西安交大校花王晶晶引擎公司Unity推出Muse和Sentis两款AI工具，旨在提高开发者的工作效率，增进他们实时3D创作的体验。Unity方面称，其中Muse能帮助开发者工作效率提高10倍。

　　目前，这两款产品还在封测中。Unity方面对《中国经营报》记者表示，产品发布的时间表将视开发进程在合适的时候对外公布。除了Sentis和Muse，Unity还在资源商店开放了新AI专区，提供9款第三方AI解决方案。

　　Unity方面对记者表示，定制化AI服务是未来的趋势，但Unity是3D可交互的实时引擎，生成式AI从文本和图像、1D和2D的数据扩展到3D有很大的难点。这意味着生成式的3D内容创作软件需要更久的研发时间，但未来AI工具必然会极大程度助力人类创作。

　　6月28日，Unity宣布推出两款AI工具——Muse和Sentis。目前，这两款产品正在封测中。

　　Unity方面对记者表示，在正式版本发布前进行内测招募是软件产品开发流程中的重要一环，目的是通过前置性小规模采集用户反馈，让正式发布的版本更成熟，从而更好地赋能用户，具体的时间表会视开发进程在合适的时候对外公布。

　　据悉，Unity Muse是一款AI辅助创作的泛用型平台，可以加快电子和数字孪生等实时3D应用与体验的创作。这款工具的终极目标，是让用户能在Unity编辑器里借助文字提示或草图等自然输入，实现创意。

　　Muse平台中的一项功能是类似于ChatGPT的Muse Chat。Unity方面介绍称，在Muse Chat的帮助下，开发者可以利用AI搜索Unity文档、培训教程等内容，还能搜寻可运行的代码示例等相关信息，加快开发与疑难解答。

　　Unity方面承诺，接下来几个月，Muse平台会陆续推出更多功能，包括利用自然输入创建纹理、精灵图甚至完整角色动画的功能。

　　Unity Sentis是一个跨平台运行时推理引擎，能在任何Unity项目中部署AI模型，直接在用户终端平台上增强游戏玩法或其他功能，而开发者不必担心高延迟。

　　Unity方面介绍称，Sentis能在任何支持Unity的设备上运行AI模型。它是目前首个，也是唯一一个将AI模型嵌入到实时3D引擎中的跨平台解决方案。只需构建一次、嵌入模型，就能在无论是移动端、PC端、Web端还是主机端（如任天堂Switch和索尼PlayStation）上，直接将AI模型以原生运行的方式运行在用户设备上，避免了云端托管模型所带来的复杂情况、画面延迟或性能开销。

　　“我们认为AI能彻底改变游戏，就像3D、移动互联网技术带来的变革一样。”Unity CEO John Riccitiello表示，“Unity的新AI平台将为开发者和艺术家提供强大的功能，预计Unity Muse将提高他们的工作效率10倍，Unity Sentis将帮助他们以前所未有的方式通过交互智能将他们的创意变为现实。”

　　“我们相信，每一个物体、每一个系统、每一款游戏中的每一个像素都会在创作时被AI触及，帮助创作者在每一步都提高生产率，最终提高创造力。在运行时，AI将使世界和角色充满活力，带来今天无法实现的体验。”Unity Create部门总裁Marc Whitten说，“Unity的Sentis和Muse将自动化完成重复性任务、简化工作流程，并以惊人的速度和准确性生成高质量的输出，而无需取代人类的创造力和专业知识。我们的关注点是让这些功能在创作者想要瞄准的每台设备上可用、简单且强大。”

　　记者了解到，AIGC技术已经引起游戏行业的关注。一些游戏厂商与技术提供方达成协议，就在游戏开发中应用相关技术进行合作。

　　“在比较扁平的文字生成领域，我们已经看到了允许企业与项目个性化地训练AI的产品与服务。通过投喂定向数据，AI能力可以更适配企业与项目的特定需求。”Unity方面对记者表示，定制化的AI服务一定是未来的趋势，但目前在3D领域仍有难关要克服，“Unity是3D可交互的实时引擎，所以我们专注在3D数据的应用。生成式AI从文本和图像、1D和2D的数据扩展到3D有很大的难点。”

　　第一大难点是3D数据的表示有非常多选择。Unity方面解释道，如果把2D数据推广到3D，最简单的一个推广是体素的数据表达，但是体素的数据表达并不是很高效；常用的Mesh更高效，但是Mesh不是很规则，所以数据的一致性上会有问题。如果在3D数据生成式AI里来看，它选择会有更多，比如到底用体素还是点云、Mesh、SDF、隐式场等，学术界在每个表达方式上都有很多论文和新技术出来，但是目前距达到生产可用的质量，还是有一定的差距。

　　第二个难点是，3D数据的特点是它呈现的依赖非常多。3D数据需要在引擎里渲染出比较好的效果，它不单取决于模型本身，还取决于贴图、材质、Shader、光照、动画、VFX 等，这给3D的AIGC的生成带来很多困难。

　　第三个难点是3D的高质量数据比较稀缺。图片生成、文本生成用到的数据量巨大，图片生成是50亿的规模，但是目前3D公开的数据远达不到这个量级。

　　Unity方面表示，这些难点都意味着生成式的3D内容创作软件需要更久的研发时间，但未来趋势是确定的，AI工具必然会极大程度地助力人类创作。

　　不过，外界对AIGC也存在质疑，担心其加工产生的答案、作品是通过拼接、整合得出的，可能会引发著作权方面的问题。

　　Muse等生成式AI工具是否会引用外部资源，存在版权纠纷问题？Unity方面向记者表示，无论是来自Unity官方的Unity Muse和Unity Sentis，还是发布在Unity资源商店AI专区里包括Convai在内的第三方工具，其本质都是在对大模型进行预训练后，让工具拥有了根据人类prompt（提示词）自动生成3D内容的能力。因为这些工具是生成式，所以不存在引用这一概念。Unity方面称，因为AI能力的高速发展，全球生成式作品的版权管理都在完善进程中，其作为软件厂商，愿意助力相关机构共同推进这一进程。

　　除了Sentis和Muse，Unity还在资源商店开放了新AI专区。7月4日，Unity方面表示，9款经过验证的AI解决方案将加入其中，这些都是符合Unity质量要求与兼容性标准的第三方解决方案，不仅经过官方严格审核，而且将提供长期服务及支持。

　　其中，Convai可为角色添加背景故事、知识库、声音和基础智能，使AI角色能与玩家自然地对话、做出动作；Inworld AI提供了一个AI NPC平台，使开发者能够超越对话树，创造出完全互动的角色；Layer AI可为开发者提供高质量的游戏美术，开发者在Unity编辑器中点击几下即可生成数百个完全符合原有艺术风格的资产；内容创作工具套件Leonardo AI能借助生成式AI创造出2D资产和纹理，为3D模型生成完整的UV纹理贴图。

　　AIGC技术面世后，多个行业预计将迎来变革，其中游戏行业受到的影响极大。而关于AIGC在游戏制作中的应用，美术是最受关注的一个板块。此前一些游戏公司告诉记者，AIGC技术已经被用于美术中台，从而提高生产力。

　　不过，记者了解到，游戏行业除了期待AI技术能减少游戏开发中美术等板块的繁冗工作，还希望它能帮助实现游戏稳定性、对战公平等。

　　Unity方面表示，在实现游戏稳定性方面，目前有两个维度：AI游戏自动化测试，即通过模仿人进行一定规模的游戏行为，从而产生大量的游戏交互数据，以及通过自动化测试或者人工测试，监控游戏运行过程中的数据和日志，及时发现并解决游戏出现的问题，例如游戏崩溃、卡顿等。AI 技术在这方面的应用，可以对游戏运行环境进行优化，例如自动调整游戏画面和音效等参数，提高游戏运行的流畅度和稳定性。如果预测到游戏运行时可能出现的问题，AI技术可以提前采取措施进行处理和修复，例如预测玩家可能遇到的网络延迟问题，提前进行数据缓存等。Unity方面介绍，这个领域主要使用的AI技术框架是以强化学习为主的行为模拟算法和一些特征识别的数据分析算法。

　　在对战公平方面，AI可以助力的几个点是：反外挂和作弊，监控玩家的游戏行为和数据，识别并防止作弊行为，例如自动识别玩家使用外挂等作弊行为，采取相应的措施进行惩罚；衡量玩家游戏水平，根据玩家的技能水平和游戏经验等因素，自动匹配合适的对手，保证游戏的公平性和竞争性；衡量关卡游戏难度，根据玩家的游戏表现和水平，自动调整游戏的难度，保证游戏的挑战性和趣味性。Unity方面表示，这部分主要是用行为模拟的算法测量玩家的水平或者游戏难度，再用数据的特征识别算法评价不合规的行为。

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