游戏AI行业市场分析
游戏AI行业市场分析
AI加速游戏降本增效
AI绘画越来越多的应用到游戏制作流程中
AI绘画是指利用人工智能技术进行绘画或美术创作的过程。AI绘画工具可以把文本语言自动转化为图像，用户可以输入各种画作关键词包括风格、主题、调等，然后AI根据关键词生成符合要求的画作；AI绘画工具也可以按照用户要求对已有画作进行增添和修改。“AI辅助+人类加工”的模式已经逐渐运用在游戏制作流程中。巨人网络、成都IGG、厦门梦加游戏等游戏厂商也已经放出招聘原画设计师等的岗位需求，要求应聘者熟悉Mid joumey、Stable Diffusion这类AI美术工具。Mid journey和Stable Diffusion是目前使用最广泛、最受用户喜爱的文生图应用，用户数均已达到千万量级。
AI绘画利用扩散模型等深度学习技术将文本信息转化为相应的像素图像
Stable Diffusion模型由三个主要部分组成：1.文本编码器：是一个CLIP模型，将文本信息转化为文本特征；2.图像信息创建器：应用扩散模型，从噪声开始，逐渐改善图像，直到完全没有噪声，逐步接近所提供的文本描述，输出信息数组；3.图像解码器：使用经过处理的信息数组绘制最终的像素图像。
扩散模型（Diffusion Model，DM）是目前主流图像生成模型。工作原理为通过反复地向训练数据添加噪
声来破坏原有数据结构，然后通过“反向扩展”来恢复被破坏的数据；相较于传统的生成模型Gan，DM 需要的数据更少，图像合成效果更好，但是对算力的要求更高；除了Stable Diffusion之外，扩散模型也应用在Disco Diffusion、DALLE2、Imagen和Mid journey等AI绘图工具上。
AI绘画工具常见商业模式为订阅制或按次付费
用户体广阔，主要包括：①游戏设计师、产品设计师等小b端，②广告公司、影视公司、品牌的广告创意部门等对于艺术效果图有大量需求的企业端客户，③自媒体创作者等个人爱好者。常见付费方式为订阅制或按次付费，Mid journey和Stable Diffusion已实现盈利：Mid journey采取SaaS订阅制模式。针对个人用户、企业用户设定不同等级的订阅计划。例如，月付制分别为10、30、60美元/月，年付制价格为8、24、48美元/月。值得注意的是，用户只有在订阅之后，才能拥有使用Mid journey创作的图片的版权；Stable Diffusion 的底层技术是免费开源的，公司通过①针对政府和机构提供商业付费技术支持，和②对于普通用户推出更简便易用的Dream Studio按图片生成数量和质量收费，默认参数下，一英镑可以生成100张图。图像生成的边际成本远大于模型训练成本。据Stable Diffusion创始人估计，训练成本只占总成本的10%，其余90%都来自于用户生成
图像是对GPU的占用，一方面是因为生成算法的计算量很大，另一方面也是由于消费者需求的不可预测性降低了GPU的平均利用率。AI绘画应用于游戏素材生产，降低制作成本
育碧免费游戏怎么领
AI绘画可以为游戏开发者提供丰富的想象空间，在游戏开发初期寻概念方向时提供大量的参考素材。推特网友Nao_u通过Mid journey生成设定图自制了一款横版射击游戏《shoon》，虽然粗糙，但是也说明了AI对于游戏开发以及素材生成的效率提升。AI绘画可以根据开发者所列出的关键词快速生成大量素材，提高工作效率降低成本。传统的游戏制作过程中，游戏角开发周期按月计算，而AI 开发游戏角则是以秒为单位，即使加上后续人工调整的过程，也将大幅缩短制作周期。案例：《赛博朋克2077》的场景设计师Timur Ozdoev在独立游戏作品《Cognition Method》中运用了AI绘画软件，用以制作概念原画和素材生成。游戏工作室Lost Lore在开发一款名为《Bearverse》的F2P手机游戏时，在角设计这一阶段使用了Mid journy AI，采用了AI文字输入调整+美术画师人工调整的方法，将开发成本从5万美元压缩至1万美元，并将工时耗费从6个月大幅减少至一个月。
以Chat GPT为代表的AI文本生成近期取得较大突破
GPT是基于自然语言处理模型Transformer进行预训练的大语言模型，是对词语序列的概率相关性分布的建模，即利用已经说过的语句（语句可以视为数学中的向量）作为输入条件，预测下一个时刻不同
语句甚至语句集合出现的概率分布。Chat GPT等文本生成模型近期取得较大突破，带动了一系列文本生成工具在游戏行业的应用落地。Chat GPT是Open AI开发的基于自然语言处理和深度学习技术的对话生成模型，由于其在与人交互等方面的突出表现，是用户增长最快的应用。在这一热潮带动下，谷歌、百
度等科技巨头纷纷发布其语言大模型的研究成果及规划，许多厂商或个人也不断尝试将Chat GPT 应用到游戏等各行业各领域。
AI文本生成用于游戏内容生成和代码生成，提高游戏创作效率
游戏剧情创作和内容生成：将游戏以及故事相关的内容作为训练数据集，语言模型即可以生成新的游戏剧情和故事概念，为游戏开发者提供创意和灵感；可以通过学习大量游戏元素和规则，生成新的游戏关卡、道具、任务等内容，增加游戏的可玩性和趣味性。此外，对于一些以文本互动为主的游戏，可以使用Chat GPT、文心一言等模型直接制作再进行调整，节约开发成本。应用案例：2023年3月育碧发布的Ghost writer，可以帮助文案写不同事件或情况下NPC的对话台词以及游戏界面语言；已有玩家将Chat GPT的API接入高自由度游戏《骑马与砍杀2》的某位NPC，提高了NPC的角丰富度和交互体验。
3D模型和地图资源的无代码生成。游戏中3D效果和地图资源等资产需要耗费开发者和建模师大量的时间和工作量来进行繁琐的代码
编写与调试，在AI工具的帮助下，开发者可以使用文字prompt直接
生成这些资源，从而可以节约成本和精力，提高游戏开发效率。目前已有相应产品在一定程度上可以优化3D资源的生成过程，直接通过自然语言迅速生成大量3D模型的工具也正在研发中。应用案例：Roblo
x推出了Code Assist，可以在有参考代码的情况下，根据自然语言提示填补细节或者重复性的编码部分，帮助用户将他们的想法转化为可以嵌入到Roblox虚拟空间或物体中的代码。Roblox推出了Material Generator，可以根据简短提示生成可以覆盖在二维表面上的逼真纹理，模拟不同的粗糙度、反射率和金属度等属性。
AIbot用于游戏关卡的自动生成和测试，极大降低了人力成本
利用AIbot可以自动生成游戏关卡。AIbot可以作为人类玩家的代理，代替人类进行大规模地关卡评估和测试，降低人力成本；还能提供更多语义信息，减少对训练数据的依赖。AI可以提升关卡的质量。通过AIbot跑图模拟对局结果，可以获取体验相关的特征，例如：每帧的承伤、子弹位置等，然后基于种子关卡和少量人类标注数据训练评估器模型。最后结合MCTS算法和评估器模型进行搜索，相比随机搜索，MCTS生成的关卡的评估得分提升约50%。应用案例：腾讯在2022年GDC上以一款自研的2D小游戏作为案例，展示了AI在不到100个训练关卡作为输入的条件下，几个小时内即可生成1000+可玩的、高质量、多样化的关卡。
AI助力用户体验升级
智能NPC为玩家提供个性化的交互内容，提高互动体验和可玩性

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