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AI不仅将推动更多游戏的创造，而且将推动一种新型游戏的发展，这种游戏将更具动态性，并能根据每个玩家的偏好进行个性化定制。我们已经看到了一些早期的例子，比如基于文本的游戏，如[AI Dungeon](https://aidungeon.io/)和[Hidden Door](https://www.hiddendoor.co/)。想象一下进入一个游戏，仅需几句话就能设计一个精致的自定义头像。最终，这种情况可能扩展到整个虚拟世界，你可以从头开始创建。
如何让我们在SD中绘制的角色保持一致，这是人们长久以来在探索AI绘画的领域当中一直寻求解决的问题。目前来看，实现这个目标最好的方法就是使用LoRA。但是要训练一个LoRA，我们首先要至少有一个15到20张图片的训练集。在一个固定的形象中，最重要的是面部五官，其次是体型、服装、配饰之类的。所以，我们在收集训练集的过程当中，收集形象的头部图片是很重要的。现实中的人物我们可以通过照片来进行训练，但如果是我们在AI中生成的虚构角色呢？我们就要让这个虚构角色能稳定输出多张不同角度的图片才能达到训练集的要求。今天，我们就来学习一下，如何创建一个虚构人物的多视图角色表。#01#02#03#04
Unity和Roblox的成功表明，提供强大的创意工具会导致更多的游戏被建造。生成性人工智能将进一步降低门槛，创造更多的游戏。这个行业已经遭受了发现挑战--仅去年就有超过1万个游戏被添加到Steam上--这将给发现带来更大的压力。然而，我们也将看到...5.新的游戏类型将会被创造出来。将会有新的游戏类型被发明出来，像前文提到的《微软模拟飞行》，但全新的游戏类型发明出来，这种游戏会和新内容的实时生成结合起来。例如Spellbrush的RPG游戏Arrowmancer，以人工智能创造的角色为特色，几乎没有限制的新玩法。还有的游戏开发商，正在使用人工智能让玩家在游戏中创建自己的头像：根据玩家的描述来自动生成头像图片。注意，从用户端的体验来看，让玩家通过人工智能生成内容，能让玩家感知到更大的所有权。6.价值将归于特定行业的AI工具，而不仅仅是基础模型围绕Stable Diffusion和Midjourney等基础模型的热度，正在产生极其夸张的估值，但随着新研究的持续涌现，新模型将随着新技术的完善而出现和不断迭代。从目前3个流行的生成性人工智能模型（Dall-E、Midjourney和Stable Diffusion）的网站搜索流量来看，每个新模型都有围绕它的特定关注点。