游戲AI行業(yè)市場分析

游戲AI行業(yè)市場分析AI加速游戲降本增效AI繪畫越來越多的應用到游戲制作流程中AI繪畫是指利用人工智能技術進行繪畫或美術創(chuàng)作的過程。AI繪畫工具可以把文本語言自動轉(zhuǎn)化為圖像，用戶可以輸入各種畫作關鍵詞包括風格、主題、色調(diào)等，然后AI根據(jù)關鍵詞生成符合要求的畫作；AI繪畫工具也可以按照用戶要求對已有畫作進行增添和修改?！癆I輔助+人類加工”的模式已經(jīng)逐漸運用在游戲制作流程中。巨人網(wǎng)絡、成都IGG、廈門夢加游戲等游戲廠商也已經(jīng)放出招聘原畫設計師等的崗位需求，要求應聘者熟悉Midjoumey、StableDiffusion這類AI美術工具。Midjourney和StableDiffusion是目前使用最廣泛、最受用戶喜愛的文生圖應用，用戶數(shù)均已達到千萬量級。AI繪畫利用擴散模型等深度學習技術將文本信息轉(zhuǎn)化為相應的像素圖像StableDiffusion模型由三個主要部分組成：1.文本編碼器：是一個CLIP模型，將文本信息轉(zhuǎn)化為文本特征；2.圖像信息創(chuàng)建器：應用擴散模型，從噪聲開始，逐漸改善圖像，直到完全沒有噪聲，逐步接近所提供的文本描述，輸出信息數(shù)組；3.圖像解碼器：使用經(jīng)過處理的信息數(shù)組繪制最終的像素圖像。擴散模型（DiffusionModel，DM）是目前主流圖像生成模型。工作原理為通過反復地向訓練數(shù)據(jù)添加噪聲來破壞原有數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，然后通過“反向擴展”來恢復被破壞的數(shù)據(jù)；相較于傳統(tǒng)的生成模型Gan，DM需要的數(shù)據(jù)更少，圖像合成效果更好，但是對算力的要求更高；除了StableDiffusion之外，擴散模型也應用在DiscoDiffusion、DALLE2、Imagen和Midjourney等AI繪圖工具上。AI繪畫工具常見商業(yè)模式為訂閱制或按次付費用戶群體廣闊，主要包括：①游戲設計師、產(chǎn)品設計師等小b端，②廣告公司、影視公司、品牌的廣告創(chuàng)意部門等對于藝術效果圖有大量需求的企業(yè)端客戶，③自媒體創(chuàng)作者等個人愛好者。常見付費方式為訂閱制或按次付費，Midjourney和StableDiffusion已實現(xiàn)盈利：Midjourney采取SaaS訂閱制模式。針對個人用戶、企業(yè)用戶設定不同等級的訂閱計劃。例如，月付制分別為10、30、60美元/月，年付制價格為8、24、48美元/月。值得注意的是，用戶只有在訂閱之后，才能擁有使用Midjourney創(chuàng)作的圖片的版權(quán)；StableDiffusion的底層技術是免費開源的，公司通過①針對政府和機構(gòu)提供商業(yè)付費技術支持，和②對于普通用戶推出更簡便易用的DreamStudio按圖片生成數(shù)量和質(zhì)量收費，默認參數(shù)下，一英鎊可以生成100張圖。圖像生成的邊際成本遠大于模型訓練成本。據(jù)StableDiffusion創(chuàng)始人估計，訓練成本只占總成本的10%，其余90%都來自于用戶生成圖像是對GPU的占用，一方面是因為生成算法的計算量很大，另一方面也是由于消費者需求的不可預測性降低了GPU的平均利用率。AI繪畫應用于游戲素材生產(chǎn)，降低制作成本AI繪畫可以為游戲開發(fā)者提供豐富的想象空間，在游戲開發(fā)初期尋找概念方向時提供大量的參考素材。推特網(wǎng)友Nao_u通過Midjourney生成設定圖自制了一款橫版射擊游戲《shoon》，雖然粗糙，但是也說明了AI對于游戲開發(fā)以及素材生成的效率提升。AI繪畫可以根據(jù)開發(fā)者所列出的關鍵詞快速生成大量素材，提高工作效率降低成本。傳統(tǒng)的游戲制作過程中，游戲角色開發(fā)周期按月計算，而AI開發(fā)游戲角色則是以秒為單位，即使加上后續(xù)人工調(diào)整的過程，也將大幅縮短制作周期。案例：《賽博朋克2077》的場景設計師TimurOzdoev在獨立游戲作品《CognitionMethod》中運用了AI繪畫軟件，用以制作概念原畫和素材生成。游戲工作室LostLore在開發(fā)一款名為《Bearverse》的F2P手機游戲時，在角色設計這一階段使用了MidjournyAI，采用了AI文字輸入調(diào)整+美術畫師人工調(diào)整的方法，將開發(fā)成本從5萬美元壓縮至1萬美元，并將工時耗費從6個月大幅減少至一個月。以ChatGPT為代表的AI文本生成近期取得較大突破GPT是基于自然語言處理模型Transformer進行預訓練的大語言模型，是對詞語序列的概率相關性分布的建模，即利用已經(jīng)說過的語句（語句可以視為數(shù)學中的向量）作為輸入條件，預測下一個時刻不同語句甚至語句集合出現(xiàn)的概率分布。ChatGPT等文本生成模型近期取得較大突破，帶動了一系列文本生成工具在游戲行業(yè)的應用落地。ChatGPT是OpenAI開發(fā)的基于自然語言處理和深度學習技術的對話生成模型，由于其在與人交互等方面的突出表現(xiàn)，是用戶增長最快的應用。在這一熱潮帶動下，谷歌、百度等科技巨頭紛紛發(fā)布其語言大模型的研究成果及規(guī)劃，許多廠商或個人也不斷嘗試將ChatGPT應用到游戲等各行業(yè)各領域。AI文本生成用于游戲內(nèi)容生成和代碼生成，提高游戲創(chuàng)作效率游戲劇情創(chuàng)作和內(nèi)容生成：將游戲以及故事相關的內(nèi)容作為訓練數(shù)據(jù)集，語言模型即可以生成新的游戲劇情和故事概念，為游戲開發(fā)者提供創(chuàng)意和靈感；可以通過學習大量游戲元素和規(guī)則，生成新的游戲關卡、道具、任務等內(nèi)容，增加游戲的可玩性和趣味性。此外，對于一些以文本互動為主的游戲，可以使用ChatGPT、文心一言等模型直接制作再進行調(diào)整，節(jié)約開發(fā)成本。應用案例：2023年3月育碧發(fā)布的Ghostwriter，可以幫助文案寫不同事件或情況下NPC的對話臺詞以及游戲界面語言；已有玩家將ChatGPT的API接入高自由度游戲《騎馬與砍殺2》的某位NPC，提高了NPC的角色豐富度和交互體驗。3D模型和地圖資源的無代碼生成。游戲中3D效果和地圖資源等資產(chǎn)需要耗費開發(fā)者和建模師大量的時間和工作量來進行繁瑣的代碼編寫與調(diào)試，在AI工具的幫助下，開發(fā)者可以使用文字prompt直接生成這些資源，從而可以節(jié)約成本和精力，提高游戲開發(fā)效率。目前已有相應產(chǎn)品在一定程度上可以優(yōu)化3D資源的生成過程，直接通過自然語言迅速生成大量3D模型的工具也正在研發(fā)中。應用案例：Roblox推出了CodeAssist，可以在有參考代碼的情況下，根據(jù)自然語言提示填補細節(jié)或者重復性的編碼部分，幫助用戶將他們的想法轉(zhuǎn)化為可以嵌入到Roblox虛擬空間或物體中的代碼。Roblox推出了MaterialGenerator，可以根據(jù)簡短提示生成可以覆蓋在二維表面上的逼真紋理，模擬不同的粗糙度、反射率和金屬度等屬性。AIbot用于游戲關卡的自動生成和測試，極大降低了人力成本利用AIbot可以自動生成游戲關卡。AIbot可以作為人類玩家的代理，代替人類進行大規(guī)模地關卡評估和測試，降低人力成本；還能提供更多語義信息，減少對訓練數(shù)據(jù)的依賴。AI可以提升關卡的質(zhì)量。通過AIbot跑圖模擬對局結(jié)果，可以獲取體驗相關的特征，例如：每幀的承傷、子彈位置等，然后基于種子關卡和少量人類標注數(shù)據(jù)訓練評估器模型。最后結(jié)合MCTS算法和評估器模型進行搜索，相比隨機搜索，MCTS生成的關卡的評估得分提升約50%。應用案例：騰訊在2022年GDC上以一款自研的2D小游戲作為案例，展示了AI在不到100個訓練關卡作為輸入的條件下，幾個小時內(nèi)即可生成1000+可玩的、高質(zhì)量、多樣化的關卡。AI助力用戶體驗升級智能NPC為玩家提供個性化的交互內(nèi)容，提高互動體驗和可玩性GPT模型直接提升NPC對話系統(tǒng)，實現(xiàn)更智能化的對話體驗；結(jié)合語音驅(qū)動嘴型動畫、AI策略生成等技術，更智能化的NPC還可以做出個性化的表情行為，發(fā)布專屬任務，為玩家提供更真實、“千人千面”的游戲體驗。應用案例：網(wǎng)易旗下開放世界武俠手游《逆水寒》將實裝國內(nèi)首個游戲版ChatGPT。通過內(nèi)嵌與ChatGPT同源的“游戲GPT”。其不僅能夠讓智能NPC和玩家自由通過文字或語音進行對話，并基于對話內(nèi)容自主給出有邏輯的行為反饋，還可以通過AI隨機生成任務、關卡地牢，甚至能通過文字形式進行捏臉。游戲中智能NPC的所有對話文字、表情、語音、鏡頭均由AI自由生成，NPC擁有更高的自主性與隨機性；超參數(shù)科技發(fā)布由GAEA的技術系統(tǒng)驅(qū)動的“AI社會”《活的長安城》：包含一群身份多樣、能互動的、受社會常識和反饋影響的AI；這些AI的生活環(huán)境開放，能受交互反饋影響產(chǎn)生文明，反過來影響AI未來生活。AIbot朝智能化、強策略方向演進，廣泛應用于各類競技游戲AIbot一般指游戲中的對抗類人工智能機器人，可以對玩家的攻擊行為做出相應的反擊，在博弈類游戲，包括棋牌等完全信息博弈游戲，和MOBA、FPS等非完全信息博弈游戲，中得到廣泛應用。AIbot競技能力不斷增強，逐漸朝多智能體、強策略博弈發(fā)展。1999年IBM的“深藍”AI戰(zhàn)勝國際象棋冠軍，2016年圍棋AIAlphaGo戰(zhàn)勝李世石，2018年OpenAI的AI系統(tǒng)在Data2中戰(zhàn)勝頂尖玩家，2020年麻將AISuphx超越了99%麻將選手。隨著在《星際爭霸》或麻將這類非完全信息或者信息的隱藏的情況下，策略（抗性/魯棒性）的東西是越來越重要的；從圍棋1V1到RTS要控制幾百個智能體，智能體數(shù)量從少到多。而未來競技AI將能夠處理更加復雜的交互環(huán)境，比如開放世界、3D大世界等。AIbot創(chuàng)新游戲玩法，提升游戲趣味性智能人機交互可以創(chuàng)新游戲玩法，提升玩家的游戲體驗：智能人機陪玩：組隊對抗類游戲玩家通常需要“陪玩”，未來隨著大語言模型打通玩家自然語言和人機的交互體系，以及AIbot決策智能程度的提高，預計智能人機在模仿真人玩家進行游戲決策和操作時幾乎可以以假亂真；AI托管：MOBA游戲如果遇到有玩家突然掉線，會造成的雙方不公平對抗，大大降低隊友的游戲體驗，而AIbot可以在隊友掉線后托管游戲任務，代替掉線玩家加入到游戲戰(zhàn)斗中；人機挑戰(zhàn)：目前《王者榮耀》已對全英雄訓練出職業(yè)選手級別AI模型，因此，可以為玩家匹配不同競技水平的AI人機作為陪練對手，提升玩家戰(zhàn)斗水平。AIGC作為用戶二創(chuàng)工具，繁榮創(chuàng)作生態(tài)，增強用戶黏性AI降低了創(chuàng)作門檻，拓寬了用戶共創(chuàng)的邊界。玩家針對游戲的自我創(chuàng)作是提升用戶熱情，在游戲之外吸引玩家的參與的一個非常有效的方式，但是囿于表達門檻較高，玩家二創(chuàng)的效果受限。但AI技術的引入正為用戶參與創(chuàng)作、發(fā)揮想象力和創(chuàng)造力提供了全新路徑。《永劫無間》聯(lián)合網(wǎng)易伏羲實驗室推出