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切入工作流,在他看来,随着开发效率的提高,用户对游戏质量也会有更高的要求。Meshy现在关注的是如何提高融入了AI的管线的上限,如何让作品更加可控,而后更加生动、更有创意。,当然,Meshy融入游戏研发管线的过程也不是一帆风顺的,比如在Technical Art Games内部,美术人员一开始对此有所抵触。不过Meshy提升开发效率的效果是实打实的:,如果AI的回答中没有你的品牌,你就已经失去了这个潜在客户。GEO(Generative Engine Optimization,生成式引擎优化) 正是从“被动搜索”转向“主动推荐”的核心逻辑。本文将为你深度复盘行业现状,并提供一份保姆级的GEO工具选型指南。,团队规模从数十人到1-3人,省的不只是工资。人越多,沟通成本越高,协调难度越大,出错概率越高。当一个人可以操控一个AI平台完成一部剧的制作时,传统制片中很多令人头疼的管理问题就自然消解了。
“Meshy拥有超过1000万注册用户,三年内用AI生成了超过1亿个3D模型;相比之下,在整个人类历史上,人类手工创建的3D模型总量也就大概1.5亿个。”,AI模型的语料库更新极快。如果一个监测工具三天甚至一周才更新一次数据,你将无法捕捉到品牌公关危机或竞品突然崛起的瞬间。,Meshy AI创始人兼CEO胡渊鸣在今年GDC上用一组对比强烈的数据作为开场,向大家展示了3D生成工具Meshy(meshy.ai)的生产力:,NOVA AI没有盲目追求「一步到位」的炫技,而是选择了最符合大规模专业制作的「分步控图」逻辑,把不可控的AI生成,变成了可控的产品化能力。这背后是多个AI处理模块在协同运转,涵盖分析、生成、编辑、增强、批量处理等环节。
Meshy AI创始人兼CEO胡渊鸣在今年GDC上用一组对比强烈的数据作为开场,向大家展示了3D生成工具Meshy(meshy.ai)的生产力:,高需求场景适配是NOVA AI吸引客户的敲门砖,一键批量生成的工业化产能是NOVA AI让用户买单的核心能力。,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。”,在1小时演讲中,Meshy团队及其客户分享了一些将3D生成工具用在游戏开发中的案例。将Meshy接入工作流后,前期概念网格、低模模型或UGC平台的角色定制等工作,需要的时间从几天压缩到了几小时,甚至几分钟。
2024年,山海星辰按照传统方式制作一部短剧,意味着需要数十人的团队协作,要有编剧负责剧本打磨,由导演和摄制团队完成拍摄,然后交给后期团队完成剪辑、调色、合成。整个制作流程会耗费数周时间。,这样,只需评估好对应关键帧的质量和一致性,就可实现视频生成结果的基本可控,不必等待生成整个视频之后再去进行调整。在生成一段视频的时候,这个功能可能没那么重要,但在批量生成短剧剧集的时候,有没有这个功能的差别就大了。,被我问到终极愿景的时候,胡渊鸣觉得AI让人们从工作中解放出来只是时间问题,他希望Meshy能直接去解决那个时候的人的需求。,在《黑箱》中,Meshy训练了一个生成式基础模型,可以将文字描述映射到武器的运作方式上。,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。