OsuGAI nasıl çalışır?
OsuGAI bir şarkıyı, oyun alanına yerleştirilmiş daireler, slider’lar ve spinner’lardan oluşan bir osu! standard (mapset) harita setine dönüştürür. Şarkıyı planlar, ritmi ve konumları üretir, sonucu denetler. Bu sayfa 30 Ekim 2026’da yayımlanan v3.0’ı anlatır.
Bu sayfada
- 01Müziği anlama
- 02Şarkıyı planlama
- 03Ritim ve nesneler
- 04Yerleşim ve geometri
- 05İndirmeden önceki denetimler
v3.0 ölçümleri
- Eğitim haritaları
- 157.209
- Model parametreleri
- ~77M
- Eğitim hesaplama süresi
- ~78 GPU·h
- Kalibrasyon testinde ortalama yıldız sapması
- 0,28★
- Geçerlilik testindeki geçerli haritalar
- 36 / 36
- Flower Dance · 6 zorluk · T4
- 79 s
Yıldız testi 3 şarkı, 4 hedef ve hedef başına bir tohum kullanır; 2 şarkı eğitim verisindeydi. Ayrı geçerlilik testi 3 tohum kullanır. Bunlar küçük örneklemlerdir, genel kalite garantisi değildir.
Müziği anlama
Beat This vuruşları ve ölçü başlarını algılar. Kendi zamanlama ızgarası yöntemimiz değişken tempo dahil BPM ve ofseti hesaplar. MERT-v1-95M müzik özelliklerini vuruşlara hizalar. Eğitim haritaları da aynı tür ızgarayı kullanır. Sessiz girişler, bitişler ve sönümlenmeler algılanarak sessiz bölümler boş bırakılır.
Şarkıyı planlama
Yaklaşık 5,9 milyon parametreli Gauss difüzyon planlayıcısı, nesneler yerleşmeden önce şarkının tamamını bölümler halinde tanımlar. Müzik ve istenen ayarlara göre zorluk, stil ve molaları birlikte planlar; nakarat yoğunlaşabilir, sakin bir köprü mola olabilir.
Ritim ve nesneler
Ana model basma ve bırakmaları, nesne türlerini, slider dönüşlerini, yeni komboları, molaları ve slider hızını yazar. MaskGIT türü, otoregresif olmayan bir Transformer olarak bütün haritayı birkaç geçişte iyileştirir. Önce ritim üretilip temizlenir, ardından ayrıntılar ve hız eklenir.
Yerleşim ve geometri
Yaklaşık 71 milyon parametreli ortak ağ, aynı müzik anlayışını ritim ve yerleşim için kullanır. Kısıt çözücü nesneleri oyun alanında tutar, slider eğrilerini gereken uzunluğa uyarlar ve hız değişimlerini yazar. Düzgün kurulamayan zorluk bozuk dosya üretmek yerine başarısız olur. 24.000 stres testi çalışmasında bu hata yoluna gerek kalmadı.
Neleri ayarlayabilirsiniz?
Her zorluk için ayrı ayarlarla ★1–★10 hedefleri seçebilirsiniz. Dokuz stil denetimi slider, açı, aralık, ritim, aim ve speed gibi özellikleri kapsar. Harita ayarları CS, AR, OD, HP ve slider hızını içerir. Model CS, AR, OD ve hızı okur; HP dosyaya yazılır. Seçilen zorluklar birlikte bir mapset olarak üretilir.
Seçilen yıldızlar hedeftir; tamamlanan haritalar ölçülen zorluğu gösterir.
İndirmeden önceki denetimler
Sistem aşırı yakın basışları ve çok kısa tutuşları düzeltir, sessizlikteki nesneleri kaldırır ve geometriyi denetler. Son yıldızlar osu! algoritmasıyla ölçülür ve zorluk bu değerle adlandırılır. Testlerde haritalar osu!lazer ile de okunur. Aynı şarkı, ayarlar ve tohumla on tekrar, bayt düzeyinde aynı .osu dosyalarını üretti.
Eğitim verileri
Korpus 157.209 haritadır: 132.032 ranked, approved veya loved ve ranked dışından 25.177 yüksek yıldızlı ek harita. Temel kümede yaklaşık 56 milyon nesne bulunur. Ek seçim gimmick haritalarını, yapay zekâ haritalarını ve doğrulama ya da test şarkılarıyla örtüşenleri dışlar. Bir şarkının tüm zorlukları ve ses sürümleri aynı bölmede kalır. 2026’da ranked olan 200 şarkı kör test için eğitimden ayrılmıştır.
Eğitim
Planlayıcı ve ana ağ sıfırdan eğitildi. Ana ağ yaklaşık 1,03 milyon adım aldı: önce ranked korpusu, sonra zor haritalar ve son olarak yıldız dengeli örnekleme. Planlayıcı 60.000 adım eğitildi. Tek RTX 4070 Ti SUPER üzerinde ana ağ yaklaşık 68 GPU-saat, planlayıcı 10 GPU-saat kullandı. Kontrol noktaları yalnızca doğrulama kaybına değil, üretilen haritalara göre seçildi.
Neleri ölçtük?
Aşağıdaki kalibrasyonda ortalama mutlak hata 0,28 yıldızdır. Küçük bir örneklemdir; görülmemiş müzikte başarıyı kanıtlamaz ve ★9–★10 test edilmemiştir. Ayrı bir 3 şarkı, 4 hedef, 3 tohum testi 36 haritanın tamamını geçerli buldu. Son değerlendirmede temizlik, ham modelin 1.000 nesne başına 3,9 ritim sorununu giderdi.
| ★ | Flower Dance | River Flows in You | FREEDOM DiVE |
|---|---|---|---|
| 2 | 1,92 | 1,89 | 2,38 |
| 4 | 3,63 | 3,90 | 4,61 |
| 6 | 5,49 | 5,53 | 6,02 |
| 8 | 8,27 | 8,10 | 8,38 |
24 haritada mola planlama, insan molalarının %50’sini buldu ve sürelerinin %35’ini kapsadı. Üretilen molaların yaklaşık %60’ı insan molasıyla eşleşti. Doğru planla ağ, 24 haritanın 23’ünde tam mola sayısını verdi. Ölçümler yayımlanan planlayıcıyı ve önceki bir ağı kullandı; yayımlanan sistemin tamamını değil.
Oluşturmadan oynanabilir haritaya
Tarayıcı yüklemeden önce sesi çözer ve normalleştirir. Hizmet, şarkı başına zamanlama ve müzik özelliklerini bir kez çıkarır, zorlukları planlar ve tek GPU grubunda birlikte üretir. Temizleme, yıldız ölçümü ve paketleme, şarkı ve arka plan içeren bir .osz oluşturur. Aşağıdaki Flower Dance süreleri üretimdeki NVIDIA T4 ölçümleridir, bekleme süresi garantisi değildir.
| İstek | Süre |
|---|---|
| 1 zorluk | 21–32 s |
| 3 zorluk | 42 s |
| 4 zorluk | 54 s |
| 6 zorluk · otomatik dağılım | 79 s |
| 9 zorluk | 116 s |
v3.0’da değişenler
v2.0 ayrı ritim ve yerleşim modelleri kullanıyordu. v3.0 ortak bir ağ kullanır, eğitim haritalarını 10.428’den 157.209’a çıkarır; mola planlama, değişken slider hızı ve zorluğa özel ayarlar ekler. T4 üzerinde Flower Dance kaydı v2.0’da 4 zorluk için 72 saniye, v3.0’da 6 zorluk için 79 saniyedir. İş yükleri farklı olduğundan bunlar bir hız oranı değildir.
Bilinen sınırlamalar
- Küçük kalibrasyon testinde ★4–★6 hedefin altında, ★8 biraz üstündeydi. ★9–★10 değerlendirilmedi.
- İnsan molalarının yaklaşık yarısı kaçırılıyor; üretilen bazı molalar yanlış yerde.
- Bazı şarkılarda, özellikle düşük yıldızlarda, fazla spinner var. Slider şekilleri bilinçli olarak basit.
- Uzun ve hızlı şarkılarda küçük zamanlama hataları birikerek kaymaya yol açabilir.
- Yeni kombolar sabit kurala uyar. Özel vuruş sesleri, kiai bölümleri ve storyboard yoktur.
- Yapısal geçerlilik eğlenceyi veya iyi tasarımı kanıtlamaz. Haritalar ranked için değil, oynamak ve pratik yapmak içindir.
Üzerinde çalıştıklarımız
Molalar, bütün yıldız aralığında kalibrasyon, slider şekilleri ve hız üzerinde çalışıyoruz. v3.0 kör test sonuçları ve slider’ın kendisiyle kesişme ölçümleri henüz yayımlanmadı. TaikoGAI ve CatchGAI gelecekteki ürünlerdir.