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2022邁入尾聲，游戲產(chǎn)業(yè)這場凜冽的寒風(fēng)比想象中更為持久與刺骨。

一邊是投入的縮減，一邊是玩家攀升的要求?！凹纫忠€要”成為游戲制作人的高頻句型。在緊預(yù)算與精制作的矛盾面前，游戲產(chǎn)業(yè)工業(yè)化的必要性再次被驗(yàn)證。如何把更多的精力投注到創(chuàng)意和玩法上，如何利用尖端技術(shù)來節(jié)省人工，如何強(qiáng)化內(nèi)部協(xié)同提升效率，都是這道事半功倍必答題的解題思路。

游戲發(fā)展至今天，從二維到三維，從480P進(jìn)展到4K、乃至于8K，全球游戲企業(yè)針對畫質(zhì)進(jìn)行極致“內(nèi)卷”。讓游戲角色每一根毛發(fā)、每一個毛孔都清晰可見，似乎已經(jīng)成為精品主機(jī)游戲的標(biāo)配。當(dāng)游戲畫質(zhì)已經(jīng)“卷”到了“瓶頸”，游戲企業(yè)應(yīng)該如何突圍？提升三維圖形生產(chǎn)效率不失為一個方向。

然而，三維畫面制作可謂是游戲開發(fā)中最為燒錢的項(xiàng)目：操作難度拉滿的造型軟件、昂貴的動態(tài)捕捉設(shè)備、大量不可替代的手工勞動……動輒一個畫面耗費(fèi)百萬，高專業(yè)人才集中度、高手工勞動強(qiáng)度換來的精致三維資產(chǎn)卻難以復(fù)用于其他項(xiàng)目。微軟亞洲研究院網(wǎng)絡(luò)圖形組基于深度神經(jīng)學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)為游戲畫面制作探索出三個“新方向”：

傳統(tǒng)游戲圖形制作對于物理世界有著極高的依賴，需要精細(xì)的三維形狀、明確的材質(zhì)紋理以及復(fù)雜光線追蹤實(shí)現(xiàn)的真實(shí)感繪制。微軟亞洲研究院基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，只需簡單的手機(jī)、單反相機(jī)等設(shè)備“掃描”真實(shí)世界物體，即可生成真實(shí)三維物體的可渲染的數(shù)字克隆。

通過結(jié)合物體三維粗略幾何形狀，與深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)生成的抽象材質(zhì)貼圖，這一表達(dá)便可還原物體的精細(xì)幾何，材質(zhì)與紋理。在數(shù)字智能的加持之下，圖像能夠支持任意光照與視點(diǎn)下的繪制以還原圖像真實(shí)感，重現(xiàn)物體所有光影細(xì)節(jié)。

▲ 深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)呈現(xiàn)不同光影下材質(zhì)質(zhì)感

當(dāng)游戲畫質(zhì)卷到瓶頸，玩家對于畫面分辨率要求越來越高，同時對繪制結(jié)果中的鋸齒走樣、“拖影”等瑕疵的容忍度越來越低。微軟亞洲研究院提出了用于實(shí)時繪制的抗鋸齒與超分辨率的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)解決方案，和已有基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的黑盒方案不同，這一方案通過將任務(wù)分為分類與圖像合成兩步，在分類網(wǎng)絡(luò)（Classification Network）與 合成網(wǎng)絡(luò)（Composition Network）這兩步神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的實(shí)時算法幫助下，通過歷史幀信息，來識別當(dāng)前幀畫面中的鋸齒區(qū)域與拖影區(qū)域，并予以分別的有效處理，實(shí)現(xiàn)每一幀質(zhì)量的實(shí)時優(yōu)化與分辨率的提升。這一算法允許開發(fā)者將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法與傳統(tǒng)算法進(jìn)行結(jié)合，實(shí)現(xiàn)不同的質(zhì)量與性能的折衷，從而可以支持不同的游戲平臺。

▲ 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化前后對比

「工具」是游戲工業(yè)化路徑上不可獲缺的一環(huán)。微軟亞洲研究院正在研究如何讓算法基于照片自動生成高度真實(shí)的三維虛擬人臉，支持任意視角的展示，并產(chǎn)生用戶所需要的表情。這一技術(shù)有望解決在圖形生產(chǎn)中，由于三維數(shù)據(jù)不足而導(dǎo)致的人工智能算法無法有效應(yīng)用的瓶頸問題，使得基于人工智能的三維內(nèi)容生成能夠像圖片、視頻生成技術(shù)一樣，得到快速發(fā)展，并早日成為可能。

▲ 算法生成的三維貓咪圖像

手機(jī)上的智能語音助手面世十余年，依舊常常被詬病為“人工智障”。如今，微軟人工智能語音服務(wù)為游戲開發(fā)者提供語音轉(zhuǎn)文本 （STT）、文本轉(zhuǎn)語音 （TTS）、說話人識別和語音翻譯四大模塊功能，助力打造更為“聲臨其境”的游戲體驗(yàn)。

相較于普遍認(rèn)知中智能語音的“冷冰冰”，微軟的智能語音已經(jīng)學(xué)會了人類豐富、細(xì)膩的情感，并掌握了跨越147個語言區(qū)域共計(jì)449種音色，并實(shí)現(xiàn)48kHz高保真音質(zhì)。想象一下，未來基于這項(xiàng)服務(wù)開發(fā)的游戲不僅可以優(yōu)化繁復(fù)的人工配音例如利用AI來輔助后期內(nèi)容修改，更重要的是能夠在保持角色音色一致的前提下，用語言遷移的能力把人工配音語言輕松轉(zhuǎn)化為更多種語言，助力游戲出海提升不同市場玩家的游戲體驗(yàn)。更重要的是，游戲開發(fā)者可以根據(jù)需求在微軟訂制專屬的智能音色，包括對游戲音色中豐富的情感表達(dá)進(jìn)行深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)和預(yù)測，打造更具品牌標(biāo)志性的音色。

為了提升游戲體驗(yàn)，微軟人工智能語音服務(wù)讓游戲語音不再局限于“預(yù)錄制”。過去的游戲語音面對不同玩家花樣百出的游戲ID只能選擇“視而不見”。如今在游戲中，NPC可以自然地在對話中念出你的“名字”，這才是真正的沉浸式體驗(yàn)。

除此之外，面對網(wǎng)絡(luò)游戲的全球化浪潮，微軟人工智能語音服務(wù)也將打破不同地區(qū)玩家之間的交流壁壘。在游戲《盜賊之?！分?，玩家的交流語音將實(shí)時轉(zhuǎn)化為字幕。如果玩家打開翻譯功能，這些字幕還將適配玩家的語言設(shè)置，幫助玩家在語言不通的情況下也能在對戰(zhàn)中與隊(duì)友實(shí)時溝通游戲戰(zhàn)術(shù)。

在這個追求生產(chǎn)效率的年代，游戲工業(yè)化道路上也越來越追求降低游戲開發(fā)成本，提升開發(fā)速度。云端開發(fā)成為游戲企業(yè)提升開發(fā)競爭力的新范式。

微軟Azure提供的游戲開發(fā)虛擬機(jī)，讓游戲開發(fā)者們無需購置復(fù)雜硬件設(shè)施，也無需花費(fèi)大量時間配置游戲開發(fā)的常用工具。只需打開這臺虛擬機(jī)，就可立即使用預(yù)先安裝好的游戲開發(fā)相關(guān)組件和工具。微軟還將定期對其進(jìn)行更新，保障開發(fā)者們的生產(chǎn)效率。

▲ Azure預(yù)安裝的游戲開發(fā)軟件及工具

工具齊全，性能也絕不拉胯。Game Dev VM游戲開發(fā)虛擬機(jī)底層的GPU成為游戲開發(fā)性能及效率的終極放大器。目前 Azure為每個 GPU 提供了幾乎 2 倍的計(jì)算吞吐量，并可近似線性擴(kuò)展到數(shù)千個 GPU。這樣下來，Azure 比其他云更具成本效益，每美元可提供高達(dá) 2 倍的性能。

基于Game Dev VM的Simplygon可以在云端快速優(yōu)化大規(guī)模游戲素材，讓開發(fā)者能夠?qū)r間和精力集中在構(gòu)建優(yōu)質(zhì)游戲上。自2005年問世以來，Simplygon一直是 3D 優(yōu)化領(lǐng)域的金標(biāo)準(zhǔn)，已經(jīng)應(yīng)用在450部游戲大作的開發(fā)中，幫助3A大作進(jìn)行超大規(guī)模環(huán)境渲染，減少 3D 內(nèi)容生成的時間和成本。