几个“AI大脑”NPC,带我看到了一场RTX AI PC的生产力革命

上周五,我在一场NVIDIA的媒体分享会上,看到了几位拥有最新“AI大脑”的NPC。

它们来自基于NVIDIA ACE技术制作的一个Demo,能实时识别玩家说出的话,然后让NPC用对应的嘴型、表情和动作随机应变地给出反应。

在之前NVIDIA官方展示过的一个演示Demo里,我们已经看到过在当时足以称得上惊艳的效果。可如果说上一版Demo是让人看到了这项技术应用到游戏中的可能性,那这一版NVIDIA ACE Demo就完全可以看作一个完整的迷你游戏了。

此前的“赛博拉面店”Demo此前的“赛博拉面店”Demo

这次NVIDIA与Inworld AI合作开发的全新技术Demo中,玩家将扮演一名私家侦探。在一个高档酒店的大堂里,他不仅能通过对话了解NPC和世界设定,而且还带着一个主线任务——打探一名目标人物的房间号。

和此前只能进行对话和简单移动的拉面店Demo不同,这次带着调查任务的玩家,可以在更大的场景里自由移动,调查、翻看大堂内的物品,从中获取线索或是直接拿走。这些功能都让Demo趋近于一个完整的游戏。

作为一个ACE的技术演示Demo,想要完成任务自然绕不开与几位AI NPC的对话。

大堂里的三名NPC有着不同的性格和做事方式:亚裔门童一张嘴就是美国街头风格,前台服务员主打一个一切按规矩办事,休息区忙着做PPT的公司高管则对陌生人充满了戒心。

玩家可以和几位NPC聊任意话题,不管是和亚裔门童聊聊他的种族背景,还是和高管交流交流酒文化,他们每次都会给出不重样的回答。

这些NPC的对话或行动看似完全自由,但仍会建立在他们的人设基础上,是基于玩家“打探房间号”的任务进行的设计。

如果没能取得高管信任,聊再多红酒他也会以工作为由礼貌地送客;想要冒充FBI套话,但因为拿不到证件也只能被警惕地赶走;但是如果利用一份遗失工牌让他以为你是工作人员,简单几句话就能让他起身赶去询问前台,从而偷听到目标人员的房间号。

不用再受预设脚本的约束,只要玩家愿意,就能亲自用嘴说出任何想说的对话,在达成任务触发条件的前提下,可以用任何能想到的方式完成任务——虽然只是个Demo,但以前玩家想象中的未来游戏的样子,确实已经以极高的完成度出现了。

这个Demo就有好几种通关方式这个Demo就有好几种通关方式

NVIDIA ACE演示Demo给人的感受,是原来AI已经和我们如此之近了,但事实上,AI早就出现在了我们身边。比如玩家都很熟悉的DLSS 3.5,就是NVIDIA对神经渲染AI使用方式不断迭代后的技术。从2018年DLSS技术的诞生之初,我们就已经是AI的使用者了。

这次的演示会上,除了游戏还有更多领域的创作者和艺术家,也都分享了他们在工作中对AI的使用方式。其中RTX AI对他们工作方式的改变程度也让我感到惊讶。

建筑设计领域,前沿建筑设计师言萧使用基于Stable Diffusion的建筑图专用模型,在RTX 4090 D GPU和模型插件的加速下,实现了几乎实时的出图效率,几根线条就能快速传达自己的创意。

Morph Studio 产品经理、AIGC创作者海辛,将大量美甲图片作为数据集训练出一个AI美甲模型,再将AI程序与UV打印机集成,实现了从设计生成到打印制作的“可穿戴美甲生产线”。

Blender艺术家、AI创作者Simon阿文,使用ComfyUI搭建Stable Diffusion工作流,已经实现了对《芭比》《爱乐之城》《低俗小说》等电影进行快速画风转绘,让真人影像获得了像素风、油画和皮影戏等多种风格化视觉效果。

在这些分享AI创作经验的人中,大部分创作者仍然没离开以前从事的创作领域,只不过他们的创作形式和创作效率,都因为AI的介入发生了很大的改变。

比如前沿建筑设计师言萧靠着自己的AI模型生成效果图,能在和甲方沟通时节约大量精力,大幅提高设计前期的沟通效率。

分享会现场,RTX AI的技术专家还向我们直观地展示了如今RTX GPU对SD的加速,在RTX 4090 D台式机上,1秒超过8张的出图速度放在一年前是不可想象的。

AI模型平台吐司/Tensor.Art 创始人沈振宇,也向我们分享了他们对所有RTX 40系显卡和AI PC笔记本进行的测试。从数据层面,我们也能看到直观地看到不管是SD1.5还是SDXL,都能在TensorRT在帮助下获得显著的性能提升。

SDXL上的测试情况基本相同SDXL上的测试情况基本相同

他们还对比了RTX 4090笔记本电脑GPU和Intel iGPU,二者的性能差距更是巨大他们还对比了RTX 4090笔记本电脑GPU和Intel iGPU,二者的性能差距更是巨大

到场分享的艺术家中,Simon阿文作为国内较早关注AI发展的艺术家之一,一直以来都在尝试往传统Blender工作流中加入AI的辅助,一次次重新搭建工作流改变设计流程、大幅提高设计效率——这也离不来几年间AI生产力的高速提升。

最早用Disco Diffusion跑图时,他一晚上生成十来张图就会惊叹于它的效率。但是现在有了TensorRT的帮助SD出图速度翻了4倍,已经能做到1秒出图。

放在几年前,用AI创作视频这种事是他不敢奢望的,也想象不出“秒出图太慢”这种甜蜜的烦恼,完全就是技术版的“农民与皇帝的金锄头”。但在本次分享会上,这种技术的跃升就实时展现在我们面前。

和Simon阿文聊到现场的这些Demo时,他提到让他感触最深的,是在场其他创作者对AI的使用方式和垂直领域应用——即便他对这些Demo使用了哪些模型和插件都一清二楚,但依然会惊讶于他们得到的直观效果和实用性。

现场还展示了基于开源InstantID模型和工作流的AI证件照等Demo现场还展示了基于开源InstantID模型和工作流的AI证件照等Demo

这些创作方式和创作思路上的改变,也是AI在算法和算力的不断提升下,除了生产力革命以外带来的改变,一个早已不是个例的改变。

例如在游戏领域,今年的GDC上官方就统计过,到场的三千多位开发者中已经有超过半数的人,开始将生成式AI当做创作工具。这种改变早就随着AI PC和AI工具的普及、算力和模型的进化,悄然发生在各行各业中。

距离真正玩上完全拥有“AI大脑”NPC的游戏,或许早已不再像我们想象中那么遥远。

(来源:游研社)

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作者: user67uetjhnrt

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