使用 AI 生成的案例研究或模拟场景

在3D模型生成中，AI主要完成了对3D模型生成流程的“⼀步到位”。△图：3D美术工作流拆解，《AI游戏产业驱动力研究报告》工作流中的每⼀个环节几乎都需要⼀位或⼀组3D美术工程师来完成，而使用3D生成模型可以直接完成⼀个可调整的3D粗模，大大提升效率。△图：GAME BOT，超参数科技②测试与优化AI在游戏测试环节中存在3大模拟场景，分别是AI玩家模拟、AI NPC和AI游戏模型测试。在优化环节往往承担改善角色动画、编程&加速、自动化游戏测试等功能。通过生成文字、图片、视频、音乐来缩减时间和资源消耗，也能快速识别游戏开发过程中的基本问题，并提出改善方法。③故事情节与NPC游戏设计是整个游戏开发过程的核⼼，AI在角色与故事生成、游戏机制创新等方面，依托最基础的自然语言生成用法。生成式AI阶段，游戏开发者在决策式AI的基础上融合更多思维和方法用以训练智能NPC，通过针对性训练数据集，强化NPC模型的基础能力，如角色知识、对话能力、情节演绎和逻辑推理。目前，小型的智能NPC可以实现封包在游戏中本地运行。④音乐与音效AI生成音乐的存在2种主流技术路线：基于乐理规则的符号生成模型和基于音频数据的音频生成模型。开发者正在使用AI生成音乐来填充游戏过程与游戏UI中需要使用到的各类音效、不同游戏场景中用以渲染氛围的各种音乐。AI生成音乐作为音乐资产在游戏制作和发行环节使用都是非常可行的，像MusicLM等模型已经支持生成多音轨的作品。使用AI生成音乐为原型、佐以专业制作人的协调，将使AI音乐更快进入游戏制作与发行的生产线。⑤玩家体验与个性化

GraphWalker：基于状态模型生成测试用例，适用于复杂系统的行为测试。Spec Explorer：微软开发的模型驱动测试工具，通过探索状态模型生成测试用例。[heading4]b.场景模拟[content]Model-based Testing(MBT)：基于系统模型自动生成测试用例，覆盖各种可能的操作场景和状态转换。Tosca Testsuite：基于模型的测试工具，自动生成和执行测试用例，适用于复杂应用的端到端测试。[heading3]5.实践中的应用示例[content]1.Web应用测试：使用**Testim**分析用户行为和日志数据，自动生成高覆盖率的测试用例，检测不同浏览器和设备上的兼容性问题。2.移动应用测试：利用**Test.ai**从需求文档中提取测试用例，确保覆盖关键功能和用户路径，提高测试效率和质量。3.复杂系统测试：采用**GraphWalker**基于系统状态模型生成测试用例，确保覆盖所有可能的状态和操作场景，检测系统的边界情况和异常处理能力。[heading3]工具和平台[content]Testim：AI驱动的自动化测试平台，生成和管理测试用例。Test.ai：基于NLP技术的测试用例生成工具，适用于移动应用和Web应用。DeepTest：利用深度学习生成自动驾驶系统测试用例。GraphWalker：基于状态模型生成测试用例，适用于复杂系统的行为测试。Pex：微软开发的智能测试生成工具，自动生成高覆盖率的单元测试。

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