游戏行业的发展格局正在发生变化，包括流程简化、创造力激发和通过生成式人工智能改善用户体验。这项详细研究将解释生成式人工智能如何应用于游戏开发领域、它使用哪些工具以及它为开发者和用户带来哪些优势。
游戏开发中的生成式人工智能
生成式人工智能是指能够根据所使用的训练数据和算法生成新内容（例如图形、音乐、角色甚至代码）的人工智能系统。它在游戏开发中特别有用，因为生成庞大、详细且动态的世界、角色或行为需要时间和资源。人工智能技术（包括深度学习和神经网络）可以学习游戏资产的模式，这些模式可以进一步用于自动化关卡设计、角色创建、NPC 脚本行为甚至故事情节生成。因此，开发人员现在可以创造更丰富、更身临其境的世界，而无需重复耗时的劳动。
生成式人工智能在游戏开发和游戏开发公司中的关键应用
1. 程序化内容生成 (PCG)
在程序化内容生成的背景下，生成式 AI 最明显的用途之一可能是完全不需要人类干预，AI 可以生成各种游戏资产，从关卡、角色、纹理到整个环境，例如《无人深空》就有大约十亿个独特的行星，这些行星拥有多样的生命周期、物种和完整的生物群落。
通过使用算法，生成 AI 可以确定规则和限制，同时根据开发人员设定的参数快速提供独特的游戏资产。这减少了耗时的手动资产，并为游戏注入了多样性和深度。
2. 游戏角色的人工智能开发
它生成更真实、更智能的非玩家角色 (NPC)。传统上，NPC 总是按照脚本或预定的方式行事。生成式人工智能允许开发自适应 NPC，这些 NPC 可以动态响应不同的场景并具有复杂的个性。
例如，Nvidia 的 ACE for Games 使用 AI 构建了互动且逼真的 NPC。它依赖于语音、面部动画和对 Telegram 数据库用户列表 话式 AI。这些使开发人员能够为玩家提供高度个性化和动态的体验，因为角色可能会发生变化。
3. 自动生成代码
最新的突破是微软的 GitHub Copilot 等工具。这个人工智能助手使游戏开发者能够更快地编写代码。它通常会就如何编写代码提供建议或提供错误答案。系统将执行的最高级功能是生成整个功能本身，让开发人员专注于设计和策略等高级工作。
这使得编码过程更快，甚至允许经验不足的开发人员通过让人工智能完成一些繁琐或重复的编 音频生成等多个领 码工作来创建复杂的游戏机制。
4. 叙事设计和讲故事
另一个领域是游戏中对话的生成和故事情节的发展或分支叙事，其中 OpenAI 的 GPT-4 等工具可以帮助发展角色之间的对话、情节转折的想法或根据玩家选择的不同故事路径。
这种动态的故事叙述将为玩家带来更加个性化的体验，因为他们的选择可能会改变故事情节。
人工创建的情节使开发人员能够生成复杂、交互式的故事，而无需手动编写每行对话或每个情节元素。
5. 人工智能辅助艺术和动画
出色的游戏艺术和动画也利用了生成式人工智能。所有前面提到的人工智能模型，Stable Diffusion 和 MidJourney，都可以利用开发人员的输入或参考来生成概念艺术和角色设计。所有这些都可以通过创建不同艺术风格的一些快速迭代来简化艺术流程，让艺术家更有效地将概念形象化。
这是通过使用人工智能动画工具实现的，这些工具能够制作栩栩如生的角色动作和动画，而无需逐帧编辑。这节省了项 ca 手机号码所 目制作时间，让开发人员有机会在更短的时间内制作出高质量、更逼真的动画。
生成式人工智能在游戏开发中的优势
人工智能发展1. 提高生产力
简而言之，生成式人工智能使开发人员能够自动执行日常任务并节省时间，例如创建资产、NPC 程序或代码生成所需的时间，从而释放开发人员的时间进行创造性贡献。这通常会提高生产力。然而，最大的好处是独立开发者或资源较少的小型工作室。
2. 降低成本
游戏内容的创建成本和时间始终至关重要。借助生成式 AI 工具，可以大大降低创建资产、关卡甚至整个游戏环境的成本。小型独立游戏工作室非常欣赏这一点，他们通常需要在有限的预算下打造具有竞争力的 AAA 级体验。
3. 开发周期加快
生成式人工智能通过自动化开发过程的不同部分，让开发人员能够更快地创建游戏。借助人工智能进行编码、资产生成和测试，原本可以在几周内完成开发的工作，现在却可以节省数年时间。
4. 无限创造力
生成式人工智能在游戏设计方面具有高度的创造力，因为它可以探索和开发许多想法，通过传统手动开发无法开发的新游戏机制、世界或场景进行工作。此外，人工智能可以快速提出原型来测试新概念或对其进行迭代。
人工智能系统动态生成 NPC、对话和游戏级别，为玩家提供更独特的体验。基于生成式人工智能的游戏可以对玩家的风格、选择和技能水平做出反应，从而提供更深的沉浸感和参与度。这也为游戏带来了重玩价值，因为没有两次游戏体验会完全相同。
