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「C位观察」生成式AI与AIGC(下)

作者:CMC资本发布时间:2023-03-29

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承接上期内容,本期「C位观察」CMC资本董事总经理易然执笔,给大家带来AI领域系列专题的第一篇研究——「生成式AI与AIGC」(下)

易然  Yi Ran

CMC资本 董事总经理

专注投资领域:基础软件、云计算、TMT、B2B

接上一期观察:「C位观察」生成式AI与AIGC(上)(点击回顾上期内容)

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内容创作者的帮手还是对手?

作为CMC核心的投资主题之一,我们确实非常乐意看到技术能够在娱乐内容领域带来范式转移和新的机会。 

生成式AI目前仍然还是不成熟(但可能很快变得好用)的辅助工具,内容创作者和创意工作者们没有必要谈虎色变,担心创作方式跟不上时代甚至彻底丢了饭碗。

其一,如前面提到,生成式AI或AIGC的重要特性之一还是人的参与;主观意愿、创意、审美、判断等离不开创作者。在AI画图等落地实践中也证明了,AI和人交互配合工作的效果才是最好的。

其二,生成式AI会代替掉内容创作中很多劳动密集或繁琐的低级工作。但一方面解放了更多的时间,创作者能专注于创意相关的事务;另一方面,更重要的是降低了门槛,进一步“民主化“了内容创作,让更多有创意、有需求但缺乏一些必备技能的普通人能够参与到创作中来。

比如AI视频编辑公司Runway。该公司创立时主要立足于让各类大模型更易于部署使用。后来,来自于视频/影视从业人员的需求快速增长,不断有从业人员联系公司希望基于大模型提供某项自动化功能,以减少繁复的手工劳动。因此公司便基于生成式AI的模型,推出了转描、边缘抠图、视频内图像调整和修复、插帧、音效、运动轨迹等一些列的工具,最后公司产品转型为面向视频/影视创意人员服务的自动化解决方案,成为了许多从业人员非常喜爱的帮手。

其三,AI给予了内容创作更多的可能性。

我们以游戏领域为例,由于其基于虚拟世界(对真实/精确性要求相对低),内容巨大且复杂(大量重复性人力工作),可能是内容创作领域中生成式AI能发挥最大效果之处。

今天的3A游戏,动辄上亿美元成本,游戏内容的投入成本极大限制创作的可能性。一方面大大提高了门槛:有创意的中小工作室不能做3A,收入潜力不够高的品类也不能做3A。而即便是有资源的3A游戏项目,也需要精打细算,无法在游戏内实现更大的设想。

《微软模拟飞行》是老玩家耳熟能详的一个模拟游戏,诞生于上世纪80 年代,彼时游戏只有一架飞机和一座机场,模拟体验飞机起降和航行。该系列随后的10余个版本跟随和见证了计算机硬件和图形技术的不断发展,到 2006 年《微软模拟飞行 X》时,游戏已包含 13 种机型,24000 座机场,较为真实的3D世界和可变的天气系统。 

第三方内容的不断追加(官方版本 8GB,而目前所有插件数据超过 300GB)则更是给这一代作品带来了长盛不衰的魅力,该版本一直延续到2020年新作品发布。可见内容丰富性对于游戏这一载体的重要性。 

而到了《微软模拟飞行 2020》,游戏对真实性世界的追求更加登峰造极。30 种不同型号的飞机,全部由实物 3D 扫描建模,部分甚至是从CAD文件开始完全还原仪器仪表和舱内布局。 

值得一提的是,庞大的地表、机场和其他资产的模型与呈现,正是借助了AI生成的力量。微软与blackshark.ai合作,训练AI基于必应卫星地图和其他卫星测绘图片,自动生成照片级真实性和清晰度的3D世界。同时,云朵、草木、车辆等不可计数的模型,都是在静态图像基础上,通过AI延申不同的形态和运动方式。 

如果类似元宇宙的超大规模沉浸体验时代来临,生成式AI更是不可或缺的一环。凭借AI的能力来自动产生和更新庞大丰富的开放世界(包括人物、环境、各类3维模型和贴图、音乐音效、脚本情节、挑战等),大概率是唯一可行的方案。 

今天,AI在游戏内容创作中的应用才刚刚开始(见下例),但游戏行业很有可能在AI生成能力的帮助下,出现新的创作范式。 

图:AI Dungeon利用AI生成文字类互动游戏,并基于Stable Diffusion自动配以插图

图:Arrowmancer所有角色插图均由AI生成,且在游戏过程中实时新建

图:上海数字大脑研究院在关卡自动设计生成方面的探索 

我们仍然以游戏娱乐内容为例,推想未来在内容创作上可能出现的几大变化:

美术和游戏资产制作方面的人力成本以往是游戏制作的一大门槛。生成式AI的广泛应用,应该至少在项目策划立项阶段降低很大一块负担。

同时,生成式AI的这一特点也能够赋能更多的小工作室和中长尾游戏的出现,或者普遍提高其在美术/内容丰富度方面的差距。

大型游戏将可能会构建更大更开放的世界,持续的内容更新甚至随机生成将会成为标配。原神等作品的成功离不开庞大的世界、内容,但持续投入成本极高;未来生成式AI则有可能使得这一能力成为诸多大型游戏标配。

美术/内容创作所需的人才结构和专业技能发生迁移,更加回归创意的本质。同时,也要求内容创作者学会如何更好地与生成式AI技术配合工作,将创意更有效的表达出来。比如在目前技术条件下,可能还需要掌握一定的prompt engineering的调优技巧。

生成式AI与内容创作,伴随着技术的突破,迎来了可喜的大发展。就在本文撰写的过程中,领域内每天仍然新进展不断,本文部分内容和观点可能很快就需要再更新。CMC期待和创业者和从业者们更多交流碰撞,共同探索AI的下一个激动人心的十年。

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本文来自微信公众号“CMC资本”(ID:CMCCapital),作者:C位,36氪经授权发布。


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