微软发布的名为Muse的生成式人工智能模型，介绍它在游戏场景制作方面的重要意义、开发团队以及训练数据等相关信息。
快科技在2月20日发布消息称，微软近期推出了一款叫做Muse的生成式人工智能模型，微软宣称这个模型将会给视频游戏场景的制作方式带来翻天覆地的变革。
在游戏开发这个领域，Muse算得上是微软的一个极为重要的技术突破成果。这个模型是由微软的机器学习研究团队带头开发的，它有着独一无二的能力，那就是能够自动生成游戏中的视觉内容以及控制器动作，这一特性无疑会给游戏创作带来革命性的改变。
Muse的开发进程中，微软游戏智能与可教学人工智能体验（Tai X）团队和Xbox游戏工作室旗下的Ninja Theory进行了紧密的合作。
微软为了训练Muse这个模型，使用了Xbox游戏《Bleeding Edge》中的人类游戏数据，这里面包含了视觉画面和手柄操作等数据。具体来讲，Muse（基于WHAM - 1.6B版本）是在超过10亿张图片以及与之对应的手柄动作数据上进行深度训练的。这些数据量相当惊人，相当于人类不间断地连续游戏超过7年的时长，这就确保了这个模型具有很高的准确性和实用性。
当开发者只提供一张游戏截图的时候，Muse模型就能够快速地生成多个可能的后续游戏画面。而且，当开发者通过Xbox手柄控制角色时，Muse还能够实时地生成与开发者操作相匹配的后续游戏内容，这极大地提高了游戏开发过程中的效率和灵活性。
本文总结了微软发布的Muse模型在游戏开发领域的重要意义，包括它由微软机器学习研究团队主导开发，得益于多团队合作，使用特定游戏数据深度训练，且能根据开发者输入快速生成游戏内容，大大提升游戏开发效率和灵活性等内容。
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