Story Tools Studio的创始人们具备丰富的舞台、电影和视频制作经验和背景,并且都对游戏非常感兴趣。当ChatGPT首次出现时,他们迅速意识到这是一个重新定义游戏体验的难得机遇。Story Tools Studio和MUSE引擎由此应运而生。
MUSE(模块化用户故事引擎)将专业制作的故事与用户自主体验相结合。玩家可以有意识地通过选择来引导故事的进展,而AI则会实时调整每个决定,为玩家打造独特的个性化游戏旅程。MUSE将故事创作与游戏机制分离开来,使得游戏类型的开发更加多元化。MUSE依托AI技术,因此对于团队组建的需求更加灵活,减少了对人员的依赖。
使用AI生成游戏玩法
玩家刚开始进入Myth Maker AI游戏时,系统会要求其选择自己的初始英雄角色。而在游戏后台,MUSE会调用GPT4 API来接收玩家的选择并据此生成一个全面定制化的冒险背景设定。从最初的个性化脚本开始,MUSE以编程方式调用专门的AI模型,利用图像、动画、音频以及即将加入的视频和3D技术等,协同生成沉浸式的多模态游戏体验。
图1：MUSE通过编排多模态生成式AI，创作实时、无穷尽的故事情节。
根据Altman的介绍,故事生成和文本-语音转换主要依托Azure OpenAI服务,视觉类资产的创建主要依靠Leonardo AI;此外,团队也在不断尝试新的模型,持续丰富AI模态。目前,团队正在研究如何根据文字提示生成增强型3D资产和视频。随着AI技术的不断进步、团队创意的持续释放以及游戏测试人员的不懈投入,团队正在持续不断地部署新的特性。MongoDB及其动态、灵活的文档数据模型赋予了开发者自由发挥的空间。得益于此,团队搭建起了一个创新的艺术平台,为创作者和受众开启了一个通往全新体验世界的大门。
Altman表示:“依托MongoDB,我们能够在短短48小时内快速创建游戏原型。只有在MongoDB的帮助下,我们才可以每天多次将新特性发布到生产环境中。这是传统关系型数据库无法做到的。”
MongoDB助力实现AI、事务和分析功能
Altman的工程设计团队从公司成立之初就开始使用 MongoDB Atlas。MongoDB可存储平台中使用的所有数据,包括用户数据、脚本、角色、世界、金币、提示符等,这些数据都以丰富的结构对象的形式本地存储在MongoDB上。游戏在React和Javascript中构建。
除了游戏玩法外,公司开发人员目前正在探索MongoDB的ACID事务完整性功能来支持游戏内经济,同时利用应用内的智能分析进行玩家分析以进一步改善游戏体验。
Altman表示:“运行MongoDB Atlas后,我们的工程团队不必再分心管理数据库,得以全身心地投入到AI驱动型游戏体验开发上。在我们的游戏从封闭测试版升级到公开测试版的过程中,MongoDB也展现了无缝的自动扩展能力。每天都有大量新的玩家涌入我们的平台,为我们带来了大量的新数据。在启动营销推广活动后,我们预计数据量还将迅速增长。
未来计划?
Myth Maker AI只是一个开始。Story Tools Studio计划在未来12至18个月内发布多款游戏。同时,MUSE是一个可扩展的平台,因此,公司也在optimistic探索游戏以外的内容生成领域,如教育和培训等。
