有没有类似游戏情境创设的闯关游戏，人物与虚拟角色在文生视频搭建的环境中进行智能对话的案例

可以自己制作游戏。 目前，利用生成式人工智能制作游戏具有以下情况： 1. 第一阶段重点在工具方面。生成式人工智能可作为人类创作者的辅助，让现有的 UGC（用户生成内容）工作流程更强大和易操作。现有的 UGC 平台（如 Roblox）会在现有工具集中添加生成人工智能工具，初创公司也会复制当前 UGC 工作流程并针对生成人工智能进行优化。 2. 第二阶段会有新公司出现，重新构想创作工作流程。这一阶段的产品可能更像基于生成人工智能构建的引擎或操作系统，会出现全新的创作范式，但具体形式难以预测。 在实际操作中，要求 GPT4 使用高层次规格在 HTML 和 JavaScript 中编写 3D 游戏是可行的，GPT4 能以 zeroshot 方式生成满足要求的工作游戏。但创建 HTML 和 JavaScript 的 3D 游戏需要大量编程知识和经验，并非轻松快速能完成，要花费大量时间和精力开发 3D 图形、物理、用户输入和人工智能等必要功能。 对于 AI 游戏的商业化，由于消耗算力，目前 AI 游戏多为网游形态，买断制游戏回收成本困难。可采用聊天模块按量付费（如原神中充值月卡附带与 AI 对话次数，用完再收费）、UGC 模块包装成抽卡等方式将消耗 AI 的成本转嫁给玩家。 此外，有人希望自己制作的游戏能被更多人玩到、启发他人创作，成长为平台和生态，甚至成为划时代产品载入游戏史册。但游戏形式是否会造成冲突尚无答案，做游戏的目的不同（如注重游戏本身还是赚钱），选择也会不同。

目前游戏领域还没有涵盖整个制作过程（包括代码、资产生成、纹理、音频等）的全套生成式人工智能工具，也没有能与流行的游戏引擎（如虚幻和 Unity）紧密结合使用、专为适应典型的游戏生产流程而设计的一体化平台。但有一些相关的工具和平台在不同方面发挥作用，例如： 生成可以互动的角色方面：有很多初创公司在研究，如 Charisma.ai、Convai.com、Inworld.ai 等平台，它们可以为具有情感和自主权的完全渲染的 3D 角色提供动力，并提供工具让创作者给角色设定目标。 语音生成方面：Coqui Studio（https://coqui.ai）、Bark（https://github.com/sunoai/bark）、Replica Studios（https://replicastudios.com）等。 语音识别方面：OpenAI Whisper（https://huggingface.co/openai/whisperbase）、Facebook Wav2Vec2（https://huggingface.co/facebook/wav2vec2largexlsr53）。 对话模型方面：ChatGPT（https://chat.openai.com）、HuggingChat（https://huggingface.co/chat）。 故事讲述模型方面：MPT7BStoryWriter65k+（https://huggingface.co/mosaicml/mpt7bstorywriter）、Claude 100k（https://www.anthropic.com/index/100kcontextwindows）、GTP4 32k（https://platform.openai.com/docs/models/overview）。 游戏设计方面：Ludo.ai（https://ludo.ai）。 搜索引擎方面：Haddock（https://www.haddock.ai）。 AI NPC 方面：Inworld（https://inworld.ai）。

以下是用国产 AI 开发游戏的过程： 1. 元素设计： 狼：图片放进去，调整大小。 栅栏：图片放进去，调整大小。 洞：调整背景颜色，让 AI 提供。 槌子：点一下转动，实现方式从动画效果改为点一下马上旋转 90 度，放开时恢复，点击时洞的高度变短。 羊：生成 20 只羊时出现重叠问题，通过让 AI 调整每只羊间隔 10PX 解决。控制羊的移动花费较多时间，重写多轮代码。 2. 图片生成： 直接让智普生成羊、狼、锤子、栅栏、胜利图片、失败图片。其中羊、狼、锤子、栅栏生成无背景的，用 PS 做成透明 PNG。栅栏和胜利、失败图片生成多次。 3. 框架搭建： 让智普生成 HTML 的大框架，验证元素摆放位置。生成的 HTML 代码简洁，CSS 结构不错但 position 定位模式不对，修改为 position:fixed 修复 BUG。 4. 效果制作： 失败判断在羊的跑的动作中实现，羊跑光显示失败图像。 胜利判断在槌子事件中，洞全部修好即胜利。 第二关在胜利时多一个步骤跳转到第二页，复制代码并修改，增加一只凶狠的狼，用 AI 作图。 5. 完成与测试： 2024 年 5 月 11 日 17:34:04 完成所有内容，上传服务器测试，存在小 BUG 但先凑合用。 开发过程中发现 AI 生成的内容不能完全信任，可能 90%能用，但剩下 10%需要人工调整，学习还是有必要的，AI 只是辅助，有条件问专家是好的解决方案。

要一个人完成类似游戏的虚拟世界，可能需要以下软件： 1. 图像生成软件，如 Midjourney、Stable Diffusion 等，用于生成概念图像和美术作品。 2. 3D 建模软件，用于创建 3D 模型、添加纹理和效果等。 完成所需的时间因多种因素而异，包括个人的技能水平、项目的复杂程度、投入的时间和精力等。像《Red Dead Redemption 2》这样复杂的游戏，制作成本近 5 亿美元，花了将近 8 年的时间来建造。但如果是相对简单的虚拟世界，时间可能会短很多。不过，这需要您具备扎实的相关技能和持续的努力。

如果您想一个人完成类似游戏的虚拟世界，以下是一些可能会用到的软件： 1. Scenario、Iliad：可以创建游戏资源。 2. Promethean：能够构建整个虚拟世界的平台。 3. Inworld、Charisma、Convai：可用于生成非玩家角色（NPC）。 4. Midjourney：有助于游戏设计师进行游戏概念探索与灵感启发。 5. Stable Diffusion：可用于处理图像，如形成系列的图像变化、创建最后的艺术作品等。 6. 谷歌的 Genie：可以通过单张图像提示生成可玩的交互式环境，由潜在动作模型、视频 tokenizer 和动态模型组成。 此外，生成式人工智能工具在游戏概念探索、美术作品制作等方面也能发挥作用，比如加快概念艺术的开发流程。但需要注意的是，创建 3D 元素比创建 2D 平面图更为复杂，目前相关业务和创新尚在探索中。

以下是为您提供的关于 AI 数学游戏的相关信息： 图灵测试游戏： 游戏背景：参与者包括人类和 AI，通过互相提问和答题协助裁判判断身份。人类和 AI 初始各有 3 点生命值，被裁判认为更像 AI 的一方每轮扣 1 点生命值，生命值为 0 时游戏结束。胜场会被记录，胜利最多者拥有 AI 冠名权。 游戏特色：加入了辩论环节，玩家可反驳裁判的初步判断。 开发情况：已在 coze 上开发完成。 国内版： 国外版： （国外平台昨天开始收费，已从 32k 降级为 8k） 游戏中的生成式 AI 革命： 结论：对于游戏创作者来说是令人难以置信的时代，生成构建游戏所需内容变得简单，甚至可想象为玩家创建完全个性化的游戏。 什么是生成式 AI：是一种机器学习类别，能根据用户提示生成新内容，目前文本和图像应用成熟，在多个创意领域都有工作进行。AI 在游戏中并非新鲜事，但早期游戏中的虚拟对手只是简单脚本程序，不能学习，如今因更快的微处理器和云技术，有更多计算能力可构建大型神经网络，用于识别复杂领域的模式和表示。该博文分为两部分，第一部分是对游戏领域生成式 AI 的观察和预测，第二部分是该领域的市场地图，概述细分市场并确定关键公司。

以下是一些免费的文生视频工具推荐： 1. Pika：是一款出色的文本生成视频AI工具，擅长动画制作，并支持视频编辑。 网址：https://pika.art/ https://discord.gg/pika 教程： 2. SVD：如果熟悉Stable Diffusion，可以直接安装这款最新的插件，在图片基础上直接生成视频。这是由Stability AI开源的video model。 3. Kaiber：这是一款视频转视频AI，能够将原视频转换成各种风格的视频。 网址：https://kaiber.ai/ 4. Hidreamai（国内，有免费额度）： 网址：https://hidreamai.com//AiVideo 特点：支持文生视频、图生视频，提示词使用中文、英文都可以，文生视频支持正向提示词、反向提示词、运镜控制、运动强度控制，支持多尺寸，可以生成5s和15s的视频 5. ETNA（国内）： 网址：https://etna.7volcanoes.com/ 特点：是一款由七火山科技开发的文生视频AI模型，可以根据用户简短的文本描述生成相应的视频内容。生成的视频长度在8~15秒，画质可达到4K，最高38402160，画面细腻逼真，帧率60fps。支持中文，时空理解 更多的文生视频的网站可以查看这里： 需要注意的是，这些工具均适合于不同的使用场景和需求，您可以根据自己的具体情况进行选择。内容由AI大模型生成，请仔细甄别。

以下是一些好用的文生视频工具： 1. Pika：非常出色，擅长动画制作，支持视频编辑。 2. SVD：如果熟悉Stable Diffusion，可安装此最新插件，在图片基础上生成视频，由Stability AI开源。 3. Runway：老牌AI视频生成工具，提供实时涂抹修改视频功能，但收费。 4. Kaiber：视频转视频AI，能将原视频转换成各种风格的视频。 5. Sora：由OpenAI开发，可生成长达1分钟以上的视频。 此外，还有以下工具可供选择： 1. PixVerse：人少不怎么排队，还有换脸功能，网址：https://pixverse.ai/ 。 2. GigaStudio：创作者可申请免费会员，文生视频效果好，网址：https://studio.gigaai.cc/ 。 3. Heygen：最近不好注册使用，网址：https://www.heygen.com/ 。 4. Krea：12 月 13 日免费公测，网址：https://www.krea.ai/ 。 5. Moonvalley：网址：https://moonvalley.ai/ 。 6. Mootion：3d 人物动作转视频，网址：https://discord.gg/AapmuVJqxx 。 7. 美图旗下：网址：https://www.miraclevision.com/ 。 8. Neverends：有 2 次免费体验，操作傻瓜，网址：https://neverends.life/create 。 9. SD：Animatediff SVD deforum 。 10. Morph Studio：还在内测，网址：https://app.morphstudio.com/ 。 11. Dreamina：剪映旗下，动作幅度有很大升级，网址：https://dreamina.jianying.com/ 。 12. 七火山：网址：https://etna.7volcanoes.com/?ref=pidoutv.com 。 更多的文生视频的网站可以查看这里：https://www.waytoagi.com/category/38 。 需要注意的是，这些工具均适合于不同的使用场景和需求，您可以根据自己的具体情况进行选择。内容由AI大模型生成，请仔细甄别。

DeepSeek 可以文生图。 DeepSeek 深夜发布的大一统模型 JanusPro 将图像理解和生成统一在一个模型中。全新的 Emu3 仅通过预测下一个 token 这一建模范式进行训练，可完成文本、图像、视频三种模态数据的理解和生成。Emu3 支持高质量文生图，支持灵活的分辨率和风格。 JanusPro7B 远好于 Janus，更稳定，提示词更短。JanusPro 是一个统一理解和生成多模态语言模型（MLLM），它将多模态理解和生成的视觉编码解耦。 此外，DeepSeek 开源的多模态模型 JanusPro 寓意古罗马双面神雅努斯，既能进行视觉理解，也能生成图像。与 DALLE 3 相比，JanusPro 在参数上领先，并具备图像识别、地标识别等多种能力。该模型通过更优化的训练策略、更海量的数据和更大规模的参数（70 亿）实现了更强的智能表现。

以下是关于文字生成视频的 AI 能力的相关信息： 文字生成视频的 AI 产品有： 1. Pika：擅长动画制作，支持视频编辑。 2. SVD：可在 Stable Diffusion 图片基础上直接生成视频，是 Stability AI 开源的 video model。 3. Runway：老牌 AI 视频生成工具，提供实时涂抹修改视频的功能，但收费。 4. Kaiber：视频转视频 AI，能将原视频转换成各种风格的视频。 5. Sora：由 OpenAI 开发，可生成长达 1 分钟以上的视频。 更多的文生视频的网站可以查看：https://www.waytoagi.com/category/38 （内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别） 对于视频模型的评估，可从以下方面全面评估 AI 视频生成模型的各种能力： |测试类型|提示词（Prompt）| ||| |生成质量|“A highresolution 4K video of a sunset over the ocean with smooth transitions.”| |生成速度|“A short 10second clip of a running dog in a park.”| |一致性|“A person walking from left to right across the screen with consistent motion and background.”| |多样性|“A fantasy world with dragons flying in the sky and wizards casting spells.”| |可控性|“Generate a video of a beach scene with a setting sun and seagulls flying,with the ability to change the weather from sunny to cloudy.”| |音频生成|“A video of a thunderstorm with synchronized sound effects of thunder and rain.”| |界面友好度|“Test the user interface by generating a video of a mountain landscape with easytouse controls for adjusting the time of day and weather conditions.”| |可定制性|“Create a video of a city street with customizable options for the number of people,types of vehicles,and time of day.”| |计算资源|“Generate a 30second video of a busy market scene and measure the CPU,GPU,and memory usage.”| |运行成本|“Produce a 2minute educational video on the water cycle,evaluating the cost efficiency for longer videos.”| |错误处理|“Generate a video with an incomplete prompt to test how the model handles missing information.”| OpenAI 发布的首款文生视频模型 Sora 具有强大的能力，不仅能根据文字指令创造逼真且充满想象力的场景，还能生成长达 1 分钟的超长视频，且一镜到底。在视频中的女主角、背景人物等方面都达到了惊人的一致性，各种镜头随意切换，人物保持了神一般的稳定性。相比之下，Runway Gen 2、Pika 等 AI 视频工具在几秒内的连贯性方面还有待突破。

以下是关于文生图的相关知识： 1. 简明操作流程： 定主题：明确生成图片的主题、风格和要表达的信息。 选择基础模型 Checkpoint：根据主题选择贴近的模型，如麦橘、墨幽的系列模型。 选择 lora：寻找与生成内容重叠的 lora，以控制图片效果和质量。 ControlNet：可控制图片中特定的图像，如人物姿态、特定文字等，属于高阶技能。 局部重绘：下篇再教。 设置 VAE：选择 840000 即可。 Prompt 提示词：用英文写需求，使用单词和短语组合，用英文半角逗号隔开。 负向提示词 Negative Prompt：用英文写要避免产生的内容，单词和短语组合并用英文半角逗号隔开。 采样算法：一般选 DPM++2M Karras，也可参考模型作者推荐的采样器。 采样次数：根据采样器特征，选 DPM++2M Karras 时在 30 40 之间。 尺寸：根据喜好和需求选择。 2. 提示词： Stable Diffusion 的生成方式主要分为文生图和图生图两种，文生图仅通过正反向词汇描述发送指令。 文本描述分为内容型提示词和标准化提示词，内容型提示词用于描述想要的画面，如“1 个女孩，黑发，长发，校服，向上看，短袖，粉红色的花，户外，白天，蓝色的天空，云，阳光，上身，侧面”。 采样迭代步数通常控制在 20 40 之间，采样方法常用的有 Euler a、DPM++2S a Karras、DPM++2M Karras、DPM++SDE Karras、DDIM 等，有的模型有指定算法，搭配更好用。 比例设置为 800:400，尺寸并非越大越好，模型练图基本按 512x512 框架，可点选高清修复放大图像倍率。 3. 文生图工具： DALL·E：OpenAI 推出，可根据文本描述生成逼真图片。 StableDiffusion：开源，能生成高质量图片，支持多种模型和算法。 MidJourney：图像生成效果好，界面设计用户友好，在创意设计人群中流行。 在 WaytoAGI 网站（https://www.waytoagi.com/category/104 ）可查看更多文生图工具。

要提高文生图中字在图中的准确率，可以从以下几个方面入手： 1. 数据准备： 对于中文文字的生成，Kolors从两个方面准备数据。一是选择 50000 个最常用的汉字，机造生成了一个千万级的中文文字图文对数据集，但机造数据真实性不足。二是使用 OCR 和 MLLM 生成海报、场景文字等真实中文文字数据集，大概有百万量级。 Hugging 和英特尔发布了提高文生图模型空间一致性的方案，包括一个详细标注了空间关系的 600 万张图片的数据集，模型和数据集都会开源。 2. 模型能力： DALLE 3 和 SD3 已经有了很强的英文文字生成能力，但目前还未有模型具有中文文字的生成能力。中文文字的生成存在困难，一是中文汉字的集合大且纹理结构复杂，二是缺少中文文字的图文对数据。 作者观察到，使用机造数据结合高质量真实数据后，中文文字生成能力的真实性大大提升，而且即使是真实数据中不存在的汉字的真实性也得到了提升。 3. 训练方法： 在包含大量物体的图像上进行训练，可以显著提高图像的空间一致性。 此外，在写文生图的提示词时，通常的描述逻辑是这样的：人物及主体特征（服饰、发型发色、五官、表情、动作），场景特征（室内室外、大场景、小细节），环境光照（白天黑夜、特定时段、光、天空），画幅视角（距离、人物比例、观察视角、镜头类型），画质（高画质、高分辨率），画风（插画、二次元、写实）。通过这些详细的提示词，能更精确地控制绘图。对于新手而言，还有一些功能型辅助网站来帮我们书写提示词，比如：http://www.atoolbox.net/ 、https://ai.dawnmark.cn/ 。还可以去 C 站（https://civitai.com/）里面抄作业。但要注意图像作者使用的大模型和 LORA，不然即使参数一样，生成的图也会截然不同。