人工智能在游戏行业的应用

简介: 人工智能在游戏中有诸多应用,在游戏里领域扮演了相当重要的角色。那么,人工智能在游戏开发中具体是如何运用的?能给游戏行业带来什么?

说起人工智能,相信大家对于这个概念并不陌生,随着人工智能的高速发展,人工智能逐渐应用到了生活中的方方面面:AlphaGo战胜李世石,图像美化,直播中的一键换脸等。同时,人工智能在游戏中也有诸多应用,在游戏里领域扮演了相当重要的角色。

那么,人工智能在游戏开发中具体是如何运用的?能给游戏行业带来什么?

1、合成语音
image.png
录制声音是游戏开发中需要耗费大量时间和精力的一大领域。游戏开发者必须为配音演员进行试镜,记录场景并处理音频。有些游戏开发者甚至不惜花费大量时间去添加多种语言的配音。

对于独立开发者来说,在游戏中大规模添加对话并不是一个简单的选择。幸运的是,现在通过人工智能技术,只需简单地输入想要合成声音所需的文本即可。

2、内容审核

由于在游戏中玩家可以把自己的图片上传到个人空间,所以我们需要对这些图片进行内容审核,而审核的类别包括:黄图检测,广告检测,政治人物识别,以及暴恐识别。里面涉及了图像分类,人脸检测和比对,OCR,NLP等技术。目前审核平台已经每天为网易审核过百万张的图片。

3、人脸动画

人脸实时动画,主要实现的是一个人对着RGB摄像机去做表情,使得游戏中对应的角色模型实时地也跟着做一样的表情。该技术的第一个难点在于我们没有图像的深度信息,另一个难点在于要在移动端做到实时。目前基于Blendshape和骨骼,我们都有比较好的实时人脸动画效果。

4、市场调研

对于游戏厂商来说,真实有效的市场数据特别重要,这关系到游戏企业是否能提高产品竞争力。

通过AI机器人语音外呼系统,可以实现快速的产品市场调研、客户回访,实时录音功能,可供市场部工作人员调阅,AI机器人可记录客户对产品的反馈问题(游戏界面设计、游戏技能、整体画面、游戏体验感等)。

技术开发人员可根据这些真实有效的数据,改进、升级游戏,提高游戏产品的市场竞争能力。

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。

相关文章
|
10天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
AI技术深度解析:从基础到应用的全面介绍
人工智能(AI)技术的迅猛发展,正在深刻改变着我们的生活和工作方式。从自然语言处理(NLP)到机器学习,从神经网络到大型语言模型(LLM),AI技术的每一次进步都带来了前所未有的机遇和挑战。本文将从背景、历史、业务场景、Python代码示例、流程图以及如何上手等多个方面,对AI技术中的关键组件进行深度解析,为读者呈现一个全面而深入的AI技术世界。
66 10
|
3天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 物联网
AI赋能大学计划·大模型技术与应用实战学生训练营——湖南大学站圆满结营
12月14日,由中国软件行业校园招聘与实习公共服务平台携手魔搭社区共同举办的AI赋能大学计划·大模型技术与产业趋势高校行AIGC项目实战营·湖南大学站圆满结营。
AI赋能大学计划·大模型技术与应用实战学生训练营——湖南大学站圆满结营
|
14天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
转载:【AI系统】AI的领域、场景与行业应用
本文概述了AI的历史、现状及发展趋势,探讨了AI在计算机视觉、自然语言处理、语音识别等领域的应用,以及在金融、医疗、教育、互联网等行业中的实践案例。随着技术进步,AI模型正从单一走向多样化,从小规模到大规模分布式训练,企业级AI系统设计面临更多挑战,同时也带来了新的研究与工程实践机遇。文中强调了AI基础设施的重要性,并鼓励读者深入了解AI系统的设计原则与研究方法,共同推动AI技术的发展。
转载:【AI系统】AI的领域、场景与行业应用
|
9天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
探索AI在医疗诊断中的应用与挑战
【10月更文挑战第21天】 本文深入探讨了人工智能(AI)技术在医疗诊断领域的应用现状与面临的挑战,旨在为读者提供一个全面的视角,了解AI如何改变传统医疗模式,以及这一变革过程中所伴随的技术、伦理和法律问题。通过分析AI技术的优势和局限性,本文旨在促进对AI在医疗领域应用的更深层次理解和讨论。
|
15天前
|
人工智能 缓存 异构计算
云原生AI加速生成式人工智能应用的部署构建
本文探讨了云原生技术背景下,尤其是Kubernetes和容器技术的发展,对模型推理服务带来的挑战与优化策略。文中详细介绍了Knative的弹性扩展机制,包括HPA和CronHPA,以及针对传统弹性扩展“滞后”问题提出的AHPA(高级弹性预测)。此外,文章重点介绍了Fluid项目,它通过分布式缓存优化了模型加载的I/O操作,显著缩短了推理服务的冷启动时间,特别是在处理大规模并发请求时表现出色。通过实际案例,展示了Fluid在vLLM和Qwen模型推理中的应用效果,证明了其在提高模型推理效率和响应速度方面的优势。
云原生AI加速生成式人工智能应用的部署构建
|
6天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
AI在自然语言处理中的突破:从理论到应用
AI在自然语言处理中的突破:从理论到应用
51 17
|
6天前
|
人工智能 Serverless API
尽享红利,Serverless构建企业AI应用方案与实践
本次课程由阿里云云原生架构师计缘分享,主题为“尽享红利,Serverless构建企业AI应用方案与实践”。课程分为四个部分:1) Serverless技术价值,介绍其发展趋势及优势;2) Serverless函数计算与AI的结合,探讨两者融合的应用场景;3) Serverless函数计算AIGC应用方案,展示具体的技术实现和客户案例;4) 业务初期如何降低使用门槛,提供新用户权益和免费资源。通过这些内容,帮助企业和开发者快速构建高效、低成本的AI应用。
44 12
|
3天前
|
人工智能 容灾 关系型数据库
【AI应用启航workshop】构建高可用数据库、拥抱AI智能问数
12月25日(周三)14:00-16:30参与线上闭门会,阿里云诚邀您一同开启AI应用实践之旅!
|
10天前
|
数据采集 人工智能 移动开发
盘点人工智能在医疗诊断领域的应用
人工智能在医疗诊断领域的应用广泛,包括医学影像诊断、疾病预测与风险评估、病理诊断、药物研发、医疗机器人、远程医疗诊断和智能辅助诊断系统等。这些应用提高了诊断的准确性和效率,改善了患者的治疗效果和生活质量。然而,数据质量和安全性、AI系统的透明度等问题仍需关注和解决。
129 10
|
2天前
|
人工智能 前端开发 Java
Spring AI Alibaba + 通义千问,开发AI应用如此简单!!!
本文介绍了如何使用Spring AI Alibaba开发一个简单的AI对话应用。通过引入`spring-ai-alibaba-starter`依赖和配置API密钥,结合Spring Boot项目,只需几行代码即可实现与AI模型的交互。具体步骤包括创建Spring Boot项目、编写Controller处理对话请求以及前端页面展示对话内容。此外,文章还介绍了如何通过添加对话记忆功能,使AI能够理解上下文并进行连贯对话。最后,总结了Spring AI为Java开发者带来的便利,简化了AI应用的开发流程。
78 0

热门文章

最新文章