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看履历,大部分人会说胡渊鸣是个技术天才。他高中拿下全国青少年信息学奥赛金牌保送清华,姚班毕业后前往MIT计算机科学与人工智能实验室攻读博士,博一期间在顶会上发表了6篇论文,只用了三年半就拿到了博士学位,还获得了杰出博士论文提名。,但也正是因为这些经历,胡渊鸣明白了“CEO不仅要懂技术,也要懂产品、市场、团队管理、融资,什么都得知道”,Meshy也在这种思维转变中诞生。,他的判断体现了这种思维的转变:通过前两款产品,他发现物理仿真这个赛道相对停滞,而当大盘没有增量时,哪怕提供的工具再精妙,用户的采纳度也始终很难提上来。,其中有个设计细节:图像提示词和视频提示词是分开生成的。平台对画面生成和视频生成分阶段处理,先生成静态关键帧确认画面,再依靠关键帧生成动态视频片段。
Meshy最近在生成工具领域之外,还有一个比较引人注目的动作,那就是发布了《黑箱》的Demo,并试着在“AI原生游戏”赛道拿出验证性的产品。胡渊鸣在这个赛道也没有那种“AI一键生成完整游戏”的想法,而是选择了更克制的混合模型路线。,他举了几个不可兼得的例子。比如《Noita》里的魔杖机制表达力强,玩家可以把丰富的buff放进魔杖里,按顺序组合出不同的魔法效果,比如在“三发”后面放上“火球术”,魔杖就能放出三发火球。但是想要实现这种极强的自由玩法,需要玩家掌握复杂似编程的法术组合原理,这导致学习门槛高得令人发指,一个博士都得看10个小时教程才能学会。,相比之下,正处于爆发期的AI领域显然更有机会。胡渊鸣在推渲染器的时候,有个客户告诉他们:“我不会为你这个渲染器付钱,但是你把你里面的资产库卖给我,我会为这个付钱。”,拿《黑箱》来说吧,它的混合模式,是在底层开发上采用Unity引擎,像素美术、视觉特效、数值设计以及奖励和挑战设计也都遵循传统游戏开发流程,AI只负责玩法部分。