你玩的音游可能真是 AI 生成的:Love Live! 工作室发了篇论文,用 AI 节省 50% 作谱时间
消息来源:baojiabao.com 作者: 发布时间:2024-05-16
现在,你打的音游曲谱,还真有可能是 AI 生成的!像下面这些根据节拍生成音符的操作,也就是谱面 (chart),现在 AI 也能搞出来了:
这是发生在著名偶像音游 Love Live! 系列上的真事儿。开发它的音游工作室 KLab 联合九州大学,搞出了一个名叫 GenéLive! 的"AI 谱面协作工具",已经生成了 110 首曲子。
作者之一高田敦史(Atsushi Takada)对此表示:
原本我们给一首曲子制作谱面大约需要 40 小时,现在能节省大约 50% 的时间。
毕竟对于音游玩家来说,谱面确实非常影响体验。即使是音乐团队,一不留神也会做出非常卡手的谱面,也就是玩家们调侃的"粪谱"。
让 AI 来协助参与的话,究竟能不能提升效率?
增加 AI 对节拍和乐曲的理解
在了解谱面 AI 协助工具之前,先简单看看音游的谱面都有哪些常见参数。例如,一分钟节拍数 (BPM,Beats per minute)。这是一个乐曲的属性,数值越大,代表这首乐曲的速度越快。又例如,音符 (Note),包括各种不同种类的音符。
更具体来说,音符又分为两个属性,一个是起点(onset),决定音符生成的速度;另一个是类型(sym),决定了音符的操作方式(例如点按、长按等)。
在 GenéLive! 出现之前,业内其实已经有一个叫做 DDC(Dance Dance Convolution)的谱面 AI 模型。这个模型结合了 RNN 和 CNN 架构,能够自动生成音游谱面。
然而 DDC 存在一个问题,也就是当谱面难度增加的时候,AI 就容易生成低质量的谱面。针对这一问题,GenéLive! 做了两方面的改进:
利用卷积堆栈(conv-stack)进一步提取音频特征,加深 AI 对乐曲本身的理解
增加专门用于分析节拍等信息的 Bi-LSTM,以便于 AI 生成更能表达情绪的谱面
具体来说,改进后的 AI 模型细节如下:
那么,这样的效果在评估中的质量如何呢?
已生成 110 首曲子,其他音游也通用
事实上,据 KLab 透露,从 2020 年 7 月开始,团队就已经在用这个 AI 工具生成谱面了。截至 2022 年 1 月,他们一共用 AI 生成了 110 首曲目!其中的 82 首还是已经发行的。
也就是说,玩《LoveLive!》系列音游的玩家们,很可能已经玩过 AI 生成的作品了,尤其是低难度的关卡。
具体到生成质量上,作者们先是将 GenéLive! 和 DDC 进行了对比。结果显示,无论是低难度还是专家难度上,GenéLive 谱面的评分都要比 DDC 更高。
据作者表示,他们在 Utapri 等其他音游上试了试,表现出来的效果也非常不错:
至于操作上,也比较简单。作者们给这个工具做了个操作界面,即使制作者不会 AI,也能用它自动生成谱面:
由于 GenéLive! 主要是作为 AI 协助工具,因此音乐团队也会在 AI 生成的基础上进行微调。目前,从难度较高的曲目来看,需要微调的地方已经很少了(红色是 AI 生成,绿色是微调过后的):
搞出这个论文的机构之一 KLab,是日本有名的游戏工作室。即使你没有听过偶像游戏 Love Live! 系列,也可能见过这个家喻户晓的鬼畜偶像角色矢泽妮可:
△"妮可妮可妮"
这样看来,音游里一些"反人类"的关卡,说不定真是用 AI 做的……(手动狗头)
论文地址:
https://arxiv.org/abs/2202.12823
DDC 项目地址:
https://github.com/chrisdonahue/ddc
参考链接:
[1]https://www.itmedia.co.jp/news/articles/2108/30/news088.html
[2]https://www.taptap.com/topic/14437458
[3]https://arxiv.org/pdf/1703.06891.pdf
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