a16z：生成式 AI 與游戲領域結合的市場生態概述_人工智能

本文將介紹a16z在該賽道的投資布局。

A16Z最近寫了一篇很有意思的文章，談到他們認為的生成式AI和游戲結合在一起的機會在哪，筆者翻譯后對部分內容進行了注解。文章第一部分已經發出，見：《a16z：生成式AI在游戲領域的觀察與預測》，本篇為第二部分，包括A16Z對游戲+生成式AI領域的市場生態的判斷。

市場生態概述

下圖為整體的市場生態情況，描述了A16Z在各個類別中發現的創業公司，在這些具體的項目中，我們看發現了生成式人工智能對游戲的影響，本篇會對每個類別中最有特點的公司和機會進行介紹。

用文本生成平面圖像

從文本提示中生成2D圖像，已生成式人工智能最為廣泛的應用領域之一。諸如Midjourney、StableDiffusion和Dall-E2這樣的工具，直接可以將文本描述生成高質量的二維圖像，并且它們用在了游戲開發和制作的整個生命周期的多個階段。

概念藝術

，對過去的方式進行革新甚至是顛覆，創造出全新的造型角色或者概念。和插畫有什么區別？插畫家與游戲的關系更多的是幫其繪制海報、包裝封面等。而與影視、游戲開發的工作真正緊密相關的2D藝術工作之一就是我們所說的ConceptArt。和漫畫有什么區別？ConceptArt跟漫畫有很大區別，漫畫是日本一個獨立的體系，更多服務于熱門的輕小說的視覺化。而概念藝術則是服務于游戲，動畫，在風格上表現形式上不受限制，創造出一些超前的，或者是完整的一套設定顯得極為重要。和原畫有什么區別？ConceptArt幾乎包括所有的角色，場景塑造，跟原畫師不同的地方是，概念設計師必須要主動產出一些更有趣的設計。

a16z將6750枚MKR轉移至新地址:7月27日消息，據Lookonchain監測，a16z將6750枚MKR轉移至新地址，價值約825萬美元，或將再次進行拋售。[2023/7/27 16:02:26]

ConceptArt區別于原畫師，在游戲，動畫項目中扮演一個僅次于主策劃的一個美術向的決策地位，決定這個項目的風格和受眾，因此一個以概念藝術家為目標的畫師，被一種畫風禁錮是不稱職的。）

參考資料：公眾號一沙君:史上最全!ConceptArt專業解析賽德大學ConceptArt專業YufeiZhang的分享–2020-02-0418:00

生成式人工智能工具，在幫助像游戲設計師這樣的角色進行游戲概念探索與靈感啟發都比較有用處。這也是生產過程的一個關鍵環節，例如，某個游戲工作室正在使用上述工具，從根本上加快了他們的概念藝術的開發流程，因為他們只用了一天時間就創造出了一個圖像，而在以前，這個過程需要長達3周的時間，但是具體怎么操作呢？

首先，游戲設計師使用Midjourney來探索不同的靈感，并生成他們認為合適的概念圖像。之后，圖像會被交給專業的概念藝術家，藝術家可以把這些圖像組合在一起，然后創建一個相關主題的連貫圖像，然后將這些圖片輸入StableDiffusion，以形成系列的圖像變化。

大家會共同討論這些風格各異的圖像風格，然后確定一個，用畫筆手動編輯，然后繼續重復以上過程，直到大家對作品結果感到滿意。在這個階段，再把這個圖像最后上傳給StableDiffusion，創造出最后的藝術作品。

2DProductionArt

還有的游戲工作室在嘗試使用類似的人工智能工具來制作游戲中的美術作品。例如，下圖是來自AlbertBozesan，關于如何使用StableDiffusion來創建游戲中的2D資產的教程。

a16z過去24小時向SolidLizard和Solidly V2兩個協議注入資金:金色財經報道，據鏈上分析師@0xsurferboy在社交媒體上發布的數據顯示，a16z在過去24小時內一直在向SolidLizard和Solidly V2兩個協議注入資金。1天前，a16z的投資組合中SolidLizard的鎖定資金為200萬美元，Solidly為0美元，就在約14小時前，a16z買入并在WETH-USDC池中又增加了150萬美元，APR為58%-145%，695枚SLIZ被鎖定，APR約為130%。而在大約4小時前，a16z又向USDC-USDT Solidly V2池中增加了520萬美元，這一系列操作迅速將SolidLizard鎖倉量推升到6030萬美元并躋身Arbitrum鏈上鎖倉量排名前十，而一周前SolidLizard鎖倉量僅為1200萬美元，目前增幅達到400%。[2023/2/20 12:18:00]

來源：https://www.youtube.com/watch?v=blXnuyVgA_Y

3DArtwork

3D立體模塊，是目前所有現代游戲以及即將到來元宇宙的重要構建源。虛擬世界和游戲關卡，本質上都是一個3D資產的集合，通過不同的組合和放置方法，修改不同的參數來填充游戲環境。而創建3D元素比創建2D平面圖更為復雜，涉及多個步驟，包括需要制作3D模型、添加紋理和效果。而對于動畫人物來說，還涉及到需要創建一個內部「輪廓」，然后在輪廓之上創建動畫。

我們發現有不同的初創公司，在尋找有關3D資產創建過程的各個階段的機會，包括模型創建、角色動畫和關卡制作等等。然而，這部分的業務和創新尚在探索中。

a16z合伙人Chris Dixon：市場上過半尋求融資的初創公司與加密相關:5月17日消息，a16z合伙人Chris Dixon在Permissionless大會上發言表示，目前超過一半在市場上尋找資金的初創公司與加密貨幣相關。[2022/5/17 3:23:00]

三維資產

試圖往創建3D模型方向發展的初創公司包括Kaedim、Mirage和Hypothetic。大公司也在關注這個問題，包括Nvidia的Get3D和Autodesk的ClipForge。Kaedim和Get3d專注于圖像到3D模型的轉換；ClipForge和Mirage專注于文本到3D轉換，而Hypothetic公司對文本到3D搜索以及圖像到3D都感興趣。

Kaedim公司：總部在倫敦，主要是通過2D圖像生成3維模型。

Mirage:https://www.mirageml.com/

三維紋理

如果在游戲中，三維模型能夠用在基于網格的紋理或材料上，能夠顯得更加真實。例如，一個中世紀的城堡模型上使用不同類型的、帶有青苔的風化石，可以完全改變一個場景的外觀塑造。這里所說的紋理，包含關于光對材料的反應的元數據，藝術家可以根據文本或圖像提示輕松生成紋理，對于提高創作過程中的迭代速度是非常有價值的，像BariumAI、Ponzu和ArmorLab這樣的公司正在在這個領域努力。

元宇宙技術公司Improbable完成1.5億美元融資 a16z等領投:4月7日消息，元宇宙技術公司Improbable完成1.5億美元融資， a16z和軟銀愿景基金二期領投，Mirana、DCG、CMT、SIG和Ethereal Ventures等參投。

據了解，這筆資金主要用于建立由其 Morpheus 技術提供支持的可互操作元宇宙網絡 M2 (MSquared)，該網絡將允許公司、品牌和創作者在其網絡內建立自己的元宇宙和 Web3 業務，組織涉及數千名玩家的社區的大規模體驗，并提供與現有區塊鏈和 Web3 業務的互操作性。[2022/4/7 14:10:49]

BariumAI:https://barium.ai/

Ponzu:https://www.ponzu.gg/

動畫

優秀動畫的制作，是游戲創作過程中最耗時、最昂貴和最有技巧的部分之一，降低成本和創造更為真實的動畫的方法之一，是運用動作捕捉，即給演員或舞者穿上動作捕捉服，用專門的設備，記錄他們的動作。

我們發現，當前的生成式人工智能，可以直接從視頻中捕捉動畫。這就更高效了，因為這樣就不需要成本高昂的的動作捕捉設備，也意味著我們可以從現有視頻中捕捉動畫。

人工智能模型的另一個令人興奮的點在于，可以用于過濾現有動畫，加上新的特效，例如讓動畫人物一鍵看起來喝醉了，或者老了，或者高興。這一領域的公司包括Kinetix、DeepMotion、RADiCAL、MoveAi和Plask。

去中心化金融平臺Celo完成2000萬美元融資，a16z參投:2月10日消息，去中心化金融平臺Celo已完成2000萬美元的融資，同時基于Celo平臺的首個點對點支付及移動支付應用Valora正式上線。此輪融資的投資者包括Andreesen Horowitz、Greenfield One和Electric Capital。此輪融資使得Celo的融資總額達到6500萬美元，而Celo此前的投資者包括Jack Dorsey和Coinbase Ventures。（The Block）[2021/2/10 19:28:06]

Kinetix

DeepMotion

RADiCAL

關卡設計和游戲世界構建

游戲創作中最耗時的方面之一是構建游戲世界，生成式人工智能可以用于這項任務。像《Minecraft》、《NoMan'sSky》和《Diablo》這樣的游戲，因程序化技術生成關卡而聞名，其中關卡是隨機生成的，每次都不一樣，但都遵循關卡設計者制定的規則。新的ThenewUnreal5游戲引擎的一大賣點在于，它收集了用于開放世界設計的程序化工具，例如葉子的放置。

例如Promethean、MLXAR或Meta的BuilderBot這些公司，都是看到了生成式AI技術的機會。這方面的學術研究已經有一段時間了，包括Minecraft的生成技術或Doom的關卡設計。

為什么生成式人工智能工具具備用于游戲關卡設計的潛力？因為AI具備創造不同風格的關卡和游戲世界的能力。可以想象一下，通過工具迅速生成一個1920年紙醉金迷時代紐約的游戲世界，或者是神秘的反烏托邦銀翼殺手的設計，或者是托爾金派的幻想世界。

下面的概念是由Midjourney使用提示生成的游戲中不同風格關卡：

音頻

聲音和配樂是游戲體驗的重要部分。已經有公司開始使用生成式人工智能生成音頻，以補充圖形方面的工作。

音效

聲音效果是人工智能的另一個有吸引力的領域。已經有學術論文探討了使用人工智能在電影中生成「foley」的想法，不過目前能夠直接在游戲中應用的商業產品還很少。

筆者認為，這只是一個時間問題，因為游戲的互動性使其成為生成式人工智能的一個明顯的應用，既可以創造靜態的聲音效果作為生產的一部分，也可以在運行時創造實時的互動聲音效果。

想象一下，如何給玩家角色生成腳步聲？大多數傳統游戲，會通過少量預先錄制的腳步聲來解決這個問題：例如，在草地上行走、在礫石上行走、在草地上跑步、在礫石上跑步等等。這些聲音的發布和管理都很繁瑣，而且運行的時候聽起來重復且不真實。

更好的方法是實時通過生成式AI的模擬音效，產生合適且更真實的的音效，通過游戲中的參數，如地面、角色、的重量、步態、鞋類等不同的介質，表現出不同的音效。

音樂

配樂對游戲來說很重要，因為它可以幫助故事主題設定感情基調，就像在電影或電視中一樣。但由于游戲持續的時間更長，有的時候能持續數百甚至數千小時，不變的音樂可能很快變得重復或令玩家厭煩。此外，由于游戲具備互動性質，游戲配樂很難完全精確地配合屏幕上隨機發生的場景和動作。

二十多年來，自適應音樂一直是游戲配樂的一個受關注的話題，它可以一直追溯到微軟的「DirectMusic」系統，用于創建互動音樂。不過，DirectMusic并沒有被廣泛采用，主要是因為用這種格式作曲難度較大，只有少數游戲，如Monolith的《無人生還》，創造了真正的互動配樂。

現在，有許多創業公司正在嘗試創造人工智能生成的音樂，如Soundful、Musico、Harmonai、InfiniteAlbum和Aiva，盡管目前的很多工具，如OpenAI的Jukebox，是高度計算密集型的，還不能實時運行，不過，一旦初始模型成功建立，實時運行將成為可能。

對話&語音

很多公司試圖為游戲中的人物創造逼真的聲音，當然，由于計算機的語音合成歷史悠久，這并不少見，這些公司包括Sonantic、Coqui、ReplicaStudios、Resemble.ai、Readspeaker.ai等等。將生成式人工智能用于語音有多種優勢，當然，這個賽道競爭也比較激烈。

即時對話生成。通常情況下，游戲中的語音是由配音演員預先錄制的，但這些都僅限于死板的演講稿。有了生成式人工智能對話，角色可以說任何話，這就意味著可以對玩家的行為做出充分的反應。

角色扮演。許多玩家希望扮演與自己現實世界身份幾乎沒有相似之處的虛擬人物。然而，只要玩家用自己的聲音說話，這種幻想就會破滅，使用與玩家的化身相匹配的生成的聲音可以保持這種幻覺。

控制音效。通過AI生成語音時，我們可以控制聲音的細微差別，比如它的語調、轉折、情感共鳴、音素長度、口音等等。本地化。對話可以翻譯成任何語言，并以同樣的聲音說話，像Deepdub這樣的公司專門專注于這個細分市場。

NPC&玩家角色

很多初創公司在研究使用生成式人工智能來創建可以互動的角色，除了游戲中NPC的市場機會，虛擬助理或接待員也具備很大的增長空間。這種努力可以追溯到人工智能研究初期。

很多公司正在建立通用聊天機器人，其中許多是由類似于GPT-3的語言模型驅動的。少數公司專門試圖建立以娛樂為目的的聊天機器人，如Replika和Anima，試圖建立虛擬陪伴者。電影《Her》中展現的虛擬女友時代，可能很快就會到來。

現在可以看到這些聊天機器人平臺的下一個迭代，如Charisma.ai、Convai.com或Inworld.ai，除了可以渲染3D角色提供動力外，還具備情感呈現，工具可以讓創造者給這些角色設定目標，可以在融入游戲或在推動情節發展中具有敘事性的地位，而不是純粹的擺設。

一體化平臺

像Runwayml.com這樣最成功的生成式人工智能工具，可以將廣泛的創作者工具集于一身。不過，目前游戲領域還沒有這樣的公司，A16Z很想投資具備以下特點的生成式AI游戲解決方案：

涵蓋整個制作過程的全套生成式人工智能工具：(代碼、資產生成、紋理、音頻等)

能夠與流行的游戲引擎如虛幻和Unity結合使用

設計成適合典型的游戲生產的通用場景套件工具

總結

對于游戲創作者來說，這是一個令人難以置信的時代。有一天，我們可以想象會出現專門為玩家定制的個性化的游戲，完全基于玩家的需求。

這種場景在科幻小說中已經存在了很長時間—比如《安德的游戲》中的「人工智能智力游戲」，或者《星際迷航》中的全息甲板，這些都會在將到來的未來真正實現。

參考資料：

https://a16z.com/2022/11/17/the-generative-ai-revolution-in-games/

公眾號一沙君:史上最全!ConceptArt專業解析賽德大學ConceptArt專業YufeiZhang的分享–2020-02-0418:00

原文標題：《TheGenerativeAIRevolutioninGames》

撰文：JamesGwertzman、JackSoslow

編譯：阿法兔

來源：比推

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