СТВОРЕННЯ ТРИВИМІРНИХ ІГРОВИХ РІВНІВ НА ОСНОВІ РЕКОНСТРУКЦІЇ АЕРОФОТОЗНІМКІВ
DOI:
https://doi.org/10.34185/1991-7848.itmm.2026.01.068Ключові слова:
розробка ігор, аерофотознімок, тривимірний ігровий рівень, Unity, генерація ігрових рівнівАнотація
Робота присвячена автоматизованій генерації тривимірних ігрових рівнів на основі реконструкції одиночного аерофотознімка та розробці відповідного методу та програмного забезпечення. Метод поєднує монокулярну оцінку глибини за допомогою Depth Anything V2, семантичну сегментацію об'єктів за допомогою Segment Anything Model 3 та спеціалізовані алгоритми екстракції геометрії чотирьох класів об'єктів – будівель, доріг, дерев і водойм. Також в даному методі використовується система координатних перетворень, що забезпечує уніфікований перехід від двовимірної системи координат фотознімка в тривимірну систему координат ігрового рівня. В основі програмної реалізації лежить мікросервісна архітектура з п'ятьома контейнеризованими Docker-сервісами, що забезпечує логічне розділення компонентів і масштабованість системи. Для розробки обрано мови програмування Python і C#, а в якості кінцевого ігрового рушія – Unity. Запропонований підхід забезпечує повну автоматизацію процесу – від завантаження знімка до отримання готового ігрового рівня.
Посилання
Newlands C., Zauner K.-P. Procedural Generation and Rendering of Realistic, Navigable Forest Environments: An Open-Source Tool. Computer Graphics Forum. 2022. URL: https://doi.org/10.48550/arXiv.2208.01471.
Sketch2Scene: Automatic Generation of Interactive 3D Game Scenes from User's Casual Sketches / Y. Xu та ін. arXiv preprint arXiv:2408.04567. 2024.
Berrezueta-Guzman S., Koshelev A., Wagner S. From Reality to Virtual Worlds: The Role of Photogrammetry in Game Development. 2025 IEEE Gaming, Entertainment, and Media Conference (GEM), м. Kaohsiung, Taiwan, 16–18 лип. 2025 р. 2025. С. 1–6. URL: https://doi.org/10.1109/gem66882.2025.11155764.
.RealFusion 360° Reconstruction of Any Object from a Single Image / L. Melas-Kyriazi та ін. 2023 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), м. Vancouver, BC, Canada, 17–24 черв. 2023 р. 2023. URL: https://doi.org/10.1109/cvpr52729.2023.00816.
Depth Anything V2 / L. Yang та ін. Advances in Neural Information Processing Systems. 2024. URL: https://doi.org/10.48550/arXiv.2406.09414.
Carion N. SAM 3: Segment Anything with Concepts. 2025. URL: https://doi.org/10.48550/arXiv.2511.16719.
