当人工智能遇上游戏，盘点游戏中应用的AI技术！

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

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。

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。

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。

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；