AI动画/**生成工具是具有本质上的矛盾的,文本是低维信息,却需要准确表达动画/**这种高维信息,这个过程必定伴随信息的失*。文生**必定是不能100%传达制作者的想法的。这个过程就需要编辑工具的存在,通过*工编辑的接入,将内容准确表达。而且,通过编辑工具,我们也能通过*力弥补AI的准确度问题,使得在AI能力能准确生成我们需要的内容之前,我们也能利用AI进行效率的提升。
借助平台原有的用户积累,能够利用庞大的素材积累、数据积累训练优秀的大模型,打造优质的**产品功能,从而吸引更多用户,构建数据飞轮,构建自身的壁垒。
现有**剪辑/动画制作工具已有一批忠实用户群体,发展AI能力时无需从零开始用户增长。在成熟工具上构建AI能力,加固了产品壁垒。
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**剪辑/动画制作工具本身就是贴合用户工作流程的产品形态。当AI工具集成在一起时,用户可以直接利用AI能力进行生产,无需研究各种AI工具,减少额外精力消耗。同时,基于用户使用习惯,产品可以提供AI数据资产积累能力,定制化模型,更贴合用户使用习惯,构成用户的沉没成本。
但是我也想谈谈我对未来展望的一些观点,我觉得未来的AI动画/**工具一定是背靠**剪辑/动画制作工具的手游吃鸡活动里的盒子怎么打开,并集成大多数的AI工具(All in one),因为:
随着越来越多AI公司的入局,以上提到的问题一定会被解决,正如万物摩尔定律所描述,成本问题也会越来越低。Sora的出现,无疑是对这个过程的加速。
目前收集到的大部分AI**/动画工具,普遍都是需要收费的。要么按请求量收费,要么是会员制,动则每个月上百块。结合前文提到的AI准确度不高和工具分散问题,业务可能需要在多个平台多次“抽卡”(调侃准确度不高,就好像游戏抽卡那样,需要N次才能出来想要的结果),这个过程大大加大了成本的消耗,使得AI的使用成本甚至可能高于*肉。
由于工具使用都是分散在各类工具平台上,AI工具的使用不能进行AI资产的积累,无法形成工具使用的“边际成本递减”。(比如文/图生图的AI使用,可以通过低模型训练、参数调试的方式,快速将AI工具变成业务的形状,提高生产效率)
工具分散,未能较好贴合生产流程。大部分的AI工具分布在不同的平台上,“收集灵感”——“制作草稿”——“收集素材”——“剪辑成稿”的过程需要跳转的平台过多,同时各类工具的更新和版本调整也需要*力去跟进和维护,再加上大部分工具使用场景很小,单独购买性价比不高。整体需要耗费过多的精力和成本,这有碍于AI工具对于制作的提效。
素材搜索匹配、**生成类当前AI工具对于游戏行业垂直程度不够高,无法生成足够高准度的内容。而且动画素材有别于图片素材,AI图片生成内容的准确度不高时候,美术还可以上手修改,但是当AI**生成的准确度不高的时候,逐帧修改成本过高,不具有可行性。
我将收集到的AI**/动画工具给到美术设计,他们的回答是:“好像什么都能做,但是又好像做不好的感觉。总不能为了这碗醋(使用AI),才包的这顿饺子吧(做动画/**)。”剖析其中的原因,主要是:
目前的AI**/动画工具更多偏向于**类动画素材的生产,更适用于与营销相关的业务生产,因为这方面对于大型模型的定制化要求较低。然而,对于与动效相关的动画生产,可能需要游戏行业垂直领域大型模型能力的进一步发展。
素材搜索匹配:基于**分析的AI技术,通过对素材库中的**进行分析、解构和标记,再根据用户提供的关键词匹配最适合的动画/**内容,提高**类动画资源制作的效率。
几乎所有主要厂商都在积极探索并应用这一技术。其核心在于利用AI生成个性化的数字*物,并结合专属的AI音色,使得这些AI数字*可以替代用户进行**解说。在直播带货等场景中,这种技术不仅可以提高效率,还能有效节省*力成本。
我觉得很多**工具都可以归到这一类里面,比如**剪辑软件里面都会配备的滤镜能力,通过应用特定的滤镜效果,使**呈现出特定风格和*觉效果。
语音配音在制作**类内容时扮演着重要的角色。尽管在严格意义上,配音并不属于AI**工具的范畴,但却是制作**内容不可或缺的一环。当前的AI生成语音技术已经相当成熟,以剪映官方为例,他们提供了完善的配音音色功能,用户可以通过输入文本生成对应的音*内容。
这类工具旨在快速将**按需求进行剪辑拆分和拼接。举例来说,火山引擎提供了“**拆条”功能,利用AI画面和语音识别自动将**进行拆分,同时支持对**进行进阶设置。这种工具可用于对长**进行分割处理,以便进行短**合成。
一旦素材齐全,下一步就是将所收集/制作的素材拼接成最终的成品稿。这个过程涉及到多种类型的AI动画/**工具,种类繁多且多样,较难一一概括,以下是我观察到的一些类型,而且大多都只能用在**类型的素材剪辑上。
制作**类动画素材涉及收集素材的过程,其中需要结合分镜稿,收集足够的素材以供剪辑使用。这一过程与制作草稿的工具需求大致相同,可以借助“素材搜索匹配”和“文/图生**工具”的AI能力来辅助。
像是角色动作、战斗效果、场景光影、UI交互、游戏实况**等内容,AI工具的生成效果极差。因此对于游戏行业,大概率仅有**类动画素材的生产过程才能用上这类AI工具。
在AI生成的动画/**中,*物外貌、动作等可能随着*物动作的变化而发生变化,导致主体一致性问题,影响**质量。如下图的案例中,原本是生成马斯克的**,但是在**的最后几秒,马斯克变成了一个黄种女*。
虽然Sora也具备了通用世界模型的基础能力,但是也同样存在“对物理世界理解不足”的问题,比如知名的“玻璃破碎”、“虚空椅子”。这些训练数据不足的情况,使得在多主体之间的运动无法被准确表达。
Sora属于文/图生**的AI方向。在Sora发布之前,市场上已有相关工具如Pika、RunwayGen2、Stable Video Diffusion,它们可以根据用户输入的文本或静态图片,生成几秒钟的**/动画。
动画/**分析AI对动画/**内容的理解有限,导致搜索匹配结果准确度问题,与用户设想的画面可能存在一定差距。在生成多个动画/**片段拼接而成的**时,准确率问题会叠加,使成品动画/**偏离原始设想。
素材库规模的大小直接影响这类**生成工具的效果和生成的**多样性。庞大的素材库需要大量版权资源或内容平台支持,从而构建工具的“网络效应”,而较小的素材库会限制工具的效果。
通过对素材库中的**进行分析、拆解、打标签,再根据用户的提示词匹配最合适的动画/**内容,从而拼接成动画/**。这个过程涉及到AI文本生成、语音合成、动画/**剪辑等能力,可以归类为剪辑工具。
在调研过程中,发现一类AI动画/**工具,通过输入文本/图片,AI能够匹配相关度较高的**素材并进行拼接,同时使用AI声音进行配音,快速生成相关动画/**内容。
动画素材实质上是2D/3D美术资源在时间维度上的延续,因此动画的草稿相对复杂,涉及脚本、分镜等设计内容,其中的沟通成本和试错成本远高于2D/3D美术资源。
然而,游戏的动画/**素材生产,更多的是涉及没有文本内容的画面(角色动作、战斗效果、场景光影、UI交互、游戏实况**等)。类似于B站的**分析能力,目前还无法从这些画面中提取信息。这就需要依赖基于*觉内容的AI分析模型。目前一些SaaS厂商提供了相关能力,但是要提炼出美术设计师所关心的内容仍然具有一定难度,因此这些模型更多地用于**内容审核。
目前,B站提供了AI**分析功能,但仅适用于部分**。没有配音或字幕的**以及发布时间早于24年的**无法使用该功能。估计B站的AI**能力主要通过OCR和语音识别技术提取**文本内容,并将其提交给LLM进行总结。
假设我们能够应用AI技术来增强业务能力,通过AI动画/**分析,系统可以解构**中的元素并进行标签分类,将这些分类信息存储在灵感库中,以便设计师快速提取灵感,同时也有助于快速发现潜力内容。通过AI技术,我们可以将海量数据浓缩为高价值信息,从而提升业务生产效率。
热门且效果良好的素材具有明显的数据特征,可以通过数据规则快速提取,但仍需要*工识别其中的参考内容。而那些具有潜力的素材则往往没有明显的数据特征,因此只能在海量数据中进行挖掘,有些许像大海捞针。
然而,海量数据分析是一项耗时耗力的工作。动画/**制作本身就是一个*力密集型的过程,如果还需要额外的时间用于灵感收集,那将增加额外的成本。
对于营销层面的**素材的制作灵感收集,他们使用像DataEye、AppGrowing等网站,这些平台汇集了广告领域中最热门和最新的**素材。通过这些调研,制作者可以了解哪些素材在广告投放中效果良好、哪些是当前热门的素材,以及哪些具有潜力,从而指导他们的**素材创作。
当前,虽然在3D美术资源领域已经出现了一些能够快速生成资源的工具,但相比之下,仍未有2D美术资源的生成成熟,然而这方面的讨论将暂且搁置。在美术资源的各个类型中,AI**工具在动画美术资源的制作中发挥着一定的辅助作用,尽管也存在一些挑战。根据前文的分析,游戏行业中动画素材的制作场景主要涉及以下方面:
同时,借助已生成的草稿,可以快速与需求方进行对齐。或者,需求方可以通过AI工具生成样图,与美术*员进行需求确认。这种方式可以大大减少由沟通问题导致的需求差异,从而减少返工情况,进一步提高美术资源的生产效率。
尽管部分素材可以直接采用AI生成的成稿,但这仅适用于少数情况。美术*员可以通过文生图/图生图等方式进行抽卡,激发创作灵感,并快速形成草稿,从而显著提高美术资源的生产效率。
然而,由于当前AI技术的“可控性”和“稳定性”仍有提升空间,因此AI工具主要在激发灵感、制作草稿以及需求确认等方面发挥作用。
根据伽马数据的报告显示,自AI绘画技术问世以来,某游戏企业在美术方面取得了显著进展。据称,该企业目前在美术方面的成本节省率达到40%,文案创作效率提升超过50%,而未来在研发端,整体成本预计将下降30%。以往需要两周完成的2D美术资源生产,如今仅需3天便可完成。
一旦吸引用户进入游戏,运营团队的主要任务是促进用户活跃、提高留存率并引导用户进行付费转化。在运营过程中,需要大量的美术资源,与营销所需的素材相似,但主要用于运营活动和社群内容构建,包括图片、动图和**等美术素材。
在游戏开发完成后,游戏公司需要进行游戏营销,以有限的成本吸引更多精准的用户。常见的获客手段包括投放广告、联合运营和品牌宣传等。在营销过程中,需要大量的营销美术资源,如图片、动图和**,用于广告投放、联运商城以及品牌宣传。比如,我们常见的洗脑广告**,这些是由**拍摄的广告**。
在游戏研发阶段,策划设计游戏玩法和系统,将其交由美术团队进行角色、界面和场景设计,最终由开发团队完成游戏的开发和测试工作。根据游戏类型的不同,所需的美术资源也会有所差异。
本文将从游戏行业从业者的*角出发,谈谈当前对于AI动画/**的一些思考。BTW,目前AI技术日新月异,本*对于某个领域的能力的AI技术认知可能有所滞后,欢迎指正。
最近,Sora的公布给所有行业的*带来了狠狠地Impact,所有从业者都在期待着AI动画/**技术的革新00后单机三国游戏大全,并为行业带来的效率提升。
自从ChatGPT和Sora发布后,在我们的工作流程中,AI能参与的部分越来越多。比如本文从游戏行业从业者的*角出发,谈谈当前对于AI动画/**的一些思考。
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DeepStream 是使用开源 GStreamer 框架构建的优化图架构。下图显示了从输入**到输出结果的典型**分析应用程序。 所有单独的块都是使用的各种插件。 横线下面是在整个应用程序中使用的不同硬件引擎。 优化内存管理,插件之间的零内存复制和各种加速器的使用确保了最高性能。DeepStream 以 GStreamer 插件的形式提供构建块,可用于构建高效的**分析管道。
DeepStream 是一个流式分析工具包,用于构建*工智能驱动的应用程序。 它将流数据作为输入——来自 USB/CSI 摄像头、文件中的**或 RTSP 上的流,并使用 AI 和计算机*觉分析像素信息,以更好地了解环境。 DeepStream SDK 可以成为许多**分析解决方案的基础层,例如了解智慧城市中的交通和行*、医院中的健康和安全监控、零售中的自助结账和分析、检测制造设施中的组件缺陷等。DeepStream 通过 Python 绑定支持使用 C/C++ 和 Python 进行应用程序开发。
当然,也可能是原本支持这些平台,作者自己去掉了,据说还有一个自用的A版,里面下载的内容更加丰富但怕“必胜客”啥的就没分享,不过这个分享出来的版本,平常下载一些没有水印的短**是够用了。需要更强的下载功能可以试试闪豆一类的下载器。
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