AI 自動生成地圖及遊戲環境

人工智能正徹底改變遊戲開發者創建地圖和環境的方式。現代 AI 工具能自動生成過去需團隊花費數小時設計的細緻遊戲世界。

開發者無需逐一手工製作每塊地磚或模型，只需輸入高階提示或數據，AI 就能自動填充剩餘部分。例如，Google DeepMind 最新的「Genie 3」模型能根據文字描述（如「日出時的霧氣山村」）即時生成一個可自由導航的完整 3D 世界。

業界專家指出，像 Recraft 這類工具現已能從簡單文字指令生成整個遊戲環境（包括材質、精靈圖及關卡佈局）。這種 AI 與傳統程序化方法的結合，大幅加快開發速度，並開啟無限創意可能。

1. 傳統與 AI 基礎地圖生成比較
2. 生成式 AI 技術
3. 領先的 AI 工具與研究
4. 主要優勢與應用
5. 挑戰與未來方向

傳統與 AI 基礎地圖生成比較

傳統程序化生成： 早期遊戲採用算法程序化內容生成（PCG）方法，例如使用 Perlin 噪聲生成地形，或基於規則的地磚佈局來創建關卡和地圖。
這些技術支撐了龐大或隨機化的世界，例如 暗黑破壞神 系列和 无人深空 利用程序化算法「動態創建關卡和遭遇，實現無盡內容」。
此類方法減少了手動工作，但可能產生重複模式，且常需設計師調整參數。
AI 驅動生成： 相較之下，現代 AI 利用機器學習生成地圖。生成模型（如 GAN、擴散網絡及變壓器「世界模型」）從真實範例或遊戲數據中學習。
它們能產生更多樣化且逼真的環境，甚至能根據創意提示創作。例如，AI 在接受真實或幻想景觀訓練後，可生成模仿這些風格的全新地圖或地形。
如前所述，專家觀察到開發者現使用 AI 工具（如 Recraft）「通過簡單文字提示生成遊戲資產——精靈圖、材質、環境」。簡言之，AI 模型能捕捉複雜的空間模式並應用於遊戲地圖創建。

傳統與 AI 基礎地圖生成比較

生成式 AI 技術

AI 採用多種技術來構建遊戲環境：

生成對抗網絡（GANs）： GAN 是在大量地圖或地形圖片上訓練的神經網絡。它們通過學習數據統計特徵，能創造出具有真實感的新地圖。
研究顯示，基於 GAN 的方法（如自注意力 GAN）能通過捕捉 2D 遊戲關卡或高度圖中的長距離模式，提升關卡連貫性。
例如，研究人員利用 GAN 生成複雜的 2D 平台關卡，甚至通過訓練範例地圖生成合理的 3D 地形。
擴散模型： 基於擴散的 AI（如 Stable Diffusion）通過迭代將隨機噪聲轉化為結構化圖像。這些技術已被改編用於遊戲內容——例如，基於文字條件的擴散能將噪聲地圖轉換成細緻的景觀或城市佈局。
近期展示中，3D 擴散（如「DreamFusion」風格）被用來根據提示製作遊戲資產或整個場景，生成豐富的材質和幾何結構。
變壓器世界模型： 大型基於變壓器的 AI 能生成完整的互動世界。DeepMind 的 Genie 3 就是一例：它利用世界模型架構解讀文字提示，並實時渲染一致的 3D 環境。這些模型理解類遊戲空間，能即時「構思」場景，有效充當由先進 AI 驅動的自動關卡設計師。

生成式 AI 技術

領先的 AI 工具與研究

DeepMind 的 Genie 3： DeepMind 開發了一款尖端的 世界模型 能根據文字生成 3D 遊戲環境。輸入提示後，Genie 3 會生成多樣且互動的世界，玩家可高幀率自由導航。它能協調地形、物件和物理效果，展示 AI 如何自動化完整世界建構。

Ludus AI（Unreal Engine 插件）： Ludus AI 是 Unreal Engine 的插件，利用生成式 AI 根據文字描述創建 3D 模型。開發者可在數秒內生成複雜資產（如車輛、傢俱或建築），無需手動建模。這加快了資產創建速度，讓設計師能快速迭代。例如，輸入「鄉村木製手推車」即可幾乎即時獲得可用的 3D 模型。

此外，還有多款其他 AI 驅動工具和項目正在塑造遊戲世界的創建：

Recraft（AI 資產生成器）： 業界消息指出，像 Recraft 這類工具讓開發者「通過簡單文字提示生成遊戲資產——精靈圖、材質、環境」，並可導入 Unity 或 Godot 等引擎。
這意味著設計師只需輸入「古代神廟遺跡」，即可即時獲得材質、3D 模型及關卡佈局，直接放入遊戲中。
Promethean AI： 這是一款 AI 驅動的場景組裝工具，能自動排列道具、燈光和地形，生成連貫的 3D 場景。它會遵循風格指引和用戶輸入，自動創建完整虛擬場景，無需手動建模。
設計師只需指定大致佈局和風格，AI 就能快速生成大型地圖（如城市廣場或地牢房間），並填充細節。
微軟 Muse（WHAM）： 微軟研究院的「Muse」（世界與人類行為模型）是一款生成式遊戲模型，能產生完整的遊戲流程和視覺效果。雖然重點在遊戲動作，但 Muse 也學習遊戲世界結構。
作為基於變壓器的模型，它展示了 AI 如何捕捉遊戲關卡幾何和動態，未來有望協助生成一致的世界內容。
NVIDIA Omniverse 與 Cosmos： NVIDIA 的 Omniverse 平台現包含生成式 AI 功能，用於環境創建。
開發者可利用文字提示獲取或生成 3D 資產（透過 Omniverse NIM 服務）。通過組合場景和渲染合成數據，他們訓練「Cosmos」世界模型，產生無限虛擬環境。
依 NVIDIA 說法，這讓開發者能從簡單輸入創造「無數合成虛擬環境」。實際上，Omniverse 加速了大型遊戲和模擬世界的建構，利用 AI 填充細節與真實感。

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主要優勢與應用

AI 生成的地圖和環境帶來多項實用優勢：

速度與規模： AI 能在數秒內產生龐大且細緻的世界。例如，Ludus AI 可「在數秒內」生成複雜 3D 資產，而手動建模則需數小時。這讓開發者能更快填充遊戲世界。
多樣性與豐富度： 機器學習模型帶來無盡變化。傳統程序化生成已讓 无人深空 擁有無限星球；AI 模型更進一步，能以新穎方式融合風格、主題和故事元素。每張 AI 生成的地圖都獨一無二，避免手工關卡常見的單調感。
效率： 自動化地圖創建減輕工作量和成本。無論是小型獨立團隊還是大型工作室，都能將例行關卡設計交給 AI，專注於遊戲玩法、敘事和微調。專家指出，像 Promethean AI 這類工具「節省了無數 3D 設計工時」，通過自動組裝場景提升生產力和創造力。
動態與適應性世界： 先進 AI 甚至能實時調整環境。研究正探索能隨時變化或響應玩家行動的世界。例如，AI 可在玩家每次進入時生成新地牢佈局，或根據故事進展重塑地形。這類「活生生」的世界過去僅靠簡單程序技巧實現，AI 讓它們更豐富且連貫。