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：
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。
AI有望在游戏中发挥重要作用，这一点我们的合作伙伴已经[深入地写过了](https://a16z.com/2022/11/17/the-generative-ai-revolution-in-games/)。生成式AI将使生产高质量游戏变得更加简单、更快和更便宜，同时使玩家能够真正定制他们的游戏体验。最受欢迎的游戏需要数百万——有时甚至数亿——的生产成本。除了游戏的故事情节，开发人员需要生成数千个媒体资源，从图形本身到3D模型再到音轨。这些高质量的AAA游戏的生命线是人类艺术家的工作和愿景。AI[不太可能](https://twitter.com/Tocelot/status/1602707590240079873)完全取代他们。然而，我们认为AI将为这些艺术家及其团队注入动力，使他们能够更有效地使用时间，并以更快和更低的成本发布游戏。我们已经看到像[Scenario](https://www.scenario.gg/)和[Iliad](https://iliad.ai/)这样可以创建游戏资源的AI工具，以及像[Promethean](https://www.prometheanai.com/)这样可以构建整个虚拟世界的平台。你甚至可以用像[Inworld](https://www.inworld.ai/)、[Charisma](https://charisma.ai/)和[Convai](https://convai.com/)这样的产品生成非玩家角色（NPC）。AI不仅将推动更多游戏的创造，而且将推动一种新型游戏的发展，这种游戏将更具动态性，并能根据每个玩家的偏好进行个性化定制。我们已经看到了一些早期的例子，比如基于文本的游戏，如[AI Dungeon](https://aidungeon.io/)和[Hidden Door](https://www.hiddendoor.co/)。想象一下进入一个游戏，仅需几句话就能设计一个精致的自定义头像。最终，这种情况可能扩展到整个虚拟世界，你可以从头开始创建。
生成式人工智能工具，在帮助像游戏设计师这样的角色进行游戏概念探索与灵感启发都比较有用处。这也是生产过程的一个关键环节，例如，某个游戏工作室正在使用上述工具，从根本上加快了他们的概念艺术的开发流程，因为他们只用了一天时间就创造出了一个图像，而在以前，这个过程需要长达3周的时间，但是具体怎么操作呢？首先，游戏设计师使用Midjourney来探索不同的灵感，并生成他们认为合适的概念图像。之后，图像会被交给专业的概念艺术家，艺术家可以把这些图像组合在一起，然后创建一个相关主题的连贯图像，然后将这些图片输入Stable Diffusion，以形成系列的图像变化。大家会共同讨论这些风格各异的图像风格，然后确定一个，用画笔手动编辑，然后继续重复以上过程，直到大家对作品结果感到满意。在这个阶段，再把这个图像最后上传给Stable Diffusion，创造出最后的艺术作品。2D Production Art还有的游戏工作室在尝试使用类似的人工智能工具来制作游戏中的美术作品。例如，下图是来自Albert Bozesan，关于如何使用Stable Diffusion来创建游戏中的2D资产的教程。来源：https://www.youtube.com/watch?v=blXnuyVgA_Y3D Artwork3D立体模块，是目前所有现代游戏以及即将到来元宇宙的重要构建源。虚拟世界和游戏关卡，本质上都是一个3D资产的集合，通过不同的组合和放置方法，修改不同的参数来填充游戏环境。而创建3D元素比创建2D平面图更为复杂，涉及多个步骤，包括需要制作3D模型、添加纹理和效果。而对于动画人物来说，还涉及到需要创建一个内部"轮廓"，然后在轮廓之上创建动画。我们发现有不同的初创公司，在寻找有关3D资产创建过程的各个阶段的机会，包括模型创建、角色动画和关卡制作等等。然而，这部分的业务和创新尚在探索中。
一键生成可玩游戏世界。Sora问世才不到两个星期，谷歌的世界模型也来了，能力看起来更强大：它生成的虚拟世界「自主可控」。[1111.mp4](https://bytedance.feishu.cn/space/api/box/stream/download/all/MT2EbuvU1ofonMxxd3JcFj8znvg?allow_redirect=1)刚刚，谷歌定义了生成式AI的全新范式——生成式交互环境（Genie，Generative Interactive Environments）。Genie是一个110亿参数的基础世界模型，可以通过单张图像提示生成可玩的交互式环境。群友写了一篇：[面向低年级小学生的Genie模型科普文章](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/FjwPwe4lti4nOfk5GLVcok2OnBe)我们可以用它从未见过的图像进行提示，然后与自己想象中的虚拟世界进行互动。不管是合成图像、照片甚至手绘草图，Genie都可以从中生成无穷无尽的可玩世界。Genie由三个部分组成：一个潜在动作模型，用于推断每对帧之间的潜在动作；一个视频tokenizer，用于将原始视频帧转换为离散token；一个动态模型，用于在给定潜在动作和过去帧token的情况下，预测视频的下一帧。看到这项技术发布，很多人表示：谷歌又要来领导AI技术了。谷歌还提出，Genie学到的潜在动作可以转移到真实的人类设计的环境中。在这个假设基础上，谷歌针对机器人视频训练了一个Genie模型，作为机器人领域潜在世界模型应用的概念验证。被颠覆的游戏、设计、XR、机器人行业……我们可以从四个维度来理解Genie的革命性意义。首先，Genie可以在没有动作标签时学习控制。