HelloKitty • 2024-10-29 17:16
627
本文由 AI鲸选社 撰写/授权提供,转载请注明原出处。
文章来源于:AI鲸选社
作者:林书
编辑:杨晓鹤
最近,国产游戏圈子里还真是热闹。先是《黑神话:悟空》大火了两个多月,玩家们个个摩拳擦掌,觉得国产 3A 终于要扬眉吐气了。
结果呢,还没来得及多庆祝,大家的注意力突然被一款“3A”游戏《沙威玛》硬生生地拽回了另一条路上。
说起这《沙威玛》的特色,实际上就是四个字:土味+洗脑!
这游戏啊,说白了,就是让你在线上做一种沙威玛的土耳其小吃。
但它真正吸引人的,不是啥正儿八经的料理模拟,而是凭借着一首简单魔性的主题曲“沙威玛哦~沙威玛”,加上搞笑的配音和画风,瞬间火遍了各大平台。
而其之所以被称为“3A”,是因为这是一款使用了 AI 作画、AI 作曲、AI 配音的游戏。
其中,那个踩中了“流量密码”的魔性神曲,正是熟悉的 Suno 味道。
AI生成歌曲网站Suno
凭着这特殊“流量效应”,该游戏迅速火遍了各大平台。
抖音的相关话题播放量超过 15 亿,B 站也不乏超百万级的《沙威玛传奇》二创作品。
相应地,8 月 25 日,该游戏还位于国内 iOS 免费游戏榜单 300 名开外,但在一周后的 9 月 1 日,就飞升到了免费游戏榜榜首。
讲真,虽然现在市面上,以 AI 为噱头的游戏也不少了,但这游戏的过人之处,就在于带火了一种“四两拨千斤”的新盈利模式:靠 AI 技术,快速且便宜地搞出一些标准化的游戏模板,再搭配几个魔性的“洗脑”配音和玩梗,硬是赚得盆满钵满。
这时候不少人都在想:在 AI 技术将游戏成本低廉化后,难道“0.5 美元做 3A”、“以小博大”的新赛道真的来了?
土味 AI 游戏,新的赛道?
用短平快的思路做游戏,以 AI 配合土味搞笑梗,真的能打开一个新局面吗?
实际上,早在《沙威玛》之前,就有别的游戏进行了尝试。
那就是一款名叫《换你来当爹》的游戏。
虽然上线时间比《沙威玛》要早(今年 6 月),但实际上,这是个比后者是更进一步的游戏。
因为其不仅在制作环节(文字、图像)方面使用了 AI 技术,更是将 AI 作为核心玩法,结合进了游戏机制。
《换你来当爹》由上海狸谱科技有限公司发行,游戏中的剧情和对应图片全部由 LLM(大语言模型)实时生成,游戏的玩法,是通过一个个卡片式的选项,对游戏中出现的随机事件不断做出选择,从而一步步将游戏角色培养成「大孝子」!
举个例子,这些事件及其相关的选项,全都是由 AI 随机生成,不过玩家也可自定义输入,AI 会自动生成后面的人生剧本。
这样的机制,让游戏过程充满了各种“意外”和“惊喜”。
凭着这魔性的玩法和画面,游戏很快在六一儿童节前后在微信上火出了圈。
纵观《沙威玛》和《换你来当爹》这两款游戏,其核心特点,大致都是用 AI 制作或玩法+搞笑梗/整蛊的方式,用魔性画面、剧情或配音,来达到一种出圈的传播效应。
但,一个重要的问题是:为何像这样火爆出圈的 AI 游戏,迄今为止,仅仅泛起了零星的几朵浪花,而难以成为雨后春笋的行业大势?
其中的关键,恐怕就在于当前 LLM 的瓶颈,以及其与游戏行业的契合效果上。
像《沙威玛》和《换你来当爹》这样的AI游戏,虽然能凭借玩梗,整蛊之类的“魔性”手段踩中流量密码,博得一时火爆,但这样传播路径,毕竟充满了偶然性和不可控,并且玩家终归会对同一套路审美疲劳。
从长远来看,决定一款游戏生命力和口碑的,永远是“好不好玩”这个核心要素。
在玩法方面,将 LLM 融入游戏机制的做法,虽然会给游戏带来一种开盲盒似的新奇感,但由于目前 LLM 的不可控性,AI 游戏在玩法方面,始终有一个难掩的短板。
这个短板就是:怎样才能保证在与玩家的互动中不出现“幻觉”,或出现一些与游戏不匹配的元素,以至于穿帮?
例如在一个中世纪背景的游戏中,加入了LLM的NPC就不该说出“汽车”、“手机”这些词。
在这点上,与其他 AI 游戏相比,《换你来当爹》有一个不那么容易注意,但又非常重要的设计——通过生成式 AI,保证人物一致性连续快速作图。
游戏中,每一张出现的剧情选项卡,虽然内容各不相同,但都整体上保持了上世纪 50—60 年代的大字报风格。
从技术上来说,这样的一致性,推测是通过 Prompt 的转译,实现了 LLM 驱动实时生图,并达到连环画般的效果。
这种既能保持一致,但是又不重复,且花样百出的特点,才是真正让玩家觉得新奇、有趣,且反复游玩的动力。
从玩法机制上来说,这才是考验 AI 游戏“内功”的地方。当然,《换你来当爹》的玩法仅限于生图,核心有趣点还是来自用户的奇思妙想,游戏机制本身没有多复杂,这限制了其生命力。
可能的方向,LLM 为核心
在“稳定性”与“随机性”的平衡方面,一些不太出名,但却功底扎实的国产 AI 游戏,例如《1001 Nights》,则给后来的同类作品,提供了很多有意义的思路。
《1001 Nights》是由 Ada Eden 制作的一款 AI 原生游戏,游戏参照《一千零一夜》的故事情节,传说有一个残忍的国王每天迎娶并杀死一个少女,玩家扮演的山鲁佐德成为新一任新娘,通过讲故事吸引国王听下去。
游戏中的国王由 GPT-4 扮演,玩家需要用故事引导国王,并引诱国王说出武器的名称。之后,山鲁佐德会通过自己特殊的能力,将故事中的武器变成实体,并用其与国王决斗。
与其他使用 LLM 作为核心玩法的游戏一样,《1001 Nights》也是一款靠对话来驱动的游戏。
但其最出众的设计就在于:玩家既在通过千变万化的故事,来触发相应的武器关键词的同时,扮演国王的 LLM,又不会因为不合游戏背景、设定的关键词,而破坏游戏整体的统一感。
例如,玩家在讲述故事时,说出了“坦克”、“机枪”一类不可能在古代波斯出现的东西,国王就会表现出诧异、愤怒,认为玩家在耍他。
而当国王的愤怒值达到了顶点时,山鲁佐德就会被国王杀死,游戏就 Over 了。
如此一来,在让游戏具备“千人千面”特点的同时,又将AI的思维、语言限定在了游戏既有的背景框架内。
而要做到这点,可不仅仅是加几行 Prompt 那么简单。
为保持故事的连贯性,制作团队 Ada Eden 用了一些特殊的技术手段,来确保国王讲的故事不会跑偏。
例如,他们用到了现在广为人知的 COT——“Chain-of-Thought”(思维链)的技术,这个技术可以让 LLM 在生成故事的时候,先进行一系列的逻辑推理,然后再给出结果。从而不会让国王突然说出一些莫名其妙的情节。
同时,在故事生成的过程中,国王会以 JSON 格式给出反馈,包括故事的有效性(isValid)、评论(comment)和故事的续写(story)。
这相当于给输出内容加了一层“审核机制”,如果玩家输入的故事不符合游戏背景或者国王的角色设定,国王会给出警告,并要求玩家重写故事。
最后,为确保画面一致性,他们还用了一个叫做“Pixelization”(像素化)的模型,这个模型能够把生成的图像转换成像素艺术的风格,从而统一了游戏中的视觉元素。
而这一系列扎实的功底,也让人看到了未来 AI 游戏的理想状态:一个融入了 LLM 的 NPC,就该像真人导游那样,面对不同的游客时,会针对性地、灵活地产生不同的表达与说辞,但始终都会记住自己身为“导游”的角色,记住游戏世界的基本逻辑与框架。
然后随着 AI 技术的进步,AI 能力进一步被释放,实时生成互动视频后,也许 AI 游戏的可玩性,会极大地提高,届时将产生新一代的《王者荣耀》和《英雄联盟》。
这是目前《沙威玛》和《1001 Nights》囿于 AI 技术,还未展现出来的潜力。
两种路线,谁先胜出?
就目前 LLM 的互动形态而言,其对游戏行业的赋能,存在着两条较为确定的路线,一是如前面提到的,在“对话”这一功能上持续深挖,通过 AI NPC 这一媒介,在某些特定游戏类型,例如多剧情分支的互动游戏中脱颖而出。
所谓多剧情分支的游戏,指的是那种情节走向不唯一,玩家能通过自身的选择,导向多个剧情支线,多个结局的游戏,这类游戏的代表作,有《底特律:变人》、《奇异人生》等等。
在以往的游戏制作环节中,由于大量剧情分支的存在,这类游戏的制作,往往意味着庞大的编剧工作量。因为游戏团队需要一一对应地设想,每个选择对应的分支结果。
然而,这种类似穷举法的制作流程,除了耗时巨大外,一个最大的痛点,就在于人脑永远无法穷尽各种事件的后果与可能性。
而倘若制作团队,能将 LLM 融入游戏的 NPC 中,并较好地处理了“随机性”与“可控性”的问题,那么一个以 LLM 为驱动的,更有生命力的多剧情互动游戏就将应运而生。
因为到了那时,智能化的 NPC,将能依据玩家的行为,自主地衍生出相应的对话、剧情,而不用制作团队辛苦地一一编写相应的情节。
除了剧情互动方面的潜力外,另一大能让 AI 在游戏中大展拳脚的形式,就是通过对 LLM 多模态能力的横向扩展,让玩家拥有一个能执行各种复杂指令,完成各种“神助攻”的智能 NPC 队友。
这样的例子,就包括了今年首次将“LLM 队友”应用于游戏中的《永劫无间》和《暗区突围》。
6 月 19 日,网易《永劫无间》手游开启“定胜终测”,并宣布推出全球首个游戏 Copilot AI。
在《永劫无间》手游中,AI队友可以自主跑图,搜集物资,辅助救援,自动战斗,甚至还能开麦和玩家无障碍交流。他们不仅能听懂玩家的指示,甚至还会主动提醒和帮助玩家,
举个例子,在游戏中,玩家只要通过语音对 AI 队友说一句:“帮我去搜下装备”或是“快过来救我!”AI 马上就能领会玩家意图,像个真人队友似地跑来帮忙。
而这种结合了语音交互,多模态理解的 AI 技术,同样出现在了《暗区突围》中,
开发商魔方工作室正在开发一种名为“F.A.C.U.L.”的“人工智能解决方案”,“F.A.C.U.L.”将允许 AI 角色识别多大 1.7 万个游戏物品,包括建筑物、武器、地表。
通过多模态的视觉技术,这些 AI 队友甚至能识别“一根草”。
当玩家通过语音对“AI 队友”下达复杂战术指令时,融合了视觉、语音识别等技术的 AI,能根据玩家一句模糊的“到这里”、“寻找一个绿色的箱子”,明确地知道玩家所说的“这里”是哪里,想找的箱子是什么模样。
通过这种对 LLM 能力的横向扩展,AI 在游戏中的互动形式,突破了“对话”这一框架,增加了更广阔的玩法可能。但也存在很多智障的场景,毕竟你的AI队友更擅长规则内的玩法,规则外的智能可能就是幼儿园水平。
除了上述二种较为明确的路线外,还有一种更有潜力,也更有难度的做法,即融合二者的优势,打造一种“既能像真人般互动”同时“又能进行神助攻”的高度智能化 NPC,剧情场景可以随时根据你与 AI 互动的结果,变化着生成。
然而,要想实现这一点,除了制作团队的功力之外,还要等待 AI 技术,尤其是 LLM 技术更进一步的革命性突破。届时可能出现百亿流量的 AI 游戏,那一天 AI 游戏将会成为主流!
扫码关注公众号
获取更多技术资讯