「原神之父」蔡浩宇新AI遊戲實機演示首曝!虛擬女主撩人情話讓玩家臉紅心跳

「AI 出現之後,只需要 0.0001%的天才來製作遊戲」。
放出過這等「狠話」的蔡浩宇,終於放出了最新遊戲作品的實機演示體驗影片。
看上去好像很厲害的樣子。遊戲名為《Whispers From the Star》,是科幻冒險題材,AI 起到的作用(目前看來)是支援玩家和角色的開放式對話。
封閉內測已經開放,美國地區的 iOS 使用者可以試試申請:https://wfts.anuttacon.com
「開放式」對應的是傳統遊戲裡,完全指令碼的對話方式,不過,到底能有多自由呢?
救援、聊天、寫歌詞,一次性滿足
一進入介面,就是主角 Stella 非常焦急地在求救,她說自己正在一個位於蓋亞星球上的研究專案裡,專案組所乘坐的飛船被某種氣體擊中,她不得不搭救生艙逃離。但著陸時,救生艙受損變形,因此她發出了求救訊號。
數字人的動態很不錯,靈活而且跟隨人物狀態變化,表情很靈動,有「活人感」
雖然有了基本資訊,但玩家還是有些困惑,於是進一步詢問了她的身份、救生艙受損的情況等——這些問題都是玩家自主提出的,螢幕中完全沒有出現任何選項或提示。
目測 Stella 的臺詞是由 LLM 在背後支援的,這種情況一定會有延時。所以對話被設計成了「星際對話」,每次傳送和等待回覆時,會有一個訊號傳輸-接收狀態條。
很聰明的一個設計,這樣就合理化了等待這個環節。不過在等待的過程中,人物的神態可以再多點變化,現在比較像站樁。
「開放」僅限於對話,玩家可以指示 Stella 去操作和執行動作,但是這個過程不會顯示出來,而是退回到對話介面,她會在對話方塊裡回覆行動是成功還是失敗。
不過,僅就開放式對話來講,還是不錯的。在一個星空的場景裡,玩家聊起了「走心局」,她也會自然地接過話頭。
現場一起寫歌詞,也可以應對(雖然有點 AI 味)。
然後到了可以「推進感情線」的環節,在玩家的一番表白之後,Stella 回覆到「我對你有同樣的感覺」。
等下等下,這不就是經典網路熱梗的「你好不同,你跟我見過的男生/女生都不一樣,你有給我一種疏離感」。
算了算了,這不就是個從網際網路語料裡學說話的 AI,AI 又不用考大學!
除了對話,還能生成什麼?
目前這款遊戲能看到的實機演示就這麼多了,數字人動態非常靈動,聊天應對也很流暢,考慮到玩家是語音輸入的,多模態支援應該也不是問題。
不過,有一說一,AI 支援的動態對話,是一個蠻常見的用法。
拋開實驗 AI 可用性的獨立遊戲,大廠的商業級製作裡,也開始出現大模型支援的開放對話。比較新近的有《燕雲十六聲》,npc 的對話目測是由 AI 支援的。
雖然只是 npc,但遊戲在設計上,其實是鼓勵玩家多和這些 npc 互動聊天,可以贏取道具獎勵,一些 npc 對話也會對遊戲的劇情和世界觀有所補充。
開放式對話算是現階段來講,大語言模型最能發揮作用的場景。更復雜的生成工作,都還處於實驗階段。比如微軟的 MUSE 模型,一直在探索更復雜的遊戲內容生成。
MUSE 模型,我們在之前就報道過,這是微軟長期運作的遊戲 AI 模型專案。舊遊戲煥新,也是整個計劃中的一個重要部分,日前微軟推出了 AI「煥新」版的《雷神之錘 II》。
跟之前復刻《Bleeding Edge》一樣,這次復刻《雷神之錘 II》是 MUSE 模型根據原版遊戲的風格,動態生成遊戲內容。
目前已經提供試玩,整體來講是非常「夢幻」的遊戲體驗……由於是生成的素材,模模糊糊的看不太清楚,就跟在做夢一樣
遠處有個什麼東西也不知道,先衝過去擊斃再說。
操作方面,會有延時和卡頓,偶爾還會出現微調視角,就直接把怪給重新整理沒了的 bug。
每一局遊戲的時間不長,一兩分鐘左右,系統會自動切掉,要手動重開,重開後從零開始。
這是目前最影響體驗的問題:探索地圖的玩法,只給這麼短的時間,非常難繃。
不過,這次的生成效果更穩定,不會出現那種轉個視角,就跟換了個地方一樣,令人摸不著頭腦。在一致性方面有了明顯提升,即便重開多次,地圖仍然保持一致。
這次微軟調整了建模策略,從自迴歸 LLM 類設定,轉變為 MaskGIT 設定,可以根據需要多次生成影像的所有 token,從而能夠更快地生成影像標記,以提高即時體驗。
最近微軟亞洲研究院還聯合香港科技大學、中國科學院大學提出了一種名為 MaaG(Model as a Game)的新框架為生成式遊戲中一致性問題的解決提供了關鍵突破。透過將遊戲中的數值邏輯與空間記憶從傳統的純畫素生成任務中解耦,並以顯式條件的形式注入模型,AI 確實有能力生成不僅視覺逼真,且在機制上更合理、可互動的動態遊戲世界。
有一說一這個即時的效果,確實有了很大提升,只不過無法兼顧清晰度和操控精度,整體感覺是高度近視,但沒戴眼鏡在玩遊戲:能玩,就是不知道玩了啥。
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還是那句話,開放式對話,是現行條件下 AI 發揮最穩定的任務。更復雜的生成任務,一定是要在其它方面有所犧牲的
AI 生成遊戲一直是一個非常宏偉的構想,但是仔細琢磨,生成技術所代表的「自由」和很多遊戲體裁,本身是有所相悖的。
比如說,本質上「自由對話」和冒險遊戲當中的「任務導向」是相沖突的。玩家開局得到的資訊是幫助 Stella 脫險,那這就是主線任務,無論對話怎麼自由展開,最終要回到解決問題上。
在實機演示裡也可以看出,如果沒有給出成功的解決方案,就要選擇「back in time」,也就是重開。
如果是開放式的沙盒遊戲,比如 Minecraft,或者模擬人生這樣的經營類,不存在一個很強的解決任務導向,玩家可以完全自由發揮——那本身就挺自由的了,那 AI 生成意義,就有點像《燕雲十六聲》那樣,在邊邊角角給一些補充。
只要涉及到解決問題或者完成任務,其本質就是在有限的資源和條件裡,找到「那一條」解決路徑。中間過程裡,再怎麼自由發揮,都勢必要繞回到主線任務上。
生成式技術裡所謂的「無限可能」,到底會怎麼體現在遊戲裡?眼下的嘗試很多,探索也很多,但究竟會創造什麼樣的遊戲體驗,還需要很多時間慢慢「生成」。
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