网易互娱这样用AIGC，爆款游戏只是牛刀小试｜量子位智库对话

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量子位智库发自凹非寺
量子位 | 公众号 QbitAI

*本文为量子位智库「AIGC+游戏」系列深度访谈栏目，更多内容请关注即将发布的「AIGC游戏产业全景报告」

谈新技术在游戏领域的应用，绕不开网易。

一梦江湖、第五人格、蛋仔派对……

几款大热游戏的背后竟然都有同样的一道身影——网易互娱AI Lab。

作为游戏行业领先的人工智能实验室，网易互娱AI Lab 已经深耕6年。今年更是以多风格模型池和多样化的AI训练框架，夺得Olympic AI竞赛冠军。而在实际的开发中，AI技术更是在游戏研发各个环节，展现出了加倍提高效率，减小过半成本的功效。

网易互娱这样用AIGC，爆款游戏只是牛刀小试｜量子位智库对话 △本文插图均为受访者供图

所以AI大模型席卷的此时此地，网易互娱AI Lab对AIGC游戏有着哪些具体实践和思考？

游戏研发哪些习以为常的环节已经被AI渗透？

未来游戏行业最值得期待的AI技术有哪些？

量子位智库此次特地邀请到网易互娱AI Lab，为我们深度解读游戏AI的研发与AIGC技术在热门游戏中的应用。

网易互娱AI Lab

网易互娱AI Lab成立于2017年，是专注于游戏领域的人工智能实验室。

网易互娱AI Lab实验室致力于3D和计算机视觉、自然语言处理、游戏 AI和音频等游戏场景下的AI相关应用落地研究，旨在通过AI技术助力网易互娱旗下热门游戏及产品的技术升级。目前，实验室的技术成果已在美术资源生产、游戏运营、玩家体验改善、营销等全链路实现赋能，并应用于《哈利波特：魔法觉醒》、《蛋仔派对》、《梦幻西游》、《一梦江湖》和《第五人格》等多款热门游戏。

网易互娱这样用AIGC，爆款游戏只是牛刀小试｜量子位智库对话

精彩观点

我们的许多AI工具都能增进一半以上的游戏开发效率。
UGC游戏会更有AIGC应用的前景。
不同的技术可能是多方面迸发的，但每个点与游戏结合，辅助游戏的开发运营则是渐入的。
AI在游戏环境感知和操作上有着普通玩家无可比拟的精度。
文字直出高质量三维模型或文字直接生成高质量动画是值得期待的技术场景。
……

访谈实录

网易互娱AI Lab的游戏应用？

比如针对某款卡牌游戏，AI平衡性测试单组服务器的采样速度为14w局/小时，相当于一个真人日夜不休地测试约500天。

量子位智库：目前AI Lab的业务涉及哪几个领域？

网易互娱AI Lab：我们的AI技术可辅助从游戏策划、美术、音频、程序、测试、营销运营的各个环节。例如，通过AI捏脸让玩家在捏脸环节能够拥有更多自由度，轻松创造千人千面的游戏世界（《一梦江湖》的捏脸系统）；

借助文本生成技术，游戏可以在新春等节日推出符合传统文化习俗的对联玩法；

借助AIxFace面部实时动捕技术，游戏可以添加颜艺系统，玩家能在游戏中DIY角色表情包。

另一方面，也作为生产效率工具，帮助策划自动完成一些传统需要人手动做的重复性工作，比如音游中的谱面生成，或者关卡配置中的平衡性验证。

在游戏美术方面，AI能够提升动画的制作效率，帮助实现美术减负。例如，原本需要借助传统动捕流程或手K生成的表情或动作动画，如今通过AIxFace轻量级面部动捕，只需要一个普通摄像头就几乎可以做到表情动作动画的实时生成，而耗时耗力的NPC建模过程也可以通过3D人头重建或风格化模型生成得以改变，只需一张照片，AI就可以实时生成超写实的3D人头或符合游戏风格的脸模。

又比如，在PGC场景下，美术可以基于需求对AIxPose视频动捕的结果进行和传统美术生产流程一样的调整，但相比按传统流程，动画制作效率可以提升4-5倍，节省7-8成的成本。

在音频上，AI音频管理系统将海量音频可视化呈现，做到自动识别并推荐声音。语音合成技术可用于游戏前期语音资源的生成及辅助调试。

游戏开发出来之后，就是测试环节。我们现在有研发AI自动化测试来解放人力，提升游戏平衡性。AI一小时的战斗数量是和投入的服务器资源以及游戏类型相关的，比如针对某款卡牌游戏，单组服务器的采样速度为14w局/小时，相当于一个真人日夜不休地测试约500天。

在后续运营层面，AI可以帮助实现精细化运营。通过AI用户标签匹配、敏感内容审核技术等保护游戏环境。

在游戏营销方面，AIxPose视频动捕工具能够帮助快速生成一些热点动作，比如《爱你》、《毽子操》等等，相比传统的流程能减少80%的制作时间。还有漫画脸生成、AI换脸等等……

量子位智库：存不存在有哪些游戏会更有AIGC技术应用的前景？

网易互娱AI Lab：UGC游戏，比如网易的《蛋仔派对》，玩家参与内容的制作，有了AI工具的辅助，对于玩家制作内容的门槛会有所降低。

量子位智库：AIGC技术能帮助什么游戏要素？

网易互娱AI Lab：比如《蛋仔派对》中，地图编辑器非常受玩家的欢迎，玩家会自发制作各种地图，很多制作精良的地图会受到其他玩家的喜爱，比如有春节地图等。地图制作并没有那么容易，比如一朵花朵的制作，需要玩家将基础的球体、长方体等等调整大小、形状、位置才能制作完成。但是借助网易互娱AI Lab的3D模型生成技术，玩家现在能直接一键生成花瓣，或是输入文字生成像素墙，或者是图片墙。

量子位智库：最受生成式AI冲击的游戏开发元素是哪些？

网易互娱AI Lab：不能说是冲击，我们一直在研究各个方向的AI技术，包括3D与计算机视觉、自然语言处理、游戏AI、语音。而各技术和工具大多是基于对游戏痛点的洞察，并在实践中努力去满足游戏业务的需求。

量子位智库：这些技术的迸发存在先后之分吗？网易互娱AI Lab：不同的技术点是多方面迸发的，比如语言文字处理方面的技术和3D计算机视觉方面的技术可能在同一时间都会有各自的进展。但是每个点在游戏内，跟游戏结合辅助游戏的开发运营则是渐入的。比如我们的AIxPose视频动捕工具，内核是轻量级的动捕技术，能够基于视频提取人物中的动作，工具开发推荐给游戏工作室后，工作室会结合实际工作场景对技术提出反馈和建议，我们再根据游戏工作室的反馈去调整优化。

玩家对局的游戏AI真的想赢吗？

温暖局需要确保玩家获胜，但又不能获胜的过于轻松从而丧失成就感，我们就能根据玩家当前水平投放对应强度模拟玩家，并巧妙地输掉。

量子位智库：现在解决类似游戏AI生成的问题，使用的是什么样的技术方法？

网易互娱AI Lab：对于竞技型的游戏AI，我们会使用强化学习、模仿学习等一系列深度学习方法来实现，AI逻辑操作由神经网络控制。同时，为了满足某些强制性需求，或者出于性能方面的考虑，也会结合传统游戏AI方法，如行为树、效用系统等方法，以实现更加高效和灵活的游戏AI系统。针对非战斗类游戏AI，如模拟人生中的NPC，我们还能结合大语言模型技术，提供更加有互动感、真实感的智能NPC游戏AI。

量子位智库：提到智能NPC和游戏AI，据您了解在游戏内使用AI模拟玩家的需求量大吗？

网易互娱AI Lab：看使用场景。例如PVP对战玩法中，一些新手玩家或连败的玩家可以匹配游戏AI进行陪玩，来帮助玩家恢复信心，避免玩家流失。温暖局需要确保玩家获胜，但又不能获胜的过于轻松从而丧失成就感，我们目前已经能根据玩家当前水平投放对应强度模拟玩家，并巧妙地输掉。此外，游戏在空闲时段玩家较少时，AI模拟玩家还可以作为补位机器人出场，避免玩家等待时间过长。

量子位智库：AI决策和普通玩家决策的最大区别在哪里？

网易互娱AI Lab：由于AI模型直接接受游戏状态的数值作为输入，输出也是很精确的数值输出，所以AI在游戏环境感知和操作上有着普通玩家无可比拟的精度。AI能够很精确地估计当前局势状态，并做出最合适的反应。所以为了达到实际使用的标准，我们可以通过故意模糊输入输出的方法，使得AI能够自适应地匹配玩家的水平，提升玩家的游戏体验。

量子位智库：目前替代性高吗，普通玩家能察觉出「对手」是AI吗？

网易互娱AI Lab：在确定性高的场景下，比如对战中的技能使用，使用基于强化学习方法的AI表现上可以和人类玩家非常接近，甚至做到以假乱真的地步。

往往是在一些无关紧要的场景上，更容易被普通玩家察觉出来。例如，人类玩家在移动时，很喜欢做跳、切换方向等无意义的动作，而AI为了追求效率选择最高效的移动操作，会显得非常僵硬。针对类似的情况，网易互娱AI Lab的游戏AI能够达到超出预期的表现，这是因为我们在训练时会鼓励AI做这些无意义的动作，或者让游戏AI进行模仿学习训练，提升AI的拟人性与多样性，减少被玩家看出来的可能性。

Olympic AI竞赛的智能体如何在游戏中落地？

在竞赛智能体的过程中，我们设计实现了一种基于强化学习和多样性模型池的高强度、策略丰富的AI训练框架。通过该框架，我们可以训练得到高强度，多风格的游戏智能体。

量子位智库：像今年IJCAI Olympic AI竞赛上生成的智能体，未来能够在游戏环境中实现哪些功能？

网易互娱AI Lab：在竞赛智能体的过程中，我们设计实现了一种基于强化学习和多样性模型池的高强度、策略丰富的AI训练框架。通过该框架，我们可以训练得到高强度，多风格的游戏智能体。由于框架具有极强的泛化能力，同样的方案可以直接接入不同类型的游戏以及具体需求场景。

量子位智库：提高「泛化能力」和避免强化学习领域的「非传递性」问题，有哪些经验可以和我们分享的吗？

网易互娱AI Lab：AI模型在长时间的训练过程中，由于模型容量的限制和训练对手的改变，会逐渐遗忘掉一段时间之前习得的策略，看似模型指标越来越好，实际水平且没有提升。为了解决这个问题，我们在框架中建立了多风格模型池，将历史训练得到的模型，模仿学习得到的模型，以及不同参数配置、奖励函数训练得到的模型作为最新版模型训练时的对手，使得AI在面对不同对手时都有相应的策略应对。与模型池中模型的对战结果也作为一个更加客观的评估指标，帮助我们更好地发现并避免非传递性问题。

为了增加AI策略的泛化性，我们在框架中加入多样性策略与奖励函数的自动探索功能，进一步提升了对手模型池的丰富程度。

量子位智库：这个框架有哪些特别的落地场景？

网易互娱AI Lab：这套框架能够在游戏中作为陪玩机器人、对战机器人或者温暖局机器人。训练出的游戏AI有强度可控的特点，使用中，可以根据玩家的游戏段位及局面状态来调节自身强度，让玩家感受惜败或险胜的游戏体验，从而增加用户粘性，提高游戏留存。

量子位智库：所以有时候游戏输了也是可以怪怪「队友」的。

网易互娱AI Lab：哈哈哈哈哈哈可以，如果你的队友是AI那它应该也不会生气。

量子位智库：开发这类「游戏AI」存在全行业广泛的痛点或难点吗？

网易互娱AI Lab：其中一个难点是，如何通过游戏AI真正提升玩家的用户体验。其实游戏AI从水平上来讲已经能够轻松超越人类玩家，好的用户体验设计没有标准答案，需要开发人员与策划一起不断地设计迭代，我们在多样性、拟人性方面做出的努力也是为了实现这个目标。同时，除了 AI策略，我们还需要通过文字、语音等指令交互方式加强人机之间的协作，在更多维度上提升玩家的体验。

如何用AI来进行平衡性测试？

平衡性测试的结果只能作为一种预测结果，不一定完全准确。

量子位智库：开发AI代替真人玩家进行游戏测试，优势在哪里？

网易互娱AI Lab：游戏测试，尤其是平衡性测试，往往涉及大量重复且繁杂的内容，用真人玩家测试费时费力，很难覆盖所有场景。我们的AI辅助测试是一种高效可靠的自动化测试手段，能够模拟不同水平玩家的真实行为，替代人类进行大规模测试，节约大量时间与成本投入。该系统只需少量调整，即可应对游戏升级带来的改变，能够极大减少维护成本。

量子位智库：能举个例子介绍一下我们通常会调整什么吗？

网易互娱AI Lab：比如角色的数值调整、技能调整、加入新角色等常规游戏内容更新，只需在系统中调整配置文件，重新测试就能得到游戏内容调整后平衡性测试结果。针对新的游戏机制，如在某个游戏版本中策划设计了「宠物系统」协助角色作战，则需要调整模型结构来适配对战机制的改变。

量子位智库：这里面最大的困难是什么？

网易互娱AI Lab：对于平衡性测试来说，很难在游戏内容正式上线前获取到真实的胜率数据，这使得平衡性测试的结果只能作为一种预测结果，不一定完全准确。面对这种情况，我们可以通过历史数据检验和完善测试AI表现的方式，不断优化测试效果，提升整个测试系统的泛化性。

AI安全技术比人力有多大提升？

我们基于语言模型的技术可将识别准确率提升到95%以上。

量子位智库：像「游戏环境净化」、「反外挂」等方面AI技术是如何起到作用的？

网易互娱AI Lab：「游戏环境净化」和「反外挂」的传统做法比较依赖人力和规则，识别的准确率不高，也无法对快速演化的、新的打击内容进行及时响应。AI技术的引入可以解决这两方面问题，比如，我们的游戏环境净化技术和反外挂技术基于AI算法，能够实现对违规内容或行为更精准的识别，同时基于数据驱动，也可以对新的打击内容进行及时响应，大大提高效率。

量子位智库：对比传统方法有确切的效率提升成绩吗？

网易互娱AI Lab：游戏内涉及文本的敏感内容识别技术，传统基于词表方法的识别准确率在50%左右，而我们基于语言模型的技术可将识别准确率提升到95%以上；

工作室违规拉人场景，传统基于规则的方法召回率有限，且会被灰产工作室测试出规则阈值从而进行规避；我们基于行为序列建模后，其准确率和召回率均超过90%，且不易被灰产工作室攻克。

游戏厂商喜欢什么样的AI工具？

只要能落地于业务，带来价值，游戏厂商肯定都喜欢。

量子位智库：游戏厂商对AI工具或大模型的需求有哪些特殊的偏好吗？

网易互娱AI Lab：只要是能落地于业务，带来价值——也就是能帮助降本增效，游戏厂商肯定都喜欢。具体对哪类AI工具或是否对大模型有需求，就要看游戏厂商自身的需求，比如前面说的SLG游戏可能对有助于买量素材生产的工具会更有需求。

量子位智库：存在游戏行业广泛使用的工具或大模型吗？

网易互娱AI Lab：有。比如AI动画工具、AI绘画工具、大模型。

量子位智库：现在游戏厂商更多是开发AI工具还是调用相关工具？

网易互娱AI Lab：游戏厂商规模不一样，策略可能不太一样。厂商规模较小的游戏公司，偏向直接调用相关工具，开发量不大或特别定制化的才会自行研发。规模较大的游戏厂商更多还是自行开发，因为要做长远布局，避免一些游戏行业头部中间部件被收购后工具无法使用，比如之前3D绘图公司IKinema被苹果收购，Cubic Motion被Epic Games收购。