالية الذكاء، واختبار، وتحسين تدريجي.
لا ينبغي أن نطلب من محرك عصبي أن يصبح محرك ألعاب.
محركات الألعاب: نقاط القوة والقيود
تتكامل Roblox Cloud و Engine بشكل قوي مع نماذج عالم الفيديو. مع دقة قابلة لإعادة التشغيل، وحالة متسقة عبر الجلسات، واستمرارية عبر الزمن. خذ على سبيل المثال منشئًا يبني لعبة سباق الجائزة الكبرى للفورمولا 1 في موناكو. إنه يصمم أنظمة دقيقة للتسجيل والعقوبات، والطرق، والحشود، والطبيعة، والتزامن الفوري عبر عدة سائقين. ومع ذلك، فإن هذه الدقة تأتي بتكلفة في التنفيذ ووقت التشغيل. تتطلب زيادة الدقة البصرية أصولًا ثقيلة، وإضاءة معقدة، ومحاكاة.
خلال العقد المقبل، ستستمر مخرجات محركات الألعاب المتطورة في التقدم من حيث الواقعية، ولكن سيتطور أيضًا متطلبات تطور المطورين وأجهزة المستهلكين.
التحدي الذي لم تتمكن الصناعة من مواجهته حتى الآن هو كيفية تقديم الواقعية الفائقة على نطاق واسع، مع جعلها في متناول المطورين الكبار والصغار، وعلى أجهزة المستهلكين المتاحة على نطاق واسع.
وذلك لأن العالم الحقيقي يتميز بتفاصيل رائعة. يحيط باللعبة الأساسية كل شيء آخر — عناصر طبيعية غير مكتوبة مثل حبات العشب والأوراق والأغصان التي تهب برفق في مهب الريح، وسحب الغبار المتصاعدة والدوامة خلف السيارات، والجمر المتوهج والشرارات المنبعثة من النار، وقطرات المطر التي تتناثر بهدوء في بركة زيتية قزحية الألوان. يصعب جدًا إنشاء هذا المحتوى وعرضه. تواجه محركات الألعاب التقليدية صعوبة في التعامل مع هذا التعقيد البصري، وتبحث عن طرق مختصرة لالتقاط واقعية أبسط، حيث أن الحمل الإضافي على الذاكرة بسبب النسيج عالي الدقة والهندسة يثقل كاهل الموارد المتاحة. كما ترتفع تكاليف المحاكاة بشكل كبير مع الإضاءة الحجمية والصوت الثنائي الأذن والفيزياء ومحاكاة الشخصيات التي تشكل معًا الواقعية الفوتوغرافية.
نعتقد أن أفضل طريقة للمبدعين لبناء هذه التعقيدات، وللمحركات لعرضها، هي الاستفادة من بنية هجينة يقوم فيها نموذج عالم الفيديو المدرب لاحقًا بتوليد النسيج والإضاءة والديناميكيات الدقيقة فوق حركة الكاميرا الأساسية للمحرك والهندسة والحالة السياقية.
البنية: مزامنة منطق اللعبة ووحدات البكسل في الفيديو
نعتقد أن هناك حاجة إلى نهج هجين لتمكين المبدعين من توفير تفاعل متعدد اللاعبين عالي الدقة مع مخرجات واقعية. نسمي هذا النهج Roblox Reality، الذي يجمع بين محرك ألعاب Roblox وRoblox Cloud ونموذج عالم فيديو Roblox Super Upsampler.
تقسم بنية Roblox Reality الهجينة المسؤوليات بين محرك ألعاب Roblox ونموذج عالم الفيديو Roblox.
يتولى محرك ألعاب Roblox الجوانب المنظمة والمنطقية للعالم، مما يوفر ذاكرة طويلة الأمد مستقرة ومنطقًا رمزيًا ومحاكاة قابلة للتكرار. كما أنه مسؤول عن العمليات الفيزيائية الأساسية مثل التصادم والسلوكيات. تتم إدارة الحركة الأساسية للأشياء في المحرك، على سبيل المثال موقع السيارة وسرعتها وعجلاتها وصدماتها وتوجيهها. وبناءً على ذلك، يضيف نموذج عالم الفيديو طبقات من المكونات البصرية والتوليدية الإضافية، مثل قطرات الماء المتدفقة على الزجاج الأمامي ورفرفة أوراق الشجر أثناء مرور السيارة بسرعة، مما يوفر صورًا خلابة. يتيح هذا النهج لمحرك الألعاب الحفاظ على نموذج البيانات (الحالة المشتركة والمتسقة) بينما يقوم نموذج عالم الفيديو بتوليد البكسلات (الحلم البصري).
القدرات | محرك اللعبة | Super Upsampler | |
|---|---|---|---|
الوظيفة الأساسية | يتولى جميع عمليات مزامنة الحالة للحفاظ على اتساق العالم (نموذج البيانات، الحالة المشتركة والمتسقة). | يدير المكونات المرئية والتوليدية (البيكسلات، الحلم البصري). | |
المسؤوليات الأساسية | يوفر ذاكرة طويلة الأمد مستقرة، ومنطقًا رمزيًا، ومحاكاة قابلة للتكرار. مسؤول عن الخصائص الفيزيائية الأساسية (المواد والمواقع) والعمليات (التصادم وتتبع الأشعة). | يقدم صورًا عشوائية وواقعية مذهلة، وحركة ثانوية، وبيئات ديناميكية طبيعية، وفيزياء سائلة. يولد نسيجًا عالي الدقة، وإضاءة أكثر واقعية، وديناميكيات دقيقة. | |
اتساق العالم | يوفر الدقة والحالة المتسقة والاتساق المضمون. يركز الحالة في مصدر واحد للحقيقة. | يتفوق في توليد سلوكيات معقولة وعالية الأبعاد دون محاكاة صريحة (على سبيل المثال، إدارة حشد حي). يعمل على الحافة لكل لاعب. | |
البيانات التي يتم التعامل معها | كل ما هو متسق بين جميع اللاعبين (اللاعبون، المواقع، السيارات، الطيور، المباني، المشهد ثلاثي الأبعاد). | الأشياء المؤقتة التي لا يحتاج اللاعبون إلى رؤيتها بنفس الشكل تمامًا (العلب الصدئة، أسراب الطيور، أشكال السحب، حبيبات الرمل، العشب). | |
تخزين الذاكرة | نموذج البيانات | البيانات الكامنة للفيديو | |
القيود المستقلة | يواجه صعوبات في التعامل مع التعقيد البصري والمتطلبات الحسابية العالية لتحقيق الواقعية التصويرية. | يواجه صعوبات في تطبيق القواعد الصارمة، والذاكرة طويلة المدى، والمنطق المتسق، وبيانات التحكم في مدخلات المستخدم. | |
البنية التحتية لوقت التشغيل | أكثر من 26 مركز بيانات طرفي في جميع أنحاء العالم، تعمل على تشغيل ملايين من حالات الألعاب، قريبة من المستخدمين لضمان زمن انتقال منخفض، وتصل إلى ذروة تزيد عن 45 مليون مستخدم متزامن. | يعمل Super Upsampler في مراكز بيانات طرفية مجاورة، ويقدم أداءً مثاليًا، مدعومًا بوحدات معالجة الرسومات (GPU) من فئة H200/B200 (أو مسرعات مكافئة) |
تدعم هذه المنصة مجتمعة إنشاء محتوى لا نهائي مع تحكم عميق للمبدعين.

تتضمن أهدافنا التطويرية لـ Roblox Reality إنشاء نموذج فيديو Roblox قادر على تقديم دقة 2K بمعدل 60 هرتز من خلال استخراج مصدر الحقيقة من محرك ألعاب Roblox: سواء الفيديو المعروض أو البيانات المكانية ثلاثية الأبعاد. سيتم تحسين Roblox Reality لتشغيله على بنية تحتية GPU على حافة السحابة مقترنة ببث الفيديو، مع دمجه في النهاية مع عميل Roblox لدعم التحكم المحلي في الأفتار والمحاكاة.
ملخص
يمثل Roblox Reality خطوة كبيرة في إتاحة الإبداع للجميع، حيث يتيح لأي مبدع إنشاء ألعاب واقعية من خلال الاستفادة من محرك ألعاب Roblox ونموذج الفيديو، مما يقلل بشكل كبير من وقت التطوير والتكلفة والحوسبة التي تتطلبها عادةً الرسومات عالية الدقة. وهذا يجعل إنشاء الألعاب الواقعية أسرع وأكثر كفاءة من حيث التكلفة والحوسبة لمبدعينا. نظرًا لارتفاع تكلفة الحوسبة، ندرك أن هناك تحديات يتعين علينا حلها قبل أن نتمكن من توسيع نطاق بنية Roblox Reality. ونحن نعمل بالفعل على إيجاد حلول تساعدنا على تحسين هذه البنية وزيادة كفاءتها حتى نتمكن من توسيع نطاقها لتشمل ملايين اللاعبين المتزامنين بتكلفة معقولة.
والأهم من ذلك كله، أننا متحمسون لبناء منصة تفتح الباب أمام ألعاب تتيح لمبدعينا إنشاء تجارب متعددة اللاعبين واقعية بشكل مذهل!



