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大模型驅動的游戲開發
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大模型驅動的游戲開發 版權信息
- ISBN：9787115654748
- 條形碼：9787115654748 ; 978-7-115-65474-8
- 裝幀：平裝-膠訂
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：
大模型驅動的游戲開發 本書特色
全彩印刷，大模型助力策劃人員、美術人員、程序開發人員、營銷人員、主程人員、關卡設計人員、創意人員等進行游戲開發的學習指南
1. AI賦能游戲開發，開啟創意新紀元：本書深入探討如何利用大模型技術提升游戲開發的各個環節，從策劃、美術到程序、測試，帶你解鎖AI驅動的游戲開發新模式。
2. 從故事創作到代碼生成，大模型全面助力游戲創新：通過大模型技術，自動生成游戲故事、任務、關卡設計，甚至代碼修復與優化，大幅提升開發效率與游戲質量。
3. AI驅動的美術創作：角色、場景、特效一鍵生成：揭秘如何利用大模型自動生成游戲角色、環境、道具，并通過風格遷移、特效設計等技術，打造視覺震撼的游戲世界。
4. 智能測試與優化：讓游戲體驗更流暢：通過大模型實現自動化測試、性能優化與玩家行為預測，幫助開發者快速定位問題，提升游戲平衡性與用戶體驗。
全彩印刷，大模型助力策劃人員、美術人員、程序開發人員、營銷人員、主程人員、關卡設計人員、創意人員等進行游戲開發的學習指南
1. AI賦能游戲開發，開啟創意新紀元：本書深入探討如何利用大模型技術提升游戲開發的各個環節，從策劃、美術到程序、測試，帶你解鎖AI驅動的游戲開發新模式。
2. 從故事創作到代碼生成，大模型全面助力游戲創新：通過大模型技術，自動生成游戲故事、任務、關卡設計，甚至代碼修復與優化，大幅提升開發效率與游戲質量。
3. AI驅動的美術創作：角色、場景、特效一鍵生成：揭秘如何利用大模型自動生成游戲角色、環境、道具，并通過風格遷移、特效設計等技術，打造視覺震撼的游戲世界。
4. 智能測試與優化：讓游戲體驗更流暢：通過大模型實現自動化測試、性能優化與玩家行為預測，幫助開發者快速定位問題，提升游戲平衡性與用戶體驗。
5. AI客服與社區支持：打造沉浸式玩家互動：利用大模型技術實現自動響應玩家咨詢、生成FAQ、監控社區動態，提升玩家滿意度與社區活躍度。
6. 數據驅動的游戲運營：精準預測玩家行為：通過大模型進行數據分析與玩家行為預測，助力游戲營銷、個性化推薦與內容更新，提升游戲運營效率。
7. 創意與技術的完美平衡：大模型在游戲開發中的挑戰與突破：探討大模型在游戲應用中的數據偏差、創意自動化等挑戰，并展望未來AI與游戲融合的無限可能。
8. 從理論到實戰：大模型在游戲開發中的全方位應用指南：本書不僅提供大模型技術的理論基礎，還通過豐富的實戰案例，幫助開發者快速掌握AI技術在游戲開發中的實際應用。
大模型驅動的游戲開發 內容簡介
本書是一本探討將大語言模型（簡稱大模型）技術應用于游戲開發的實用指南。本書共10章，主要內容如下：第1章介紹游戲開發的各個階段，包括策劃、美術、程序、音頻設計、測試和發布，并介紹大模型的特點及大模型技術在游戲中的應用；第2章深入探討大模型技術在游戲策劃中的應用，如故事創作、任務和關卡設計、玩法創新與平衡性測試等，展示如何利用大模型技術提升游戲內容的豐富性和玩家的個性化體驗；第3章介紹大模型技術在代碼自動生成和修復、游戲AI設計、實時問題診斷與性能優化等方面的應用，為讀者介紹提高開發效率和游戲質量的策略；第4章介紹藝術資產自動生成、動畫與特效設計、風格一致性檢查等內容，展示大模型技術在美術制作中的應用；第5～7章介紹大模型技術在游戲測試、游戲客服與社區支持、營銷內容生成與優化、數據分析等領域的應用，為游戲開發者提供全面的技術支持和解決方案；第8章介紹大模型在游戲應用中面臨的挑戰和存在的局限性；第9章展望大模型的未來；第10章是大模型在游戲開發中的應用綜評。 本書是一本介紹如何有效利用大模型技術來提升游戲開發效率和產品質量的實用教程，適合游戲開發者、游戲設計師，以及對游戲產業和AI技術感興趣的讀者閱讀。
大模型驅動的游戲開發 目錄
目 錄
第 1章 AI與游戲開發概述 001
1.1 游戲開發概述 001
1.2 大模型技術簡介 003
1.2.1 大模型的特點 003
1.2.2 游戲中的大模型技術應用 004
1.3 大模型應用的意義和目的 006
第 2章 大模型在游戲策劃中的應用 008
2.1 游戲故事創作 008
2.2 任務和關卡等方面的設計 029
2.2.1 游戲任務設計 030
2.2.2 游戲關卡設計 031
2.2.3 故事情節生成 032
2.2.4 任務提示和反饋生成 034
2.2.5 關卡地圖生成 035
2.2.6 玩家行為預測和個性化體驗 038
2.3 玩法創新與平衡性測試 039
2.3.1 游戲玩法創新 039
2.3.2 數據驅動的玩法設計 044
2.3.3 游戲平衡性測試 046
第3章 大模型在游戲程序開發中的應用 049
3.1 代碼自動生成和修復 049
3.1.1 代碼自動生成 049
3.1.2 代碼修復 058
3.2 游戲AI設計 061
3.2.1 自然語言交互系統改進 061
3.2.2 游戲內容生成 062
3.2.3 行為預測與優化 064
3.2.4 游戲AI的學習與適應能力 066
3.2.5 情感識別與表達 066
3.3 實時問題診斷與性能優化 066
3.3.1 日志分析 066
3.3.2 實時監控 068
3.3.3 性能優化 071
第4章 大模型在美術制作中的應用 072
4.1 藝術資產自動生成 072
4.1.1 角色生成 072
4.1.2 環境生成 076
4.1.3 道具生成 083
4.2 動畫與特效設計 090
4.2.1 圖像生成與畫面增強 091
4.2.2 風格遷移與藝術風格轉移 092
4.2.3 outpainting擴展圖像 094
4.2.4 特效設計與動態模擬 099
4.2.5 AI輔助創作工具 101
4.3 風格一致性檢查 104
4.3.1 風格一致性檢查的重要性 104
4.3.2 風格識別與分析 104
4.3.3 自動標注和分類 105
4.3.4 風格轉換和匹配 108
4.3.5 定制化的風格指南 109
第5章 大模型在游戲測試中的應用 112
5.1 自動化測試 112
5.1.1 游戲測試面臨的挑戰 112
5.1.2 自動化測試的優勢 112
5.1.3 測試用例生成 113
5.1.4 自動化生成測試腳本 116
5.1.5 異常情況模擬 119
5.1.6 自動化測試報告 124
5.1.7 游戲測試工具集成 124
5.2 游戲體驗優化建議 124
5.2.1 游戲平衡性優化 124
5.2.2 游戲性能優化 127
5.2.3 用戶體驗優化 131
5.2.4 內容更新優化 132
5.2.5 社交體驗優化 133
5.3 bug報告與分類 133
5.3.1 bug報告生成 134
5.3.2 bug分類與優先級劃分 135
5.3.3 bug關聯分析 135
5.3.4 自動化測試與反饋循環 136
第6章 大模型在游戲客服與社區支持中的應用 137
6.1 自動響應玩家咨詢 137
6.1.1 游戲客服面臨的挑戰 137
6.1.2 大模型在游戲客服與社區支持中的優勢 137
6.1.3 技術實現 138
6.1.4 情緒識別與處理 141
6.1.5 內容過濾與審查 142
6.1.6 大模型在游戲客服與社區支持中的其他作用 142
6.2 生成和更新FAQ 143
6.2.1 FAQ介紹 143
6.2.2 自動生成FAQ 143
6.2.3 個性化內容生成 144
6.2.4 大模型在FAQ生成和更新中面臨的挑戰 145
6.3 社區動態監控與趨勢分析 146
第7章 大模型對游戲運營等方面的支持 148
7.1 營銷內容的生成與優化 148
7.1.1 大模型在營銷內容生成方面的應用 148
7.1.2 大模型在營銷內容優化方面的應用 155
7.1.3 大模型對其他人員的支持 156
7.2 數據分析與玩家行為預測 156
7.2.1 數據收集與整理 156
7.2.2 特征工程 157
7.2.3 機器學習模型訓練與應用 157
7.2.4 個性化推薦與建議 158
7.3 法務和版權相關文檔助手 158
7.3.1 合同起草與解釋 158
7.3.2 法律文件分析與研究 161
7.3.3 版權管理與侵權檢測 163
第8章 大模型在游戲應用中的挑戰 164
8.1 數據偏差和模型偏差問題 164
8.2 創意與自動化的平衡 165
8.3 技術與法律倫理的界限 168
第9章 未來展望 170
9.1 行業趨勢與大模型的演進 170
9.1.1 行業趨勢 170
9.1.2 大模型的演進 171
9.2 游戲的個性化與定制化發展 172
9.3 大模型與其他技術融合的潛力 174
第 10章 大模型在游戲開發中的應用綜評 177
10.1 大模型的綜合評估 177
10.1.1 應用領域 177
10.1.2 性能評估 178
10.1.3 可解釋性 179
10.1.4 安全性評估 180
10.1.5 大模型的優缺點 180
10.2 大模型對游戲產業的長遠影響 181
10.3 大模型的下一步發展方向 182
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大模型驅動的游戲開發 作者簡介
王磊（網名onelei），Unity游戲開發筆記公眾號博主，有著多年游戲開發經驗，曾就職于盛大游戲, 疊紙游戲, 開發過月流水過億的游戲，目前就職于上海某上市公司技術中臺，《游戲AI程序設計實戰》圖書作者。熱愛分線技術。
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