生成故事：游戏开发中的人工智能 #5
Generating Stories AI in Game Development #5
欢迎来到AI游戏开发！在这个系列中，我们将使用AI工具在短短5天内创建一个完全功能的农场游戏。在系列结束时，您将学会如何将各种AI工具融入到游戏开发流程中。我将向您展示如何使用AI工具来进行以下方面的开发：
- 艺术风格
- 游戏设计
- 3D资源
- 2D资源
- 故事情节
想要快速观看视频版本吗？您可以在这里观看。否则，如果您想要技术细节，请继续阅读！
注意：本文多次提到了第二部分，我们在其中使用了ChatGPT进行游戏设计。请阅读第二部分以了解ChatGPT的工作原理，包括语言模型的简要概述和其限制。
第五天：故事情节
在本教程系列的第四部分，我们讨论了如何在2D资源流程中使用稳定扩散和Image2Image作为工具。
在最后一部分中，我们将使用AI来进行故事创作。首先，我将介绍我的农场游戏制作过程，并注意⚠️注意事项。然后，我将讨论相关技术以及游戏开发的发展方向。最后，我将以最终游戏作品结束。
制作过程
要求：我在整个过程中都使用ChatGPT。关于ChatGPT和语言模型的更多信息，请阅读本系列的第二部分。ChatGPT并不是唯一可行的解决方案，还有许多新兴的竞争对手，包括开源对话代理。请继续阅读以了解对话代理的新兴领域。
- 向ChatGPT请求写一个故事。我提供了关于我的游戏的大量上下文信息，然后要求ChatGPT写一个故事摘要。
ChatGPT随后回复了一个与游戏《星露谷物语》的故事非常相似的故事摘要。
⚠️ 限制：语言模型容易复制现有的故事。
这突显了将语言模型作为工具而不是人类创造力的替代品的重要性。在这种情况下，仅仅依靠ChatGPT将导致一个非常不原创的故事。
- 完善结果。与第四部分中的Image2Image一样，这些工具的真正力量来自来回的协作。因此，我直接要求ChatGPT更加原创。
这已经好多了。我继续完善结果，例如要求去掉魔法元素，因为游戏中没有魔法。经过几轮的来回沟通，我得到了一个令我满意的描述。然后，就是生成讲述这个故事的实际内容的问题。
- 编写内容。一旦我对故事摘要感到满意，我就要求ChatGPT编写游戏内的故事内容。在这个农场游戏中，唯一的书面内容是游戏的描述和商店中物品的描述。
还不错。不过，游戏中肯定没有经验丰富的农民提供帮助，也没有挑战或冒险等待发现。
- 完善内容。我继续完善生成的内容，使其更符合游戏。
我对这个结果感到满意。那么，我应该直接使用它吗？或许。由于这是一个为AI教程开发的免费游戏，可能可以。然而，对于商业产品来说，可能并不简单，可能会带来潜在的法律、道德和商业风险。
⚠️ 限制：直接使用语言模型的输出可能会有意想不到的法律、道德和商业风险。
直接使用输出的一些潜在意想不到的风险包括：
- 法律：有关生成AI的法律环境目前非常不明确，存在几起正在进行中的诉讼。
- 道德：语言模型可能产生剽窃或带有偏见的输出。有关更多信息，请查看《伦理与社会新闻简报》。
- 商业：一些消息来源称，AI生成的内容可能会被搜索引擎降低优先级。这可能不适用于大多数非垃圾内容，但值得考虑。可以使用AI内容检测工具来检查内容是否可能被检测为AI生成的。关于语言模型水印的研究仍在进行中，该水印可以将文本标记为AI生成的。
考虑到这些限制，最安全的方法可能是使用像ChatGPT这样的语言模型来进行头脑风暴，但最终的内容还是要手动编写。
- 扩展内容。我继续使用ChatGPT为商店中的物品补充描述。
对于我的简单农场游戏来说，这可能是一个有效的方法来生成游戏的所有故事内容。然而，这可能很快遇到扩展限制。ChatGPT不适用于非常长的连贯故事叙述。即使为农场游戏生成了几个物品描述，结果也开始质量下降并重复出现。
⚠️ 限制：语言模型容易重复。
在结束这一部分之前，这里有一些建议来自我的经验，可能对于使用AI进行故事创作有所帮助：
- 请求大纲。如前所述，长篇内容的质量可能会下降。制定高层次的故事大纲往往效果更好。
- 头脑风暴小点子。使用语言模型来帮助完善不需要完整故事背景的点子。例如，描述一个角色并使用AI来帮助产生关于该角色的细节。
- 完善内容。编写你的实际故事内容，并寻求改进内容的建议。即使你不使用结果，它也可能给你关于如何改进内容的想法。
尽管我讨论了一些限制，但对话代理在游戏开发中是一种非常有用的工具，而且这只是个开始。让我们来谈谈对话代理的新兴领域以及它们对游戏开发的潜在影响。
我们的目标
新兴领域
我的过程侧重于ChatGPT如何用于故事创作。然而，ChatGPT并不是唯一的解决方案。Character.AI提供了访问定制不同个性角色的对话代理，包括专门用于创意写作的代理。
还有许多其他尚未公开的模型。请查看最近的一篇关于对话代理的博客文章，其中包括与其他现有模型的比较。其中包括：
- 谷歌的LaMDA和Bard
- Meta的BlenderBot
- DeepMind的Sparrow
- Anthropic的Assistant
虽然许多主要竞争对手是闭源的，但也有开源的对话代理努力，比如LAION的OpenAssistant、CarperAI的报道努力以及谷歌的FLAN-T5 XXL的开源版本。这些可以与像LangChain这样的开源工具结合使用，该工具允许对语言模型的输入和输出进行链式处理，有助于实现开放对话代理。
就像开源版本的Stable Diffusion迅速崛起为各种启发本系列的创新一样，开源社区将是游戏开发中令人兴奋的以语言为中心的应用的关键，这些应用尚未被看到。要跟上这些发展，请随时关注我的Twitter。与此同时，让我们讨论一些这些潜在的发展。
游戏开发中
非玩家角色（NPCs）：除了在游戏开发工作流程中明显使用语言模型和对话代理的用途外，这项技术在游戏中的潜在应用还没有实现。其中最明显的例子是由AI驱动的NPCs。已经有创业公司围绕这个想法建立。就我个人而言，我不太清楚目前的语言模型如何可以应用于创建引人入胜的NPCs。然而，我肯定认为离这一天不远了。我会通知你的。
控制。如果你可以通过对话来控制游戏，会怎么样？实际上，现在做到这一点并不太难，虽然尚未普及。你有兴趣学习如何做到这一点吗？请继续关注。
结论
想玩最终的农场游戏吗？在这里或者在itch.io上试试吧。
感谢您阅读AI for Game Development系列！这个系列只是Hugging Face的AI for Game Development的开始，还有更多内容即将推出。有问题吗？想更多地参与其中吗？加入Hugging Face Discord！
