ChatGPT当编剧，Midjourney做画师，这款游戏只用了72小时开发？

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“AIGC工业化”是游戏行业为2023年选中的关键词——腾讯、EA、育碧、网易、Nexon、亚马逊、动视暴雪，几乎每个有名有姓的游戏业巨头都已在公开场合做过AIGC主题的分享。但AI究竟应当以何种形态嵌入游戏开发管线，业界至今还在探索之中。

如腾讯高级副总裁马晓轶此前曾分享，腾讯采取的模式是将游戏开发工具链拆分成多个环节，辨识出其中能够使用AI增效的部分，目前腾讯已开始使用AI调整原画与UI。在海外巨头中，暴雪拿出了原画工具Blizzard Diffusion、育碧拿出了文案写作工具Ghostwriter，率先实现由AI单点赋能创作。

这样的工业化尝试案例数不胜数，但AI的应用往往集中在一到两个特定环节。究其根本，大型公司的项目工期更加紧张，项目稳定性时常是开发管线设计的关键要点。相比之下，独立团队则能够更加放飞——近日，一款几乎完全使用AI工具打造的游戏出现在了公众的面前。

游戏地址：https://ludenio.itch.io/generated-adventure

这款游戏名为《Generative Adventure》，是一款点击冒险类游戏，游戏的美术、UI、音乐等均由Midjorney、ChatGPT等AI工具所打造。这款游戏由独立游戏团队Luden.io制作。该团队最初在《魔法门之英雄无敌5》开发商Nival旗下负责R&D，随后涉足教育游戏领域，尤其关注自动化、机器学习等新兴技术的应用。

在《Generative Adventure》中，玩家们扮演一名年轻女性。女子从睡梦中醒来，身边却是一座陌生的城市。一片茫然的她在与其他角色的对话中找到了希望，最终收集到了七项物品，并穿过传送门，回到了自己原本的世界。

乍看之下，这部作品的游玩体验相当粗糙——作为一款等距视角的游戏，主角却只能在XY两个轴上平行移动；地形判定似乎是随意勾勒的，主角时不时漂浮在房屋建筑之上。游戏的剧情线十分简单，对白写作也不算出彩，无论角色设定是狡猾的盗贼还是图书馆管理员，人人都将“请”和“谢谢”挂在嘴边，显得有些不自然。

而据开发者博客介绍，《Generated Adventure》诞生于Game Jam之中，这意味着包含美术资产绘制、程序代码、音乐和文案写作在内，整部作品的开发都是在72小时之内完成的。

开发这么一款游戏的工作量不小。据GameLook计算，《Generated Adventure》中共使用到了十张大美术场景、十个静态的角色精灵，以及少许的收集品、特效等美术杂项。即便对于一名专业的Q版美术人员来说，假如使用传统方法开发，这些基础素材的绘制就需要花上一周左右的开发工期。而相较于在Game Jam中同场对决的其它作品，《Generated Adventure》的美术资源显得尤为丰富。

而即便使用了AI为开发增效，在AI工业化管线尚未形成明确可操作的开发模式前，团队在探索AI之路上所需要付出的努力也不可小觑。在开发日志中，Luden.io创始人Oleg Chumakov揭晓了《Generated Adventure》开发所使用的各项解决方案。据他表示，团队最初预计将72小时中的一半以上都用来排查生成式系统出现的各种问题。

    AI开发全流程揭秘：ChatGPT当编剧？

剧本是一款点击冒险游戏的核心，而《Generated Adventure》的大纲与剧本部分完全交给了ChatGPT来完成。为了迎合这次Game Jam的主题“运送（delivery）”，团队向ChatGPT提问，让它生成了一个以“运送东西”为主题的小故事。

ChatGPT撰写了这样一份故事大纲：Lily是一个小女孩，她住在一个小村子里，一天她醒来后，发现自己身处一个自己完全不认识的幻想世界。一个老人向他伸出援手，告诉她需要收集七个物品，这样才能回到自己原本的世界……

随后，团队继续追问ChatGPT故事的各种细节，比如发生地点、人物、角色的样貌等等。团队随即以这份大纲和ChatGPT的回答为基础，列出了游戏所需的各项美术资源。此外，团队还让ChatGPT撰写了主角Lily与其它角色的对白。在《Generated Adventure》中，所有的对白都是由ChatGPT撰写的。

在美术方面，作为大面积采用AI生成美术的作品，《Generated Adventure》的优点十分突出：在保留了场景地点特点的前提下，游戏中各个场景间的美术风格统一度相当之高。一致性、连续性的丢失是生成式AI以往需要面对的老大难问题，而Luden.io给出了较为优秀的解决方案。

Luden.io首先选定了《陷阵之志》的等距视角视觉风格作为参考，并在Midjourney中编译了文字prompt“beautiful colorful retro jrpg full tileset, pixelart, isometric, 64px, bunch of separate tiles, into the breach style — v 5”。经过数次迭代生成，团队最终选择了复古黄色色调、低对比度的生成图作为游戏的设计主要参考。

接下来，团队活用了Midjourney近期推出的一项新功能，通过加入图片链接的方式为AI提供生成风格参考。Luden.io之所以在多个地图中取得了较为连贯的画风，也是拜这一功能所赐。同时，UI与游戏物品的生成也采用了类似的方法。

团队原本决定将场景设计也交给ChatGPT来完成。如在交代了游戏的故事背景后，团队向ChatGPT提问：图书馆是什么样子的？ChatGPT给出了回答：当主角Lily走入图书馆，她看见身旁的书柜林立，高耸入云，书架被大部头填得满满当当，书脊上写着Lily看不懂的古代文字。柔和的光穿过染色玻璃，在大理石地面上形成彩色的光斑……

但团队在实际测试中发现，这类prompt对Midjourney等当代AI生成图片工具来说过于复杂了。团队最终还是决定采取图片参考加上简单prompt的方式进行生成，最终由人工进行筛选。随后由开发者手动在图片上画上网格，规划出角色可以行动的范围。此外，团队使用了图片编辑软件手动将一些建筑、树木等元素裁剪进其它的图层，以营造出3D遮挡的效果。

角色设计与动画生成也采取了类似的模式。团队原本以为Midjourney可以用来生成2D动画的精灵序列（sprite sheet），但一致性的问题再次成为了这一方案落地的阻碍。目前的Midjourney依然无法“理解”图片的内容，生成的动画无法取得连贯的播放效果。最终，团队从Midjourney生成的精灵动画序列中挑选出了自己想要的角色。在prompt方面，团队依然引用了前文所述的场景图片作为参考，并加入了“idle animation spritesheet on transparent background”等提示词。

见用Midjourney生成不成，团队随后实验了Meta的Animated Drawing系统，试图直接为贴图加上骨骼动画。但如图可见，效果有些惨不忍睹。无奈之下，开发者只能采用了最传统的手绘法，为主角加上步行动画。

最后，在音乐方面，团队选择了AI音乐生成产品AIVA为自己的游戏加入音轨。自此，游戏的各个部分都已完工。开发者们将其送入Defold引擎进行组装——这是由“休闲游戏之王”King打造的轻量级引擎，在网页上运行良好，十分适合《Generated Adventure》这类小游戏的运行。

结语

作为一款Game Jam作品，Luden.io所采取的全AI开发模式是一次有趣的实验，让我们能够清楚地观察AI在游戏开发中的长板与短板环节。具体而言，AI在绘制静态图片时有着出色的表现。这也是AIGC在原画、UI等领域已经广泛铺开的原因。随着AI绘图技术的迭代，Midjourney等工具已经对画面的整体风格有了不错的把控，可以生成类似画风的不同作品，注重世界观搭建与IP构建的游戏可以从这一特性中受益。

另一方面，从该团队受挫的地方可以看出，AI也有着不小的局限性。如文生图AI目前无法理解过于复杂的提示词，对于同一视觉元素的一致性掌握还有所欠缺，难以被应用在动画制作等复杂场景。此外，ChatGPT所撰写的人物对白缺少对人物性格特点的勾画，让行文脱不开僵硬冰冷的“AI味”。

随着大规模的应用探索的铺开，广大用户已经对AI的能力边界有着一定的了解。正如Take-Two的CEO Strauss Zelnick在近期的财报会议中表明的，AI的原理决定了其具有局限性，缺乏前瞻性，最优秀的游戏和创意依然需要由人类来创造。“AI焦虑”或“AI狂热”的论调都可以休矣，让市场在冷静中回归脚踏实地的发展。

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