這項技術，能讓設計師「只動口不動手」完成工作

你會遇到要佈置小窩的苦惱嗎？找不到合適的擺設空間，而實際的多次實驗又會耗費大量工夫。

其實很簡單， 靠想象力就可以。通過空間想象能力，根據預見性來判斷怎麼樣的規劃。但如果經驗不足呢？ 用 AI  即可！


在一個虛擬空間裡，使用 AI 工具，簡單地構建虛擬空間，可以隨意新增和刪除模組，隨便你怎麼放，直到自己滿意。

說一句話，就能打造出你的理想小窩

想象一下，如果你對一個軟體說：「造一間臥室」，它就能夠自動生成一個溫馨的小窩，那是不是很酷？

Promethean AI 就是這樣一個工具，它通過使用者的語音命令，能夠從素材庫中獲取相關資源，並在 AI 演算法幫助下，生成 3D 空間中的部署設計。

比如，使用者可以通過「新增桌子」等指令，完成傢俱的擺放。生成結果在細節上也足夠逼真，比如物體會存在陰影、反射亮點等。

最重要的是，完成這些操作，Promethean AI 只需要三秒鐘。


據介紹，Promethean AI 有著強大的模型庫，以及人性化的語義感知功能。如果想要省事，直接告訴它「建立一個文藝青年的臥室」，不必告訴它具體細節，你就能得到一間有明顯佈局特徵的臥室。

如果不滿意，還可以在臥室中移動物體。只需要使用滑鼠選擇物件，並將其移動到任何位置，並不用發出程式設計命令。 Maximov 介紹說：「如果你說，『刪除桌子』，它就會消失，陰影等相關細節也會消失。」

而如果命令「新增打字機」，Promethean 則會先新增一個桌子來放打字機。也就是說，它能夠做一些命令補充生成。


在必要的時候，Promethean AI 會重新計算場景，比如將梳妝檯對準牆壁，並將角度調到合適的位置。此外，它還支援新增一些小部件，比如報紙，海報，掛飾等。只需要大概 10分鐘，就能得到一間理想型房間。

怎麼樣，是不是已經想要給自己的小窩換個妝容了？

構建虛擬遊戲世界，解放場景設計師

不過，你以為這個工具只是用來佈置房間嗎？當然不是。Promethean AI 的設計初衷是用來構建遊戲中的場景。

Maximov 曾與數百名藝術家一起參與「神祕海域」系列遊戲，其中的佈景工作量非常大。

在遊戲行業，3A 遊戲（高成本、高質量、高銷量的遊戲專案）的製作成本已經從早年的 4000 萬美元增加到 1 億美元，還大有超過 2 億美元之勢。

這也印證了那句話：「電子遊戲和電影一樣，已經成為這個地球上最為昂貴的娛樂產品。」

大型遊戲通常要實現高質量的場景構建和豐富養眼的視覺效果，給玩家以身臨其境的感覺，因此，製作成本很大一部分花在場景的製作上。


美妙的遊戲體驗背後，是鉅額的經費燃燒。

遊戲內地圖龐大，場景繁多，這些需要大量的人工建模、佈景、貼圖，耗時耗力，但其實對於遊戲本身的創意和內容沒有那麼重要。

所以，如果把這一步交給 AI 來完成，設計者就可以專心地構思遊戲創意方面的內容。

那麼關鍵的問題來了，AI 會能擔此重任嗎？

是的，這個名為 Promethean AI 的 API 工具集，已經在這方面顯示出了自己的潛力。

它使用機器學習來幫助藝術家建立虛擬世界，通過設計者提出想法並解決諸多非創造性任務。 利用這個工具，能夠大大降低 3A 級遊戲製作成本。

Promethean AI 是在開發人員和藝術家的創造性監督下，共同創作虛擬空間; 早期試驗顯示，使用它之後效率提高了約 50％ ，而且隨著人工智慧的學習和提高，預計生產率可提高十倍。


人工智慧能夠快速製作出這些場景，依靠的就是深度學習。

通過機器和神經網路技術，對卷積神經網路（一種人工智慧，可處理大型圖片）進行大量的圖片訓練，尤其是針對圖片紋理進行大量訓練後，該神經網路就可以在很短的時間內將這種圖片紋理應用到另一張圖片上並渲染完畢，生成素材。

對於獨立遊戲公司來說，這可能是一個福音。比如建立一個設定在城堡中的遊戲，並使用 Promethean AI 使該城堡看起來更逼真。

人工智慧幫藝術家減少 80% 的無用工作

利用程式化或自動化的解決方案去填充藝術作品的基本構架有不少，但有一個通病，就是生成的作品違和感很強，而且缺乏創意。比如，有的演算法會將樹木和岩石填充到道路中。

Promethean AI 的解決方案就更符合實際的使用規律，它支援藝術家們自己訓練，然後模仿類似的風格。通過機器學習技術進行訓練和學習，它能夠生成一個空間並提出建議，而且支援一些圖形技術，比如實時的光線跟蹤。

另外，設計者們可以訓練 Promethean AI 來構建對虛擬空間應該是什麼樣子的想法。換句話說，就是 Promethean AI 能夠學習去解決問題。

Maximov 說，對於一個更復雜的場景，比如你告訴它創造一個「後世界末日」的場景，你就會看到像黴菌，廢墟，野生動植物之類雜草叢生的衰敗場景。

Promethean AI 已經有了一個最小可行產品（ MVP ），該團隊目前正在與遊戲工作室密切合作，作為其早期採用計劃的一部分，在生產中部署AI。


洛杉磯的一家電影公司正在使用這項技術，將電影劇本轉換成視覺場景，這樣電影製作者就能很快地瞭解到特定劇本的電影場景的視覺化圖景。

Maximov 表示，在現有的素材庫中，美工們可以有很多素材資源去購買使用。但是沒有辦法能夠自動地將這種藝術融入到一個大型遊戲中。

而 Promethean AI 正在嘗試這樣的事情，通過構建更多的演示，在虛擬現實中填充場景。

「我們不會開發出能取代藝術家的技術，」Maximov 說。「這是一個效率的放大工具。所做的一切都會把藝術家放在首要位置。利用技術幫助藝術家完成 80％ 或 90％ 的無創意性工作，藝術家們就可以在重要的創作上盡情發揮。」

超神經百科

遺傳演算法 Genetic Algorithm

遺傳演算法（GA）是計算數學中用於解決最優化的搜尋演算法，是進化演算法的一種。進化演算法最初是借鑑了進化生物學中的一些現象而發展起來的，這些現象包括遺傳、突變、自然選擇以及雜交等。

遺傳演算法通常實現方式為一種計算機模擬。對於一個最優化問題，一定數量的候選解（稱為個體）可抽象表示為染色體，使種群向更好的解進化。

傳統上，解用二進位制表示（即 0 和 1 的串），但也可以用其他表示方法。進化從完全隨機個體的種群開始，之後一代一代發生。

在每一代中評價整個種群的適應度，從當前種群中隨機地選擇多個個體（基於它們的適應度），通過自然選擇和突變產生新的生命種群，該種群在演算法的下一次迭代中成為當前種群。


來源：HyperAI超神經
原文：https://mp.weixin.qq.com/s/V8aq4WdnQdt5mRcUtmhBDA