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开发者揭秘:Unity预告的AI工具到底是啥?

【ashkeling专稿,未经授权不得转载!】

ashkeling报道/GDC期间,Unity在公布引擎路线图的时候,还在同一天悄然宣布了AI工具,然而,由于详细信息有限,而且公开视频也没有实际内容,导致很多人对此持批评态度,认为这是在AI火爆的情况下,Unity为了取悦投资者而抛出的噱头。

不过,在此期间,Unity同时邀请了一部分从业者实地考察了这些项目,其中Code Monkey就是受邀者之一。虽然因为保密协议的原因,他并没有公开Unity AI的具体信息,但却通过三个问题解释了Unity AI到底是什么。

它们分别是:Unity快速宣布AI是否只为了取悦投资者?他们做AI是合乎职业道德还是漫不经心?Unity是否考虑到了他们正在使用数据集的许可和法律问题?

以下是Gamelook整理的全部内容:

在谈到为何以这种方式公布AI的时候,Unity表示这与他们研究很多东西的方式一样,虽然有很多工作在进行,但做一个快速创意原型和能用的生产工具之间,差别还是很大的。他们在2018年的时候宣布了一些很早期的东西,但多年之后发布出来却导致一些开发者很失望,而且在研发过程中也不断遭受质疑。

所以他们吸取了教训,只在有真正可用的产品之后才正式公布,而非只是拿出来一个概念验证的东西。这才是Unity AI没有出现在路线图、而且公布视频也非常模糊的真正原因,在能够确定可以带来什么之前,他们不希望给出过多的承诺。

实际上,Unity在上一次Unite大会上已经展示过一个AI工具,也就是图中通过AI和机器学习来给一些角色定位和制作动画。随着你移动了手掌,AI工具就会知道身体其他部位应该在什么位置,这极大加速了posing过程,所以你不必单独移动每一根骨骼。

随后,同样的工具还可以用于动画,当你增加一些keyframe之后,就可以用AI以自然的方式确定每一帧的位置。而且它还可以做一些姿势匹配,你给他一张图片,角色就会摆出同样的姿势。

你可以看到他们并不只是做一个快速的ChatGPT克隆版或者Stable Diffusion变体。可以看到两者之间的差别很大,比如这个AI工具的评论大部分都是正面的,但没有细节的AI消息则几乎全部是负面评论。

坦白说,这可以视为一个积极信号,因为没有细节的时候,人们感到担忧,但对于不会动画技巧的人来说,这个工具是非常有用的。

在此之前,一位开发者还展示了自己在Unity里使用ChatGPT做了一个非常简单的游戏,但Unity随后表示公布的AI只是一个概念验证,这和能够使用的产品之间还有很大的差别,因此才没有在路线图里公布。

至于第一个问题,有人担心此举是为了取悦投资者而公开的消息,但Unity公司的AI团队表示,该公司从事AI研究已经很多年,比如ML-Agents Tookkit已经推出了很多年,还有Barracuda项目,也是在神经网络里运行的,而且自2018年就已经开始研发。所以答案很明显。

对于第二个问题,Unity也在2018年公布了AI的六个指导原则:不偏不倚、对事情负责、公正、对用户负责、坦诚和值得信赖,团队私下里向Code Monkey表示,这些原则依然没有改变。意味着他们尝试以对的方式做AI,而不是想要消灭开发者或者他们的工作岗位,也不会在未经许可的情况下使用他们的数据。

考虑到AI的快速发展,Unity也注意到了该领域的监管,这就谈到了第三个问题,很多人担心的是,AI往往在未经许可的情况下使用公开数据或资源进行训练,这不仅是个道德问题,还是个法律问题,目前已经有多个相关诉讼正在进行。

实际上,有很多团队宣布禁止使用AI工具,因为他们并不清楚AI的运行方式是否合法,这些工作室的确想要使用AI来提升工作效率,但不能以牵涉法律纠纷为代价。Unity团队表示,他们对这个问题是严肃对待的。

由于AI训练使用的数据量庞大,你要么在获得许可之后才使用数据,要么就需要自己提供那么多的数据。比如动态捕捉,想要获得数小时的数据,你需要投入很多,这就是Unity使用AI的方式,他们不希望使用Unity引擎的开发者暴露于法律纠纷之下,所以在打造自己的数据集,以避免未来商业化中的法律问题。

虽然因为保密协议而无法公开现有的内容,但可以通过Keynote演讲看出,Unit与已经展示了AI驱动的posing、AI动画和图片姿势匹配,另一个工具是A驱动的动画系统Kinematica。

我们可以设想在打造自有数据集的同时,Unity也在探索很多的AI领域,比如英伟达已经公布了自己的文本到3D工具Magic 3D,还有些工具可以让AI生成地形。代码方面,微软刚刚宣布了GitHub Co-Pilot X,它可以让你在你的代码库基础上提问并生成文档、用语音写代码等等。

因此,Unity也很可能在研究这些领域,但正如该公司所说的那样,概念验证与最终产品之间的差距是很大的,所以,他们能够将多少试验变成可用的工具,我们只有拭目以待。

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