当前位置: 首页 > news >正文

我的创作纪念日:Unity CEO表示生成式AI将是Unity近期发展重点,发布神秘影片预告

PICK

        未来的AI技术将会让人类迎来下一个生产力变革,这其中也包括生成型AI的突破性革新。各大公司也正在竞相推出AIGC工具,其中微软的Copilot、Adobe的Firefly、Github的chatGPT等引起了人们的关注。然而,游戏开发领域似乎还没有一款真正针对性特化的综合性AIGC应用,这与游戏开发的高复杂度脱不了干系。

        但就在近日,Unity在GDC开发者大会上宣布进军生成式AI领域,成为了首个在游戏行业推动AIGC的公司。在发布的“Unity AI”视频中,Unity展示了使用文本prompt生成女性3D角色、大型地貌、戏剧性光线等效果和资产的可能性。

        不过正如评论区玩家所吐槽的,Unity没有放出任何实际的产品演示,只是给出了一排排文字指令。这表明该项目恐怕在内部才刚刚进入立项阶段,实际能否成功推出依然还是未知数。

        相比Text-to-game的虚无缥缈,Unity的另一大动作更加脚踏实地。Unity的CEO John Riccitiello向路透社表示,Unity将在未来开放一片AIGC专用的市场,供开发者交易AIGC的相关工具。

        这就意味着,在未来,用户将可以像逛超市一样购买资产生成工具,然后立刻运用到游戏开发之中。这一模式在如今的Unity商店中已然十分普及。此外,与当下正火的UGC+创作者经济模式类似的,由于销售插件有利可图,在未来或许会有更多开发者进入AIGC工具的开发,他们所开发的产品最终即帮助开发者提高了效率,又可以填补Unity平台的AI内容空白。假如将这一模式稍加延申,Unity或许还可以采取第三方工具进驻的模式“躺着收钱”。例如,依托于Discord平台的Midjourney就与Discord达成了销售比例分成的合作。

        John Riccitiello表示:“在历史上的任何一款游戏中,对话都是由人来写的。但在生成型AI的帮助下,你可以给角色们设定动机、人格与目标,让他们在不需要文案写手的情况下自己生成对白。这无疑是重大的突破。”John Riccitiello确认,生成型AI将会是Unity近期发展的重点。

        无论采取何种模式,AIGC将对游戏开发带来巨大帮助,这已然不是秘密。只是未来究竟什么时候来,将会以何种形态与我们见面,这还需要我们耐心地等待。


GET

什么是生成式AI?

        生成式 AI 是一种人工智能技术,可以使用现有内容(例如文本、音频文件或图像)创建新的合理内容。换句话说,它允许计算机抽象与输入有关的基础模式,然后使用它来生成相似的内容。这种技术可以帮助算法人员生成以前依赖于业务员的模型,提供创造性的结果,而不会因业务员思想和经验而产生任何差错。

生成式AI的优缺点是什么?

生成式 AI 的优点包括:

  • 具有创造性:生成式 AI 可以生成全新的内容,具有创造性。
  • 应用广泛:生成式 AI 可以在图像、音频、文本等领域进行应用,具有广泛的应用前景。
  • 更高质量的输出:生成式 AI 可用于查找和消除图像和视频中的噪声,从而提高其整体输出质量。

生成式 AI 的缺点包括:

  • 假想像:生成式人工智能算法仍然需要大量的训练数据来执行任务。GAN 不能创造全新的事物。他们只会以新的方式结合自己的知识。
  • 安全性:恶意行为者可以将 Generative 人工智能用于欺诈目的,例如骗人,欺诈活动以及创建虚假垃圾邮件。
  • 数据偏差:生成的数据中存在信息偏差的风险,如果训练数据不够多样化或代表性不够。
  • 生成式 AI 在某些行业可能将取代人类,从而导致失业。
  • 生成式 AI 有可能被用于恶意目的,比如制造假新闻或冒充个人。

IDEA

        关于 Unity 进军生成式 AI,这无疑是一个很好的方向。生成式 AI 技术可以让游戏中的敌人和关卡更加智能化,使游戏玩家体验更加丰富和挑战性。同时,这也预示着生成式 AI 技术将在其他领域得到更广泛的应用,如智能家居、医疗等领域。

        Unity AI 已经推出了一些生成式 AI 工具,如 Procedural Worlds 和 Artomatix 等。这些工具可以帮助开发者更快地创建自动生成的环境和角色,从而提高开发效率。同时,Unity AI 还提供了一些机器学习工具,如 ML-Agents 和 Perception-Neuron 等,可以帮助开发者训练自己的人工智能模型。


        这是AI的时代!据 Gartner 称,到 2025 年,生成式 AI 生成的数据将占所有生成数据的10%!

        在这种AI的浪潮下,我还是觉得,与其在担忧AI替代工作的可能性,不如更把它作为一个利器,追逐浪潮而不迷失方向,才有可能更好地运用它。

相关文章:

我的创作纪念日:Unity CEO表示生成式AI将是Unity近期发展重点,发布神秘影片预告

PICK 未来的AI技术将会让人类迎来下一个生产力变革,这其中也包括生成型AI的突破性革新。各大公司也正在竞相推出AIGC工具,其中微软的Copilot、Adobe的Firefly、Github的chatGPT等引起了人们的关注。然而,游戏开发领域似乎还没有一款真正针对性…...

秩亏自由网平差的直接解法

目录 一、原理概述二、案例分析三、代码实现四、结果展示一、原理概述 N = B T P B N=B^TPB N=<...

大数据开发必备面试题Spark篇合集

1、Hadoop 和 Spark 的相同点和不同点&#xff1f; Hadoop 底层使用 MapReduce 计算架构&#xff0c;只有 map 和 reduce 两种操作&#xff0c;表达能力比较欠缺&#xff0c;而且在 MR 过程中会重复的读写 hdfs&#xff0c;造成大量的磁盘 io 读写操作&#xff0c;所以适合高时…...

C ++匿名函数:揭开C++ Lambda表达式的神秘面纱

潜意识编程&#xff1a;揭秘C Lambda表达式的神秘面纱 Subconscious Programming: Unveiling the Mystery of C Lambda Expressions 引言&#xff1a;Lambda表达式的魅力 (The Charm of C Lambda Expressions)Lambda表达式简介与基本概念 (Introduction and Basic Concepts of …...

AOP使用场景记录总结(缓慢补充更新中)

测试项目结构: 目前是测试两个日志记录和 代码的性能测试 后面如果有其他的应用场景了在添加.其实一中就包括了二,但是没事,多练一遍 1. 日志记录 比如说对service层中的所有增加,删除,修改方法添加日志, 记录内容包括操作的时间 操作的方法, 方法的参数, 方法所在的类, 方法…...

FPGA基于XDMA实现PCIE X4的HDMI视频采集 提供工程源码和QT上位机程序和技术支持

目录1、前言2、我已有的PCIE方案3、PCIE理论4、总体设计思路和方案5、vivado工程详解6、驱动安装7、QT上位机软件8、上板调试验证9、福利&#xff1a;工程代码的获取1、前言 PCIE&#xff08;PCI Express&#xff09;采用了目前业内流行的点对点串行连接&#xff0c;比起 PCI …...

ArcGIS、ENVI、InVEST、FRAGSTATS等多技术融合提升环境、生态、水文、土地、土壤、农业、大气等领域的数据分析

查看原文>>>ArcGIS、ENVI、InVEST、FRAGSTATS等多技术融合提升环境、生态、水文、土地、土壤、农业、大气等领域的数据分析 目录 专题一、空间数据获取与制图 专题二、ArcGIS专题地图制作 专题三、空间数据采集与处理 专题四、遥感数据处理与应用 专题五、DEM数据…...

怎么找回回收站里已经删除的文件

作为忙忙碌碌的打工人&#xff0c;电脑办公是在所难免的&#xff0c;而将使电脑存储着大量的数据文件&#xff0c;不少小伙伴都养成了定期清理电脑的习惯。而清理简单快捷的方法&#xff0c;无疑是直接把文件拖进回收站里。再一键清空&#xff0c;清理工作就完成了。但如果发现…...

Spring Boot、Cloud、Alibaba 版本说明

Spring Boot、Cloud、Alibaba 版本说明 一、毕业版本依赖关系(推荐使用) 由于 Spring Boot 3.0&#xff0c;Spring Boot 2.7~2.4 和 2.4 以下版本之间变化较大&#xff0c;目前企业级客户老项目相关 Spring Boot 版本仍停留在 Spring Boot 2.4 以下&#xff0c;为了同时满足存…...

软件测试入门第一步:编写测试报告

什么是测试报告&#xff1f; 1、说明&#xff1a;是指把测试的过程和结果写成文档&#xff0c;对发现的问题和缺陷进行分析&#xff0c;为纠正软件的存在的质量问题提供依据&#xff0c;同时为软件验收和交付打下基础。 ps. 【测试过程和测试结果的分析报告&#xff0c;以及上线…...

【Vue】vue中的路由导航守卫(路由的生命周期)

文章目录全局前置守卫可选的第三个参数 next全局解析守卫router.beforeResolve全局后置钩子路由独享的守卫组件内的守卫可用的配置 API使用组合 API完整的导航解析流程正如其名&#xff0c;vue-router 提供的导航守卫主要用来通过跳转或取消的方式守卫导航。这里有很多方式植入…...

NumPy 基础知识 :6~10

原文&#xff1a;Numpy Essentials 协议&#xff1a;CC BY-NC-SA 4.0 译者&#xff1a;飞龙 六、NumPy 中的傅立叶分析 除其他事项外&#xff0c;傅立叶分析通常用于数字信号处理。 这要归功于它在将输入信号&#xff08;时域&#xff09;分离为以离散频率&#xff08;频域&am…...

实现vue的条件渲染

我的需求是根据设备不同的状态 渲染不同的标签。设备状态用device_State表示。 在线上面是一个vue的标签&#xff0c;我有一个数据state &#xff0c;如何让这个标签根据数据的取值 &#xff0c;修改内容&#xff0c;如state1时&#xff0c;标签修改为离线 要根据数据的取值动态…...

第四章 word2vec 的高速化

目录4.1 word2vec 的改进①4.1.1 Embedding 层4.1.2 Embedding 层的实现4.2 word2vec 的改进②4.2.1 中间层之后的计算问题4.2.2 从多分类到二分类4.2.3 sigmoid 函数和交叉熵误差4.2.4 多分类到二分类的实现4.2.5 负采样4.2.6 负采样的采样方法4.2.7 负采样的实现4.3 改进版 w…...

【四】3D Object Model之创建Creation——clear_object_model_3d()/copy_object_model_3d()算子

&#x1f60a;&#x1f60a;&#x1f60a;欢迎来到本博客&#x1f60a;&#x1f60a;&#x1f60a; &#x1f31f;&#x1f31f;&#x1f31f; Halcon算子太多&#xff0c;学习查找都没有系统的学习查找路径&#xff0c;本专栏主要分享Halcon各类算子含义及用法&#xff0c;有…...

第三十一章 配置镜像 - 删除镜像成员时删除镜像数据库属性

文章目录第三十一章 配置镜像 - 删除镜像成员时删除镜像数据库属性删除镜像成员时删除镜像数据库属性编辑或删除异步成员第三十一章 配置镜像 - 删除镜像成员时删除镜像数据库属性 删除镜像成员时删除镜像数据库属性 当从镜像中删除成员时&#xff0c;始终可以选择从属于该镜…...

自动写作ai-自动写作神器

自动生成文章 自动生成文章是指使用自然语言处理和人工智能技术&#xff0c;通过算法来自动生成文章的过程。一些自动生成文章的工具可以使用大量数据&#xff0c;学习数据背后的语言规范和知识结构&#xff0c;从而生成高质量和有用的文章。这种技术能够减少写作时间和人力成…...

P1368 【模板】最小表示法(SAM 求最小循环移位)

【模板】最小表示法 题目描述 小敏和小燕是一对好朋友。 他们正在玩一种神奇的游戏&#xff0c;叫 Minecraft。 他们现在要做一个由方块构成的长条工艺品。但是方块现在是乱的&#xff0c;而且由于机器的要求&#xff0c;他们只能做到把这个工艺品最左边的方块放到最右边。…...

投票感知器参数学习算法

投票感知器参数学习算法 以下为投票感知器参数学习算法的伪代码&#xff1a; 输入&#xff1a;训练集 (x1,y1),(x2,y2),...,(xn,yn)(x_1, y_1), (x_2, y_2), ..., (x_n, y_n)(x1​,y1​),(x2​,y2​),...,(xn​,yn​)&#xff0c;学习率 η\etaη&#xff0c;最大迭代次数 TTT…...

Hyper-v下安装CentOS-Stream-9

1、我不想要动态扩展的硬盘&#xff0c;固定大小硬盘性能更高&#xff0c;所以这里我先创建一个固定硬盘&#xff08;如果你想用动态扩展的硬盘&#xff0c;那么可以省略前面几步&#xff0c;直接从第7步开始&#xff0c;并在第12步选择创建可动态扩展的虚拟硬盘&#xff09;&a…...

SCAU期末笔记 - 数据分析与数据挖掘题库解析

这门怎么题库答案不全啊日 来简单学一下子来 一、选择题&#xff08;可多选&#xff09; 将原始数据进行集成、变换、维度规约、数值规约是在以下哪个步骤的任务?(C) A. 频繁模式挖掘 B.分类和预测 C.数据预处理 D.数据流挖掘 A. 频繁模式挖掘&#xff1a;专注于发现数据中…...

跨链模式:多链互操作架构与性能扩展方案

跨链模式&#xff1a;多链互操作架构与性能扩展方案 ——构建下一代区块链互联网的技术基石 一、跨链架构的核心范式演进 1. 分层协议栈&#xff1a;模块化解耦设计 现代跨链系统采用分层协议栈实现灵活扩展&#xff08;H2Cross架构&#xff09;&#xff1a; 适配层&#xf…...

学习STC51单片机31(芯片为STC89C52RCRC)OLED显示屏1

每日一言 生活的美好&#xff0c;总是藏在那些你咬牙坚持的日子里。 硬件&#xff1a;OLED 以后要用到OLED的时候找到这个文件 OLED的设备地址 SSD1306"SSD" 是品牌缩写&#xff0c;"1306" 是产品编号。 驱动 OLED 屏幕的 IIC 总线数据传输格式 示意图 …...

让AI看见世界:MCP协议与服务器的工作原理

让AI看见世界&#xff1a;MCP协议与服务器的工作原理 MCP&#xff08;Model Context Protocol&#xff09;是一种创新的通信协议&#xff0c;旨在让大型语言模型能够安全、高效地与外部资源进行交互。在AI技术快速发展的今天&#xff0c;MCP正成为连接AI与现实世界的重要桥梁。…...

MySQL账号权限管理指南:安全创建账户与精细授权技巧

在MySQL数据库管理中&#xff0c;合理创建用户账号并分配精确权限是保障数据安全的核心环节。直接使用root账号进行所有操作不仅危险且难以审计操作行为。今天我们来全面解析MySQL账号创建与权限分配的专业方法。 一、为何需要创建独立账号&#xff1f; 最小权限原则&#xf…...

基于IDIG-GAN的小样本电机轴承故障诊断

目录 🔍 核心问题 一、IDIG-GAN模型原理 1. 整体架构 2. 核心创新点 (1) ​梯度归一化(Gradient Normalization)​​ (2) ​判别器梯度间隙正则化(Discriminator Gradient Gap Regularization)​​ (3) ​自注意力机制(Self-Attention)​​ 3. 完整损失函数 二…...

LRU 缓存机制详解与实现(Java版) + 力扣解决

&#x1f4cc; LRU 缓存机制详解与实现&#xff08;Java版&#xff09; 一、&#x1f4d6; 问题背景 在日常开发中&#xff0c;我们经常会使用 缓存&#xff08;Cache&#xff09; 来提升性能。但由于内存有限&#xff0c;缓存不可能无限增长&#xff0c;于是需要策略决定&am…...

关于easyexcel动态下拉选问题处理

前些日子突然碰到一个问题&#xff0c;说是客户的导入文件模版想支持部分导入内容的下拉选&#xff0c;于是我就找了easyexcel官网寻找解决方案&#xff0c;并没有找到合适的方案&#xff0c;没办法只能自己动手并分享出来&#xff0c;针对Java生成Excel下拉菜单时因选项过多导…...

数学建模-滑翔伞伞翼面积的设计,运动状态计算和优化 !

我们考虑滑翔伞的伞翼面积设计问题以及运动状态描述。滑翔伞的性能主要取决于伞翼面积、气动特性以及飞行员的重量。我们的目标是建立数学模型来描述滑翔伞的运动状态,并优化伞翼面积的设计。 一、问题分析 滑翔伞在飞行过程中受到重力、升力和阻力的作用。升力和阻力与伞翼面…...

Linux部署私有文件管理系统MinIO

最近需要用到一个文件管理服务&#xff0c;但是又不想花钱&#xff0c;所以就想着自己搭建一个&#xff0c;刚好我们用的一个开源框架已经集成了MinIO&#xff0c;所以就选了这个 我这边对文件服务性能要求不是太高&#xff0c;单机版就可以 安装非常简单&#xff0c;几个命令就…...