聊聊最近在关注的几个领域前沿进展。

一个是斯坦福大学和谷歌合作的Generative Agents（https://arxiv.org/pdf/2304.03442.pdf），也就是大家戏称的“西部世界”成真。论文作者通过生成式智能体，模拟了一个微型游戏世界中多个人物的行为互动。这些人物会反思自己的所见所闻，并在规划后做出恰当的回应，形成社会关系与记忆。生成式叙事在游戏界已有一些范例作品，如模拟人生、边缘世界、漫野奇谭等，实现手法各有千秋，如基于标签的情节生成器、拓扑叙事结构等，大多通过精巧的模块设计来实现模块相同情况下故事线数量的指数级提升（白话：更多故事分支）。AIdungeon算是早期使用AI的一个特例。这次设计结构模式的颠覆性改变，能否带来游戏灵活性体验的大幅提升，令人拭目以待。



另一个是Adobe出品的InstantBooth（InstantBooth: Personalized Text-to-Image Generatio...），目前还在论文阶段，关注的人不多，但如果效果惊艳，将对现行的AI绘图流程体系产生一轮冲击。那就是，不需要再去针对人物细调训练lora模型了。



使用现行AI工具绘制同一人物的不同造型不同场景不同服饰的立绘，在追求高精度高灵活度的前提下往往img2img不能满足需求，少不了训练对应的lora模型。对于一个完整游戏项目，这可能意味着训练十几个lora外加各种反复调整尝试，除了要求输入的角色图片包含各种姿势，训模效率上较低之余，对炼丹师傅的手艺也是一种考验。



Adobe的这篇instantbooth，提供了另一种不需要反复训练多个lora的解决方案。只要提供少量同一角色的图，就能一发one shot产出这个角色的不同图片。




以上两个进展，虽尚未能在商业场景下落地或公开，却无不体现了AIGC的前进方向：创意至上，删繁就简。用AI解决繁琐的中间设计开发流程，大幅降低设计者的学习成本，让想法直接实现。





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来源：知识星球