网易游戏人工智能实验室分享:游戏中应用的AI技术

在2019网易游戏开发者峰会上,网易游戏人工智能实验室技术总监Weldon Zhang,分享了人工智能实验室在游戏AI上的探索和成果,对游戏中应用的AI技术进行了盘点。

总体来看,AI技术可以在游戏中运用的五个方向分别是:图像API,模型动画,语音文本,游戏机器人以及营销运营。

以下是分享实录:

众所周知,中国是世界上最大的游戏市场,一是得益于庞大的玩家人数,二是离不开各公司在技术上的突破。

作为其中一份子,网易也非常注重技术积累。同时在看似繁荣的游戏市场下,我们也面临了很多挑战,经过多年培养,玩家对游戏的品质要求越来越高,游戏的开发成本逐年增加。同时由于玩家结构调整和市场变化,都给我们的市场增长带来阻碍。这些问题要求我们要在技术上不断的创新。AI实验室就希望通过人工智能技术,服务于各游戏研发部门,寄希望打造精品化的游戏。

首先,简单回顾一下游戏AI的背景。游戏AI是伴随电子游戏而出现的,在早期的《吃豆人》等游戏中就出现了对抗类AI角色,后来逐渐出现了更复杂的NPC AI。自从DeepMind发表在《自然》杂志上的DQN文章后,游戏AI开始引起重视,在短短三四年的时间,DQN发展出了很多变种,解决了很多以往无法解决的功能问题。

对于游戏行业之外的人,真正了解到游戏AI可能是从AlphaGo开始的,这让大家感觉到游戏AI的春天即将到来。在去年OpenAI Five在《Dota 2》里已经可以打败一般水平的玩家。

除通常理解的游戏AI之外,语音、视觉、机器学习等所有AI技术都可以运用到游戏中。

这次主要是想探讨一下哪些技术可以在游戏中得到应用,所以出发点是从技术方面来考虑的,并不是从产品的方面去考虑。接下来分为五个方向进行分享:图像API,模型动画,语音文本,游戏机器人以及营销运营。

一、图像API

这是传统AI行业经常做的事情,在游戏里也经常用到。因为在很多游戏推广运营甚至游戏的交互中,经常需要玩家上传图像,这里面就存在很多应用。举几个例子:

第一,人脸解锁,也可以应用到手游非登陆密码解锁;

第二,人脸美化,使玩家交互过程更加和谐;

第三,人脸变换,制作年龄变化、脸型变化等趣味玩法和营销赋能,不仅是静态的变脸,还可以实现动态替换。

第四,图像检测,进行黄图检测、垃圾广告检测、政治人物检测和暴恐方面的检测,过滤掉不合适的内容。

还有一类图像API是游戏美术图像的生成和变换,美术资源的制作是整个游戏制作成本中最大的一块,所以我们就思考,有没有什么AI技术可以自动生成这些美术资源,当然不仅限于图像。后来发现利用图像技术进行场景风格化,角色风格化,自动上色,个性字体等方面的应用都可以帮助美术节省成本。

画面风格迁移可以把不同画家的风格转化到同一张图片上,得到不同画家风格的图片。我们在游戏中也做过很多尝试,例如通过一张真实的照片,直接转换为各种风格的素材。

二、模型动画

1.角色,场景,道具生成

模型生成主要是围绕人物角色、动物角色、物体的3D扫描重建以及最近很流行的智能捏脸等方面。

捏脸已经成为很多游戏的标配,其中有很多可以探索的地方。玩家想达到自己想要的脸型会花费很多时间,那么如果上传玩家自己的照片就可以进行自动匹配脸型。

另外还可以利用玩家上传的照片和游戏的模型进行融合,进行智能捏脸,让玩家有较好的游戏代入感,以及对人头模型进行宠物化实现趣味玩法等。

2.动画生成

有了人头和人体模型之后,就要进行动画生成。动画方面我们也进行了很多研发,例如口型动画,表情动画;同时还做了很多表情捕捉、动作捕捉、动画控制器等方面的探索。

语音驱动口型动画基本原理是:对输入的语音做特征提取,通过深度网络模型找到对应的口型,从而生成动画。目前口型的模型也已经做到可以自动生成了,可以自动识别语音的情感变换面部表情。同时在虚拟直播时,面向一些有特色的直播,可以做一些表情实时迁移。

三、语音文本应用

语音和文本方面也存在很多应用,例如语音识别、语音合成、声纹识别、文本生成、文本分类、文本交互等。

语音识别主要是用于识别玩家上传的语音,过滤掉不合适的内容,也可以用语音识别技术对游戏进行控制;

语音合成主要运用于NPC配音,基于端对端神经网络语音合成,生成多语言带感情的语音,还可以做一些声纹识别,例如闻声识人,从而进行玩家身份验证,无须输入身份信息。

文本生成的方法可以生成古诗、对联、战报、文案等,实现趣味玩法或者加速文案制作;

文本分类中,通过对聊天频道的内容监控,我们可以做广告过滤、社交推荐等;

文本交互可以做互动交互、智能客服、新人引导、NPC聊天以及伴随养成和辅导这些相关内容,给玩家提供更好的体验。

四、游戏AI机器人

类似于DeepMind和OpenAI,我们也在游戏机器人方面做了大量的工作。结合监督学习、强化学习以及规则库,我们在游戏角色的微操、决策等方面做了很多尝试,可以应用于卡牌、对抗类游戏。

五、智能营销运营

在智能营销方面,我们可以利用图像识别技术进行外挂检测。还可以给玩家进行推荐,譬如道具推荐,搭配推荐,战场匹配等。最后还可以进行图像,文本,动画等玩家分享。

游戏外挂破坏了游戏的平衡,所以游戏需要对这些外挂进行检测。我们训练了一个基于深度学习的轻量级外挂作弊检测模型,放到PC端或移动端做定时的检测,可以把外挂识别出来。模型的准确率非常高,且占用资源量非常少,检测速度很快,能够深度打击这些外挂。

毫无疑问,人工智能给游戏开发带来更多便利和更加多样性的玩法,同时,一款游戏中人工智能运用的好坏也会直接影响到游戏的可玩性。如何在现有技术水平的基础上加入更多、更新颖的人工智能技术,也是未来游戏开发中值得讨论的课题。未来在游戏以及更多领域中,人工智能会有更多、更强大的应用。

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