Muse是一个用于生成游戏内容的生成AI模型，能够生成游戏视觉效果、控制器操作或两者兼有。
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嘿，小伙伴们，今天给大家唠唠微软搞了个大动作——推出了一款叫Muse的AI模型，这玩意儿可是专门用来给游戏设计灵感的。听起来是不是有点意思？别急，我慢慢给你道来。
先说说这事儿的来龙去脉。微软研究团队最近在《自然》杂志上发了一篇论文，介绍了一个叫“Muse”的AI模型。这可不是普通的AI，它是个“世界与人类行为模型”（WHAM），能生成游戏画面、操作指令，甚至两者一起生成。简单来说，它就像一个超级厉害的游戏设计师助手，能帮你把游戏里的画面和玩法都给“脑补”出来。
这事儿有意思的地方在于，微软还把相关的代码、数据和一个叫WHAM Demonstrator的演示工具开源了，放在Azure AI Foundry上，让开发者们都能去玩一玩、研究研究。这就好比微软把一个超级厉害的“游戏创意机器”送到了大家手里，让大家看看AI到底能给游戏设计带来多少新花样。
这事儿还得从2022年说起。当时ChatGPT横空出世，把大家都给惊到了。微软的研究团队也坐不住了，心想：既然AI能在文字上这么厉害，那在游戏里能不能也搞出点名堂呢？
他们手头有个现成的“宝藏”——从Xbox游戏《Bleeding Edge》里收集来的一堆玩家操作数据。这款游戏是Ninja Theory开发的，玩家的操作都被记录下来了。微软团队就想：要是把这些数据喂给一个足够强大的AI，让它学会玩游戏，那不得了？
于是，他们就开始折腾了。一开始，他们用的还是老式的V100显卡集群，后来慢慢升级到H100，把模型越做越大，越做越强。这就好比一开始是用小推车运砖头，后来直接换成了大卡车，效率一下子就上来了。
那Muse到底能干啥呢？简单来说，它能生成复杂的游戏画面和操作序列，而且能持续好几分钟，一点都不卡顿。比如，你给它一个游戏画面和操作指令，它就能接着往下生成，就像一个会“脑补”故事的编剧。而且，随着训练的深入，它生成的画面越来越接近真实的游戏，连游戏里的物理规则都能搞定。
更厉害的是，Muse还能“记住”玩家的修改。比如，你在游戏画面里加了个角色，它就能把这个角色融入到后续生成的画面里，就像一个听话的小助手，知道你想要啥。
微软的团队还专门设计了一套评价体系，看看Muse到底有多厉害。他们主要看三个方面：一致性、多样性和持久性。
测试结果嘛，当然是相当不错啦！Muse生成的画面和操作不仅符合游戏规则，还能生成多种不同的玩法，而且能把玩家的修改完美地融入进去。
微软为啥要搞这么一个AI呢？其实，他们想的是，以后的游戏设计能不能让AI帮忙。比如，游戏设计师有了一个初步的想法，就可以让Muse帮忙“脑补”出更多的细节，甚至直接生成一些游戏画面和玩法。这样一来，游戏设计的效率就能大大提升，说不定还能创造出一些以前根本想不到的新玩法。
而且，微软还特别注重用户体验。他们专门找了一群游戏开发者，让他们试试Muse，看看能不能满足他们的需求。这就好比在做菜之前，先问问客人想吃啥，然后再下厨，这样做出的菜肯定更合口味。
微软这次开源了Muse的代码和数据，还提供了演示工具，就是希望更多的人能参与到这个项目里来。说不定，未来的游戏里就会有Muse的影子，甚至会出现一些完全由AI设计的游戏。想想看，这可真是太有意思了！
总之，微软这次推出的Muse，就像给游戏设计领域丢了一颗“炸弹”。它不仅展示了AI在游戏设计中的巨大潜力，还为未来的创意开辟了新的道路。小伙伴们，你们觉得Muse会不会改变未来的游戏设计呢？欢迎在评论区留言，一起唠唠！
嘿，小伙伴们，今天给大家唠唠微软搞了个大动作——推出了一款叫Muse的AI模型，这玩意儿可是专门用来给游戏设计灵感的。听起来是不是有点意思？别急，我慢慢给你道来。
Muse：游戏界的AI新宠
先说说这事儿的来龙去脉。微软研究团队最近在《自然》杂志上发了一篇论文，介绍了一个叫“Muse”的AI模型。这可不是普通的AI，它是个“世界与人类行为模型”（WHAM），能生成游戏画面、操作指令，甚至两者一起生成。简单来说，它就像一个超级厉害的游戏设计师助手，能帮你把游戏里的画面和玩法都给“脑补”出来。
这事儿有意思的地方在于，微软还把相关的代码、数据和一个叫WHAM Demonstrator的演示工具开源了，放在Azure AI Foundry上，让开发者们都能去玩一玩、研究研究。这就好比微软把一个超级厉害的“游戏创意机器”送到了大家手里，让大家看看AI到底能给游戏设计带来多少新花样。
Muse是怎么来的？
这事儿还得从2022年说起。当时ChatGPT横空出世，把大家都给惊到了。微软的研究团队也坐不住了，心想：既然AI能在文字上这么厉害，那在游戏里能不能也搞出点名堂呢？
他们手头有个现成的“宝藏”——从Xbox游戏《Bleeding Edge》里收集来的一堆玩家操作数据。这款游戏是Ninja Theory开发的，玩家的操作都被记录下来了。微软团队就想：要是把这些数据喂给一个足够强大的AI，让它学会玩游戏，那不得了？
于是，他们就开始折腾了。一开始，他们用的还是老式的V100显卡集群，后来慢慢升级到H100，把模型越做越大，越做越强。这就好比一开始是用小推车运砖头，后来直接换成了大卡车，效率一下子就上来了。
Muse到底有多厉害？
那Muse到底能干啥呢？简单来说，它能生成复杂的游戏画面和操作序列，而且能持续好几分钟，一点都不卡顿。比如，你给它一个游戏画面和操作指令，它就能接着往下生成，就像一个会“脑补”故事的编剧。而且，随着训练的深入，它生成的画面越来越接近真实的游戏，连游戏里的物理规则都能搞定。
更厉害的是，Muse还能“记住”玩家的修改。比如，你在游戏画面里加了个角色，它就能把这个角色融入到后续生成的画面里，就像一个听话的小助手，知道你想要啥。
怎么评价Muse？
微软的团队还专门设计了一套评价体系，看看Muse到底有多厉害。他们主要看三个方面：一致性、多样性和持久性。
测试结果嘛，当然是相当不错啦！Muse生成的画面和操作不仅符合游戏规则，还能生成多种不同的玩法，而且能把玩家的修改完美地融入进去。
Muse的意义在哪里？
微软为啥要搞这么一个AI呢？其实，他们想的是，以后的游戏设计能不能让AI帮忙。比如，游戏设计师有了一个初步的想法，就可以让Muse帮忙“脑补”出更多的细节，甚至直接生成一些游戏画面和玩法。这样一来，游戏设计的效率就能大大提升，说不定还能创造出一些以前根本想不到的新玩法。
而且，微软还特别注重用户体验。他们专门找了一群游戏开发者，让他们试试Muse，看看能不能满足他们的需求。这就好比在做菜之前，先问问客人想吃啥，然后再下厨，这样做出的菜肯定更合口味。
未来会怎样？
微软这次开源了Muse的代码和数据，还提供了演示工具，就是希望更多的人能参与到这个项目里来。说不定，未来的游戏里就会有Muse的影子，甚至会出现一些完全由AI设计的游戏。想想看，这可真是太有意思了！
总结
总之，微软这次推出的Muse，就像给游戏设计领域丢了一颗“炸弹”。它不仅展示了AI在游戏设计中的巨大潜力，还为未来的创意开辟了新的道路。小伙伴们，你们觉得Muse会不会改变未来的游戏设计呢？欢迎在评论区留言，一起唠唠！