AI 游戏中的生成式 反派

AI扭转游戏，这项上班的改革性不只在于它节俭了期间和金钱，同时也提供了品质——从而冲破了经典的“老本、品质或速度只能有两个”的三角相关。艺术家们如今只须要几个小时就可以创作出高品质的图像，否则手工生成这些图像须要数周期间，真正具备改革性的是：

自出现3D以来，还没有一种技术对游戏具备如此反派性的影响，花点期间与游戏开发者交谈，他们便会感遭到兴奋和惊奇。那么这项技术将走向何方呢?它将如何扭转游戏?首先，让咱们回忆一下什么是生成式AI?

什么是生成式人工智能

生成式 AI 是机器学习的一种，计算机可以依据用户的揭示生成原创的新内容。当天，文本和图像是这项技术最成熟的运行，但实践上每个创意畛域都在启动钻研，从动画到音效，再到音乐，甚至发明具备齐全空虚共性的虚构角色。

当然，人工智能在游戏中并不新颖。即使是早期的游戏，如雅达利的《Pong》，也有电脑控制的对手来应战玩家，但是，这些虚构死敌并没有像咱们当天所知道的那样运转人工智能。它们只是游戏设计师编写的脚本程序。他们模拟了一团体工智能对手，但他们无法学习，他们只能依照建造他们的程序来运转。

如今的不同之处在于可用的计算才干，这要归功于更快的微处置器和云。有了这种才干，就可以构建大型神经网络来识别高度复杂畛域中的形式和表征。

这篇博文分为两局部：

第一局部是咱们对游戏生成 AI 畛域的观察和预测。

第二局部是咱们的市场地图的空间，概述了各个细分市场并识别每个细分市场中的关键畛域。

第一局部——观察和预测

假定

首先，让咱们讨论一下这篇博文其他局部的一些假定：

1. 在通用人工智能方面启动的钻研将继续增长，发明出更有效的技术

思考一下arXiv 档案中每月宣布的关于机器学习或人工智能的学术论文数量图表：

如您所见，论文数量呈指数级增长，丝毫没有放缓的迹象。这仅包括已宣布的论文——许多钻研甚至从未宣布过，间接用于开源模型或产品研发。其结果是兴味和翻新的爆炸式增长。

2. 在一切文娱中，游戏将受生成人工智能的影响最大

就触及的资产类型（2D 艺术、3D 艺术、音效、音乐、对话等）的数量而言，游戏是最复杂的文娱方式。游戏也是最具互动性的，十分强调实时体验。这为新游戏开发者发明了一个渺小的进入阻碍，同时也为制造一款现代的、排行榜首的游戏付出了高昂的老本。它还为生成式 AI 的推翻发明了渺小的时机。

以《荒野大镖局2》为例，它是有史以来最低廉的游戏之一，制形老本凑近 5 亿美元。要素很容易了解——它领有市场上一切游戏中最漂亮、最实在的虚构环球之一。这款游戏花了将近 8 年的期间打造，领有超越 1,000 个可玩的角色（每个角色都有自己的共性、艺术作品和配音演员），在这个近 30 平方英里的游戏环球里，有超越 100多个义务散布在 6 个章节中，并且由 100 多位音乐家创作的近 60 小时的音乐。这个游戏的一切都很关键。

如今将 《荒野大镖局2》与《航行模拟器》启动比拟，后者不只大，而且十分庞大。微软航行模拟器准许玩家在1.97 亿平方英里的地球上航行。微软是如何打造如此庞大的游戏的？答案是经过让人工智能来做，微软与blackshark.ai协作，训练人工智能从 2D 卫星图像生成真切的 3D 环球。

这是一个不经常使用AI就无法能制造的游戏的例子，此外，从这些模型可以随着期间的推移不时改良。例如，他们可以增强“高速公路立交桥”模型，从新运转整个构建环节，使得整个星球上的一切高速公路立交桥都获取了改善。

3.游戏制造中触及的每一项资产都会有一个生成式AI模型

到目前为止，像 StableDiffusion 或 MidJourney 这样的 2D 图像生成器曾经取得了生成式 AI 的大局部盛行内容，由于它们可以生成有目共睹的图像。但理想上，游戏中触及的一切资产都曾经有了生成AI模型，从 3D 模型到角色动画，再到对话和音乐。这篇博文的后半局部包括一份市场地图，重点引见了一些专一于每种类型内容的公司。

4.内容多少钱将大幅降低，在某些状况下甚至或许会降为零

在与正在尝试将生成式 AI 集成到他们的消费流程中的游戏开发人员交谈时，最令人兴奋的是期间和老本的大幅缩小。一位开发人员通知咱们，他们为单个图像生成概念艺术的期间从开局到成功已从 3 周缩小到一个小时：缩小了 120 比 1。咱们置信在整个消费流程中也或许成功相似的节俭。

须要明白的是，艺术家没有被取代的风险。这确实象征着艺术家不再须要自己成功一切上班：他们如今可以设定最后的创意方向，而后将大局部耗时和技术口头交给人工智能。在这方面，他们就像手绘动画早期的cel画家一样，熟练的“墨水师”画出动画的轮廓，而后大批低老本的“画家”大军会成功耗时的绘画上班。画出动画的cel，填充线条。这是游戏发明的“智能成功”。

5.咱们还处于这场反派的高级阶段，很多通常还须要完善

虽然最近有这么多激动人心的事件，但咱们仍处于起跑线上。在咱们弄清楚如何将这项新技术用于游戏的环节中，还有少量的上班要做，并且将为迅速进入这一新畛域的公司发明渺小的时机。

预测

基于这些假定，以下是对游戏行业如何转变的一些预测：

1. 学习如何有效地经常使用生成式人工智能将成为一种有市场价值的技艺

咱们曾经看到一些试验者比其他人更有效地经常使用生成式人工智能。要充沛应用这项新技术，须要经常使用各种工具和技术，并了解如何在它们之间灵敏转换。咱们预测这将成为一种有市场的技艺，它将联合艺术家的创志愿景与程序员的技术技艺。

克里斯·安德森 (Chris Anderson) 有句名言：“每一次性富足都会形成新的稀缺。”随着内容变得丰盛，咱们置信最充足的是知道如何经常使用 AI 工具最有效地协作和上班的艺术家。

例如，经常使用生成式 AI 用于制造艺术品面临着不凡的应战，包括：

分歧性，关于任何消费资产，您都须要能够在对资产启动更改或编辑。关于AI 工具，这象征着须要能够经常使用相反的揭示重现资产，这样您就可以启动更改。这或许会很辣手，由于相反的揭示或许会发生一模一样的结果。

格调，关于特定游戏中的一切艺术来说，坚持分歧的格调是很关键的——这象征着您的工具须要与您的特定格调相联合。

2. 降低门槛将造成更多的冒险精气和发明性探求

咱们或许很快就会进入游戏开发的新“黄金时代”，在这个时代，较低的进入门槛会造成更多翻新性和发明性的游戏。不只由于较低的制形老本造成较低的风险，还由于这些工具开启了更宽泛的受众发明高品质内容的才干，这造成下一个预测......

3. 人工智能辅佐的“微游戏上班室”兴起

借助生成式 AI 工具和服务，咱们将开局看到只要 1 或 2 名员工的“微型上班室”制造出更多可行的商业游戏。成立小型独立游戏上班室的想法并不新颖——抢手游戏Among Us是由只要 5 名员工的 Innersloth 上班室开发的，这将造成这些小型上班室可以开发的游戏的规模和规模将会增长。

4.每年发行的游戏数量参与

Unity 和 Roblox 的成功标明，提供弱小的创意工具可以打造更多游戏。生成式 AI 将进一步降低门槛，发明更多的游戏。该行业曾经遭到曝光应战的困扰——仅去年一年就有超越10,000 款游戏被参与到 Steam上——这将给曝光带来更大的压力。但是，咱们还将看到……

5. 在生成式 AI出现之前，咱们无法能发明出新的游戏类型

假设没有生成式 AI，咱们将看不到有新的游戏类型出现，咱们曾经讨论过微软的航行模拟器，但还会出现一些全新的类型，它们依赖于新内容的实时生成。

以Spellbrush的《Arrowmancer》为例，这是一款以 AI 创立的角色为特征的表演游戏，它提供了简直有限的新玩法。

咱们还知道另一家游戏开发商正在经常使用AI 让玩家创立自己的游戏内头像。之前他们有一个手绘的头像的汇合，玩家可以混合搭配这些图像来创立他们的头像——如今他们曾经齐全放弃了这一点，只是依据玩家的形容来生成头像图像。让玩家经过 AI 生成内容比让玩家从零开局上传自己的内容更安保，由于AI可以被训练以防止发明出令人反感的内容，同时依然给玩家提供更大的归属感。

6. 价值将归于行业特定的人工智能工具，而不只仅是基础模型

围绕稳固分散（ StableDiffusion） 和 Midjourney 等基础模型的兴奋和热议正在发生令人张口结舌的估值，但新钻研的继续涌入确保了随着新技术的改良，新模型将会出现和隐没。思考 3 种盛行的生成式 AI 模型的网站搜查流量：Dall-E、Midjourney 和Stable Diffusion，每个新模型都会成为人们关注的焦点。

另一种方法或许是构建与行业分歧的工具套件，专一于特定行业的生成 AI 需求，深化了解特定受众，并充沛集成到现有的消费流程中（例如 Unity 或 Unreal 游戏）。

一个很好的例子是Runway，它经过AI辅佐工具（如视频编辑、绿幕移除、修复和静止跟踪）来满足视频创作者的需求。像这样的工具可以树立特定的受众并从中盈利，并随着期间的推移参与新的模型。咱们还没有看到像 Runway 这样的游戏套件出现，但咱们知道这是一个踊跃开展的空间。

7.法律应战接二连三

一切这些生成式 AI 模型的独特点是，它们都是经常使用海量内容数据集启动训练的，这些数据集通常是经过抓取互联网自身创立的。例如，稳固分散（Stable Diffusion） 接受了超越 50 亿个从网络上抓取的图像/题目对上启动训练的。

目前，这些模型宣称在“正当经常使用”版权准则下运作，但这一论点尚未在法庭上获取明白测验。很显著，法律应战行未来到，这或许会扭转生成人工智能的格式。

大型上班室或许会经过树立基于他们领有明白权益和一切权的外部内容的专有模型来寻求竞争长处。例如，微软在这方面的位置尤其无利，它目前领有23 个第一方上班室，在收买 Activision后还有 7个。

8. 节目不会像艺术内容那样遭到重大破坏——至少如今还没有

软件工程是游戏开发的另一项关键老本，但正如咱们 a16z Enterprise 团队的共事在他们最近的博客文章《Art Isn’tDead》中分享的那样，艺术并没有死，它只是机器生成的，经常使用 AI 模型生成代码须要更多测试和验证，因此与生成创意资产相比，它抵消费劲的优化较小。像 Copilot 这样的编码工具或许会为工程师提供过度的功能优化，但不会发生雷同的影响……至少在短期内不会。

倡导

基于这些预测，咱们提出以下倡导：

1. 如今开局探求生成式 AI

要想搞清楚如何充沛应用行未来到的生成式AI反派的力气，还须要一段期间。如今开局的公司会有长处。咱们知道有几家上班室正在启动外部试验名目，以探求这些技术如何影响制造。

2.寻觅市场地图上的时机

咱们的市场地图的某些局部曾经十分拥堵了，例如动画或语音和对话，但其他畛域则十离开明。咱们激励对这一畛域感兴味的企业家将精神集中在尚未探求的畛域，例如“游戏跑道”。

第二局部——市场地图

市场现状

咱们曾经创立了一个市场地图，以捕捉咱们在每个类别中发现的公司列表，咱们在这些类别中看到生成 AI 影响游戏。这篇博文具体引见了这些类别，更具体得解释了它，偏重点引见了每个类别中最令人兴奋的公司。

二维图像

从文本揭示生成二维图像曾经是生成式人工智能运行最宽泛的畛域之一。像Midjourney 、StableDiffusion和Dall-E 2等工具可以从文本生成高品质的 2D 图像，并且曾经在游戏生命周期的多个阶段进入游戏制造。

概念艺术

生成式 AI 工具长于“构思”或协助游戏设计师等非艺术家极速探求概念和想法以生成概念图，这是制造环节的关键局部。例如，一个上班室（坚持匿名）正在经常使用其中的几个工具来从基本上放慢他们的概念艺术环节，只须要一天就可以创立一张图像，而以前须要长达 3 周的期间。

首先，他们的游戏设计师经常使用Midjourney 探求不同的想法并生成他们觉得鼓舞人心的图像。

这些被移交给专业的概念艺术家，他将它们组装在一同，并在结果上绘画以创立一个繁多的连接图像 - 而后将其输入到 Stable Diffusion 中以创立一系列变体。

他们讨论这些变动，选用一个，手动绘制一些编辑——而后重复这个环节，直到他们对结果满意为止。

在那个阶段，最后一次性将此图像传回Stable Diffusion 以“更新”它以创立最终的艺术作品。

二维制造艺术

一些上班室曾经在尝试经常使用相反的工具来制造游戏中的艺术品。例如，Albert Bozesan提供了一个关于经常使用稳固分散去发明游戏内2D资产的教程。

3D作品

3D 资产是一切现代游戏以及行未来到的元宇宙的基石。虚构环球或游戏关卡实质上只是 3D 资产的汇合，经过搁置和修正以填充环境。但是，创立 3D 资产比创立 2D 图像更复杂，并且触及多个步骤，包括创立 3D 模型和参与纹理和成果。关于动画角色，它还触及创立外部“骨架”，而后在该骨架之上创立动画。

咱们看到几家不同的初创公司都在追赶这个 3D 资产创立环节的每个阶段，包括模型创立、角色动画和关卡构建。但是，这个疑问还没有处置——还没有一个处置打算可以完选集成到消费环境中。

3D资产

试图处置 3D 模型创立疑问的初创公司包括Kaedim、Mirage和Hypothetic。一些大的公司也在关注这个疑问，包括 Nvidia 的Get3D和 Autodesk 的ClipForge。Kaedim 和 Get3d 专一于图像到 3D；ClipForge 和 Mirage 专一于文本到 3D，而 Hypothetic 对文本到 3D 搜查以及图像到 3D 都感兴味。

3D 纹理

3D 模型的真切度取决于运行于网格的纹理或资料。选择将哪种长满苔藓、风化的石头纹理运行于中世纪城堡模型可以齐全扭转场景的外观和觉得。纹理蕴含关于光如何对资料做出反响的元数据（即毛糙度、光泽度等）。准许艺术家依据文本或图像揭示轻松生成纹理关于提高创作环节中的迭代速度具备十分的的价值。包括BariumAI、Ponzu和ArmorLab在内的几个团队正在寻求这个时机。

动画

制造低劣的动画是游戏创立环节中最耗时、最低廉且最须要技巧的局部之一。一种降低老本，并发明更实在动画的方法是经常使用举措捕捉，您可以让演员或舞者穿上举措捕捉服，并记载他们在装备不凡仪器的举措捕捉舞台上的移动。

咱们如今看到了可以间接从视频中捕捉动画的生成式 AI 模型。这是更有效的，由于它不再须要低廉的举措捕捉装置，还由于这象征着您可以从现有视频中捕捉动画。这些模型的另一个令人兴奋的方面是，它们还可以用于对现有动画运行过滤器，例如让它们看起来喝醉了、老了或开心了。进入这一畛域的公司包括Kinetix、DeepMotion、RADiCAL、Move Ai和Plask。

关卡设计和环球树立

游戏创作中最耗时的环节之一是构建游戏环球，生成式 AI 应该十分适宜这项义务。像《我的环球》、《无人深空》和《暗黑破坏神》等游戏便以经常使用程序技术生成关卡而知名，其中关卡是随机创立的，每次都不同，但遵照关卡设计师制订的规定。新的空幻5游戏引擎的一大卖点是其用于开明环球设计的程序工具集，例如植被搁置。

咱们曾经看到该畛域的一些翻新，例如Promethean、MLXAR或 Meta 的Builder Bot，咱们以为生成技术在很大水平上取代程序技术只是期间疑问。该畛域的学术钻研曾经有一段期间了，包括《我的环球》的生成技术或《消灭兵士》的关卡设计。

等候用于关卡设计的生成式 AI 工具的另一个令人信服的理由是由于它能够创立不同格调的关卡和环球。你可以构想经常使用工具去发明一个20世纪20年代的纽约，对比反乌托邦的《银翼杀手》式的未来，对比托尔金式的空想环球。

以下概念是由 Midjourney 经常使用揭示生成的，“一个游戏级别……格调”

音频

声响和音乐是游戏体验的关键组成局部。咱们开局看到公司经常使用 生成式AI 来生成音频，以补充图形方面曾经出现的上班。

声响成果

音效关于AI 来说是一个有吸引力的开明畛域。已有学术论文探求经常使用 AI 在电影中生成“foley”（例如脚步声）的想法，但游戏中的商业产品还很少。

咱们以为这只是期间疑问，由于游戏的交互性使其成为生成式 AI 的显著运行，既可以在制造环节中创立静态音效（“星球大战格调的激光枪声”），又可以在运转时发明实时交互式音效。

就像为玩家角色生成脚步声一样便捷，大少数游戏经过蕴含大批预先录制的脚步声来处置这个疑问：在草地上传走、在砾石上传走、在草地上奔跑、在砾石上奔跑等。生成和治理这些声响很繁琐，并且在运转时听起来重复且不实在。

一个更好的方法是为foley音效创立一个实时的生成 AI 模型，它可以灵活生成适当的音效，每次都略有不同，对游戏中的参数（如低空、角色重量、步态、鞋类等）做出照应

音乐

音乐不时是游戏的一大应战。这很关键，由于它可以像在电影或电视中一样协助设定情感基调，但由于游戏或许继续数百甚至数千小时，所以它很快就会变得重复或令人厌恶。此外，由于游戏的互动性，音乐或许很难在任何时刻屏幕上出现的事件精准婚配。

二十多年来，自顺应音乐不时是游戏音频畛域的一个主题，这可以追溯到微软用于创立互动音乐的“DirectMusic ”系统。DirectMusic 从未被宽泛驳回，这在很大水平上是由于这种格式的创作难度。只要少数游戏，如 Monolith 的《无人永生》，发明了真正的互动乐谱。

如今咱们看到许多公司试图创立 AI 生成的音乐，例如Soundful、Musico、Harmonai、InfiniteAlbum和Aiva。虽然当天的一些工具，如Open AI 的Jukebox，是高度计算密集型的，不能实时运转，但大少数工具都可以在初始模型构建后实时运转。

语音和对话

有很多公司试图为游戏中的角色发明真切的声响。思考到试图经过语音分解为计算机发声的悠久历史，这并不奇异。公司包括Sonantic、Coqui、ReplicaStudios、Resemble.ai、Readspeaker.ai等等。

经常使用生成式 AI 启动语音有多种长处，这在必定水平上解释了为什么这个畛域如此拥堵。

即时生成对话： 通常游戏中的语音是由配音演员预先录制的，但这些仅限于预先录制的录音语音。经过生成式 AI 对话，角色可以说任何话——这象征着他们可以对玩家的行为做出充沛的反响。联合更智能的 NPC AI 模型（不在本博客的范围内，但如今是一个雷同令人兴奋的翻新畛域），齐全照应玩家的游戏的前景行未来到。

角色表演： 许多玩家想表演与他们无理想环球中的身份简直没有相似之处的奇幻角色。但是，一旦玩家用自己的声响谈话，这种空想就会破灭。经常使用与玩家头像相婚配的生成声响可以坚持这种错觉。控制。生成语音时，您可以控制声响的纤细差异，如音色、音调变动、情感共鸣、音素长度、重音等。

外乡化： 准许将对话翻译成任何言语并以相反的声响说进去。像Deepdub这样的公司专门专一于这个细分市场。

NPC 或玩家角色

许多初创公司正在思考经常使用生成式 AI来创立可以与之互动的可信角色，局部要素是这是一个在游戏之外具备如此宽泛实用性的市场，例如虚构助理或应酬员。

发明可信角色的致力可以追溯到 AI 钻研的开局。理想上，经典的人工智能“图灵测试”的定义是，人类应该无法辨别与人工智能和人类的聊天对话。

目前，有数百家公司在构建通用聊天机器人，其中许多由相似 GPT-3 的言语模型提供支持。少数人专门尝试构建以文娱为目的的聊天机器人，例如试图构建虚构好友的Replika和Anima 。正如电影《她》中讨论的那样，与虚构女友约会的概念或许比您构想的更凑近。

咱们如今看到了这些聊天机器人平台的下一次性迭代，例如Charisma.ai、Convai.com或Inworld.ai，旨在经过情感和代理，以及准许发明者赋予这些角色指标的工具，片面渲染3D角色。假设他们要融入游戏或在推进情节开展方面有一个叙事位置，而不是纯正的门面装璜，这一点就很关键。

一体化平台

Runwayml.com是最成功的生成式 AI 工具之一，由于它在一个软件包中会集了宽泛的创作者工具套件。目前还没有提供电子游戏服务的平台，咱们以为这是一个被漠视的时机。咱们很乐意投资一个具备以下特点的处置打算:

涵盖整个消费环节的全套人工智能生成工具。（代码、资源生成、纹理、音频、形容等）

与 Unreal 和 Unity 等盛行游戏引擎严密集成。

旨在顺应典型的游戏制造流程。

论断

关于游戏创作者来说，这是一个无法思议的时辰！局部归功于这篇博文中形容的工具，生成构建游戏所需的内容从未如此便捷——即使您的游戏与整个星球一样大！

甚至有一天可以构想一款完整的共性化游戏，它齐全依据玩家的需求专为玩家打造。这在科幻小说中出现了很长期间——比如《安德的游戏》中的“AI 心思游戏”，或许《星际迷航》中的全息甲板。但是随着这篇博文中形容的工具开展得如此之快，不难构想这一理想不可企及。

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