發(fā)布時(shí)間:2024-01-16 13:25:24 瀏覽量:150次
生成 AI 是機(jī)器學(xué)習(xí)的一種,計(jì)算機(jī)可以根據(jù)用戶的提示生成原創(chuàng)的新內(nèi)容。今天,文本和圖像是這項(xiàng)技術(shù)最成熟的應(yīng)用,但幾乎每個(gè)創(chuàng)意領(lǐng)域都在開展工作,從動畫到音效,再到音樂,甚至創(chuàng)建具有完全充實(shí)個(gè)性的虛擬角色。
當(dāng)然,人工智能在游戲中的應(yīng)用并不是什么新鮮事。即使是早期的游戲,如 Atari 的 Pong,也有計(jì)算機(jī)控制的對手來挑戰(zhàn)玩家。然而,這些虛擬敵人并沒有像我們今天所知道的那樣運(yùn)行人工智能。它們只是游戲設(shè)計(jì)師編寫的腳本程序。他們模擬了一個(gè)人工智能對手,但他們無法學(xué)習(xí),他們只能和建造他們的程序員一樣好。
由于更快的微處理器和云計(jì)算,現(xiàn)在的不同之處在于可用的計(jì)算能力。有了這種能力,就可以構(gòu)建大型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來識別高度復(fù)雜領(lǐng)域中的模式和表征。到目前,市場上有很多生成 AI應(yīng)用的公司。當(dāng)然,游戲領(lǐng)域的發(fā)展有經(jīng)歷過諸多時(shí)代和技術(shù)。
生成 2D 圖像已經(jīng)是生成人工智能應(yīng)用最廣泛的領(lǐng)域之一。Midjourney、Stable Diffusion 和 Dall-E 2 等工具可以從文本生成高質(zhì)量的 2D 圖像,并且已經(jīng)在游戲生命周期的多個(gè)階段進(jìn)入游戲制作。
生成 AI 工具擅長“構(gòu)思”或幫助非藝術(shù)家(如游戲設(shè)計(jì)師)快速探索概念和想法以生成概念圖,這是制作過程的關(guān)鍵部分。例如,一個(gè)工作室(保持匿名)正在使用其中的幾個(gè)工具來從根本上加快他們的概念藝術(shù)過程,只需要一天就可以創(chuàng)建一個(gè)圖像,而以前需要長達(dá) 3 周的時(shí)間。
一些工作室已經(jīng)在嘗試使用相同的工具來制作游戲中的藝術(shù)品。例如,這里有一篇來自 Albert Bozesan 的精彩教程,介紹如何使用 Stable Diffusion 創(chuàng)建游戲中的 2 D 資產(chǎn)。
3D 資產(chǎn)是所有現(xiàn)代游戲以及即將到來的元宇宙的基石。虛擬世界或游戲關(guān)卡本質(zhì)上只是 3D 資產(chǎn)的集合,經(jīng)過放置和修改以填充環(huán)境。然而,創(chuàng)建 3D 資產(chǎn)比創(chuàng)建 2D 圖像更復(fù)雜,并且涉及多個(gè)步驟,包括創(chuàng)建 3D 模型和添加紋理和效果。對于動畫角色,它還涉及創(chuàng)建內(nèi)部“骨架”,然后在該骨架之上創(chuàng)建動畫。
我們看到幾家不同的初創(chuàng)公司在這個(gè) 3D 資產(chǎn)創(chuàng)建過程的每個(gè)階段都在努力,包括模型創(chuàng)建、角色動畫和關(guān)卡構(gòu)建。然而,這還不是一個(gè)已解決的問題——還沒有任何解決方案準(zhǔn)備好完全集成到生產(chǎn)中。
試圖解決 3 D 模型創(chuàng)建問題的初創(chuàng)公司包括 Kaedim、Mirage 和 Hypothetic。更大的公司也在關(guān)注這個(gè)問題,包括 Nvidia 的 Get3 D 和 Autodesk 的 ClipForge。Kaedim 和 Get3 d 專注于圖像到 3 D(image-to-3 D);ClipForge 和 Mirage 專注于文本到 3 D(text-to-3 D),而 Hypothetic 對文本到 3 D(text-to-3 D)搜索以及圖像到 3 D(image-to-3 D)都感興趣。
3D 模型的逼真度取決于應(yīng)用于網(wǎng)格的紋理或材料。決定將哪種長滿苔蘚、風(fēng)化的石頭紋理應(yīng)用于中世紀(jì)城堡模型可以完全改變場景的外觀和感覺。紋理包含關(guān)于光如何對材料做出反應(yīng)的元數(shù)據(jù)(即粗糙度、光澤度等)。允許藝術(shù)家根據(jù)文本或圖像提示輕松生成紋理對于提高創(chuàng)作過程中的迭代速度非常有價(jià)值。幾個(gè)團(tuán)隊(duì)正在尋求這個(gè)機(jī)會,包括 BariumAI、Ponzu 和 ArmorLab。
創(chuàng)建出色的動畫是游戲創(chuàng)建過程中最耗時(shí)、最昂貴且最需要技巧的部分之一。降低成本并創(chuàng)建更逼真的動畫的一種方法是使用動作捕捉,您可以讓演員或舞者穿上動作捕捉服,并記錄他們在配備特殊儀器的動作捕捉舞臺上的移動。
我們現(xiàn)在看到了可以直接從視頻中捕捉動畫的生成 AI 模型。這樣效率更高,既因?yàn)樗藢Π嘿F的動作捕捉裝備的需求,也因?yàn)檫@意味著您可以從現(xiàn)有視頻中捕捉動畫。這些模型的另一個(gè)令人興奮的方面是,它們還可以用于對現(xiàn)有動畫應(yīng)用過濾器,例如讓它們看起來喝醉了、老了或開心了。進(jìn)入這一領(lǐng)域的公司包括 Kinetix、DeepMotion、RADiCAL、Move Ai 和 Plask。
游戲創(chuàng)作中最耗時(shí)的一個(gè)方面是構(gòu)建游戲世界,生成 AI 應(yīng)該非常適合這項(xiàng)任務(wù)。Minecraft、No Man's Sky 和 Diablo 等游戲已經(jīng)以使用程序技術(shù)生成關(guān)卡而聞名,其中關(guān)卡是隨機(jī)創(chuàng)建的,每次都不同,但遵循關(guān)卡設(shè)計(jì)師制定的規(guī)則。新的 Unreal 5 游戲引擎的一大賣點(diǎn)是其用于開放世界設(shè)計(jì)的程序工具集,例如植被放置。
我們已經(jīng)看到該領(lǐng)域的一些舉措,例如 Promethean、MLXAR 或 Meta 的 Builder Bot,并且認(rèn)為生成技術(shù)在很大程度上取代程序技術(shù)只是時(shí)間問題。該領(lǐng)域的學(xué)術(shù)研究已經(jīng)有一段時(shí)間了,包括 Minecraft 的生成技術(shù)或 Doom 的關(guān)卡設(shè)計(jì)。
期待用于關(guān)卡設(shè)計(jì)的生成式 AI 工具的另一個(gè)令人信服的理由是能夠創(chuàng)建不同風(fēng)格的關(guān)卡和世界。你可以想象在 1920 年的紐約拍板時(shí)代要求工具生成一個(gè)世界,對比反烏托邦的銀翼殺手式未來,對比托爾金式的幻想世界。
聲音和音樂是游戲體驗(yàn)的重要組成部分。我們開始看到公司使用 Generative AI 來生成音頻,以補(bǔ)充圖形方面已經(jīng)發(fā)生的工作。
音效是 AI 極具吸引力的開放領(lǐng)域。已有學(xué)術(shù)論文探索使用 AI 在電影中生成“foley”(例如腳步聲)的想法,但游戲中的商業(yè)產(chǎn)品還很少。
我們認(rèn)為這只是時(shí)間問題,因?yàn)橛螒虻慕换バ允蛊涑蔀樯?AI 的明顯應(yīng)用,既可以在制作過程中創(chuàng)建靜態(tài)音效(“激光槍聲,星球大戰(zhàn)風(fēng)格”),又在運(yùn)行時(shí)創(chuàng)建實(shí)時(shí)交互式音效。
考慮為玩家角色生成腳步聲這樣簡單的事情。大多數(shù)游戲通過包含少量預(yù)先錄制的腳步聲來解決這個(gè)問題:在草地上行走、在礫石上行走、在草地上奔跑、在礫石上奔跑等。生成和管理這些聲音很乏味,并且在運(yùn)行時(shí)聽起來重復(fù)且不真實(shí)。
更好的方法是實(shí)時(shí)生成擬音效果的 AI 模型,它可以動態(tài)生成適當(dāng)?shù)囊粜?,每次都略有不同,對游戲中的參?shù)(如地面、角色體重、步態(tài)、鞋類等
音樂一直是游戲的挑戰(zhàn)。這很重要,因?yàn)樗梢韵裨陔娪盎螂娨曋幸粯訋椭O(shè)定情感基調(diào),但由于游戲可以持續(xù)數(shù)百甚至數(shù)千小時(shí),它很快就會變得重復(fù)或煩人。此外,由于游戲的互動性,音樂可能很難在任何給定時(shí)間精確匹配屏幕上發(fā)生的事情。
二十多年來,自適應(yīng)音樂一直是游戲音頻領(lǐng)域的一個(gè)話題,一直追溯到微軟用于創(chuàng)建互動音樂的“DirectMusic”系統(tǒng)。DirectMusic 從未被廣泛采用,主要是因?yàn)橐赃@種格式進(jìn)行創(chuàng)作很困難。只有少數(shù)游戲,如 Monolith 的 No One Lives Forever,創(chuàng)造了真正的互動配樂。
現(xiàn)在我們看到許多公司正在嘗試創(chuàng)建 AI 生成的音樂,例如 Soundful、Musico、Harmonai、Infinite Album 和 Aiva。雖然今天的一些工具,如 Open AI 的 Jukebox,計(jì)算密集度很高,不能實(shí)時(shí)運(yùn)行,但大多數(shù)都可以在初始模型構(gòu)建后實(shí)時(shí)運(yùn)行。
有大量公司試圖為游戲中的角色創(chuàng)造逼真的聲音??紤]到嘗試通過語音合成為計(jì)算機(jī)提供聲音的悠久歷史,這并不奇怪。這些公司包括 Sonantic、Coqui、Replica Studios、Resemble.ai、Readspeaker.ai 等等。
使用生成 AI 進(jìn)行語音有多種優(yōu)勢,這在一定程度上解釋了為什么這個(gè)領(lǐng)域如此擁擠。
即時(shí)生成對話。通常游戲中的語音是由配音演員預(yù)先錄制的,但這些僅限于預(yù)先錄制的錄音語音。通過生成 AI 對話,角色可以說任何話——這意味著他們可以對玩家的行為做出充分的反應(yīng)。結(jié)合用于 NPC 的更智能的 AI 模型(不在本博客的范圍內(nèi),但現(xiàn)在是一個(gè)同樣令人興奮的創(chuàng)新領(lǐng)域),對玩家完全反應(yīng)的游戲的承諾即將到來。
許多初創(chuàng)公司正在考慮使用生成式 AI 來創(chuàng)建可以與之互動的可信角色,部分原因是這是一個(gè)在游戲之外具有如此廣泛適用性的市場,例如虛擬助理或接待員。
創(chuàng)造可信角色的努力可以追溯到 AI 研究的開端。事實(shí)上,經(jīng)典的人工智能“圖靈測試”的定義是,人類應(yīng)該無法區(qū)分與人工智能和人類的聊天對話。
目前,有數(shù)百家公司在構(gòu)建通用聊天機(jī)器人,其中許多由類似 GPT-3 的語言模型提供支持。少數(shù)人專門嘗試構(gòu)建以娛樂為目的的聊天機(jī)器人,例如試圖構(gòu)建虛擬朋友的 Replika 和 Anima。正如電影《她》中探討的那樣,與虛擬女友約會的概念可能比您想象的更接近。
我們現(xiàn)在看到了這些聊天機(jī)器人平臺的下一次迭代,例如 Charisma.ai、Convai.com 或 Inworld.ai,旨在為完全渲染的 3 D 角色提供動力、情感和代理,并提供工具讓創(chuàng)作者提供這些人物目標(biāo)。如果他們要融入游戲或在推進(jìn)情節(jié)中有一個(gè)敘事位置,而不是純粹的門面裝飾,這一點(diǎn)很重要。
Runwayml.com 是最成功的生成 AI 工具之一,因?yàn)樗谝粋€(gè)軟件包中匯集了廣泛的創(chuàng)作者工具套件。目前還沒有這樣的視頻游戲平臺,我們認(rèn)為這是一個(gè)被忽視的機(jī)會。我們很樂意投資具有以下特點(diǎn)的解決方案:
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