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进行混合游戏开发时,常常会面临时间的巨大压力。AI 虽可以提升开发效率,但面对众多 AI 工具时,如何选对工具并高效利用却成了难题。

从激发创意、加速迭代,到开发试玩广告原型及完善游戏难度,了解如何借助多种 AI 工具加速混合开发进程。

促进创意构思

AI 赋能创意构思,您可以更快、更轻松地打造新创意和主题。借助 Supersonic 的 AI 游戏创意生成器(Game Idea Generator),您可以结合行业经验和最佳实践,加速混合游戏原型开发。该工具不仅能帮助您激发新点子、优化已有构思,还能提供初始代码,让您轻松在 Unity 引擎中启动游戏开发。

凭借 Supersonic 的专家洞察、分析和市场数据支持,游戏创意生成器能为游戏开发提供核心要素,包括详细的游戏描述、叙事主题和故事框架,帮助您构建游戏玩法。

Game Idea Generator

 

除内容创作外,游戏创意生成器还能激发并提升创意、通过有趣的玩法系统增强游戏机制,同时通过量身定制的变现策略,推动游戏收入增长。

提升迭代效率

1. 生成吸量创意

AI 作为创意迭代的变革者,能够帮助快速生成高质量素材和参考,往往比纯粹依靠人工制作的创意更具优势。

这对于季节性活动尤为重要,特别是需要快速准备节日主题素材的时候,AI 能够使工作流程更加顺畅,在繁忙时期也能轻松管理。此外,AI 还能轻松生成多个版本,进行测试与优化,确保活动内容持续焕新,高效产出获胜创意。

在《Trash Tycoon》中,Supersonic 创意团队借助一款 AI 图像生成器,打造了以万圣节为主题的河流背景和地面纹理,成功为这些获胜创意增添了亮点。

Trash Tycoon Holiday Creatives

2. 测试新图标

测试不同的图标版本是 AI 工具加速迭代的另一重要应用,它可以帮助您探索多种风格,尝试不同的颜色和构图,并探索一些意想不到的创意。通过多个备选版本,您可以专注于优化最具潜力的设计,而无需从零开始。

在《Color Match》中,Supersonic 创意团队通过 AI 为原本的 2D 图标增添了独特的 3D 效果,打造出一系列富有层次感的3D 角色,令画面更加生动立体,同时依然保留了游戏的色彩主题和玩法风格。这一创新不仅让图标焕然一新,还确保了在各个展示平台上的视觉风格一致性。

Color Match

尽管 AI 工具为创作提供了良好的基础,但要通过 AI 创建出获胜图标,仍然需要精准的提示词。同时,设计师在精细调整和完善素材方面的专业技能至关重要,只有这样才能确保图标与核心受众产生共鸣。

Supersonic 创意团队通过一款 AI 艺术生成器生成了《Trash Tycoon》的图标,并进一步调整,最终打造出理想设计。

Trash Tycoon Winning AI icon

3. 创建 3D 背景和纹理

移动广告创意的不断迭代对于提升广告表现和用户参与度至关重要,而 AI 工具正是在这一过程中发挥了重要作用。AI 可以为试玩广告和视频创建丰富且逼真的 3D 背景和纹理,支持多种环境设定和皮肤定制,并高效生成多种变体。

通过众多可选版本,您可以进一步测试和优化创意,最大化触达广告受众,充分发挥广告活动的效果。

Textures and backgrounds with AI

像Skybox AI 这样的工具可以利用文本提示创建动态的 360 度天空盒环境,从而提升游戏的视觉效果。

例如,在《Going Balls》中,Supersonic 创意团队通过 Skybox AI 模拟了一个真实场景,设计出一个与球体同步移动的 3D 背景,增强了游戏的沉浸感。

加速试玩广告开发

使用 ChatGPT Enterprise 等工具编写试玩广告能够迅速生成精准的代码名称,节省宝贵时间,同时帮助建立清晰的命名规则,提升代码可读性,并确保所有代码风格的一致性。

AI 工具还能够格式化和重构代码,提升其可读性、降低复杂度,并增强可维护性。在 Supersonic 的一些作品中,开发者借助 AI 优化了代码的可读性及性能。下面是相关示例。

Code refactoring with AI

在深入分析命名方法和变量时,GitHub 和 CoPilot 等工具能够解析代码逻辑,为简单的函数和变量提供精准的命名。在提供项目背景和标准后,它们会自动生成个性化的命名建议。

完善预设配置

如果您想平衡游戏的难度曲线,以提高玩家参与度、增加游戏内购买并减少玩家挫败感,使用关卡分析工具获取详细的行为数据是非常重要的第一步。一旦获取数据,Gemini 和 CoPilot 等 AI 工具可以更快速地设置关卡预设,帮助您在特定布局中平衡难度,远超人工操作的速度。

以下是操作流程。首先,需要评估每次成功的尝试次数(APS),即某关卡的尝试总次数除以成功总次数。这个数据可帮助您判断是否需要调整关卡难度,以便在保持挑战性的同时,提供更加流畅的游戏体验。AI 聊天机器人可帮助您创建这些预设。

举个例子,假设您的堵塞解谜游戏第 10 关的 APS 为 4,也就是说,玩家平均需要 4 次尝试才能顺利通过该关卡。如果您希望降低 APS,使关卡更易通过,可以为 Gemini 或 CoPilot 提供必要的条件,帮助它预测如何优化网格布局。

通过调整关卡布局,使其更符合玩家需求,您可以有效掌控关卡设计的走向。尝试不同的布局形状,并将这些设计与 Gemini 或 CoPilot 分享,您将能够预测每个关卡的玩家通关率。

以解谜游戏为例,开发者可以利用 AI 调整网格布局和障碍顺序,避免玩家在游戏中停滞。通过这种调整,玩家将面临新的挑战,游戏也始终保持吸引力和趣味性。

将 Gemini 或 CoPilot 的预测结果集成到外部引擎,您可以对真实环境下的各种可能情况进行数百万次的模拟,从而帮助您深入分析趋势,根据预设目标更好地平衡布局。

结合 Supersonic 的专业知识和强大的 AI 工具,能大大加快混合游戏开发进程,助力您的游戏走向新的高峰。想要体验这一切?赶快提交您的游戏吧。

本篇 Supersonic 博客文章与 Midjourney Ai、Skybox AI、ChatGPT Enterprise、GitHub、Gemini 或 CoPilot 及其任何子公司无任何关联,也未获得其支持或赞助。文中提到的 Midjourney Ai、Skybox AI、ChatGPT Enterprise、GitHub、Gemini 或 CoPilot及其产品仅供参考,不视为任何形式的推荐或合作。

Let's put these tips to good use

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