【译】最终幻想15的关卡AI控制系统

 
还有在游戏的战斗中，同伴有危险时其他同伴去帮助的，也是MetaAI来处理的，观察战斗状况，向闲置的角色发起命令，让合适的人过来。而相反没有MetaAI的情况，会变成每个AI知道同伴的状况，然后一起跑过去的状况。Meta AI所负担的，可以说是给予了团队的智慧的作用。
当遇到危险时，使用MetaiAI和不使用的效果对比。

　　对应游戏状况来选择对话的对话量产系统
接下来，是使用了MetaAI的【AI会话量产系统】的介绍。这个是制作的世界中和同伴旅行的游戏，要求实现那种对应的情况可以产生对话的系统，在游戏中的战斗和移动时，同伴在一起时会自然的发生对话。
 

 
那么，来看一下AI对话量产系统的具体流程。首先是播放对话的时间，是通过Level，Meta AI，CharacterAI，向AI对话量产系统来发起请求。对应需求的状况来指定剧本组。

而且，在播放对话的同时，MetaAI还会指示各AI变更意识。如果是听对话的角色会指示他【请注视说话者】，而说话者会【作为说话者的行动】的情况。然后各AI对应Meta AI的指示，身体和头转向说话者，并改变说话者的动作。而角色的世纪行动也会有意识的表现。FFXV中，实现了一连串流畅的自然对话的场景。

 
配合对话转身和扭头的视频

视频06

除了对话场景之外，还有在洞窟中冷得打哆嗦，下雨时仰望天空这样的意识表现。这些对于玩家操作的角色也是同样适用的。

 
【AI对话量产系统】部分的总结。

 
然后F2F的问题，要求同样的对话数据，可以对应地图上，车里，住宿等不同的地方的发生的通用性。这个问题的解决是采用MetaAI来辅助角色AI的方法。

 
F2F系统可以让同样的对话对应不同的情况（地上和车里）。

视频09

上段氏的说明，MetaAI是可以把握包含角色在地图上和车里的全部的状况。通过MetaAI的支持，Level可以在适合的时机请求F2F，然后在向角色AI指定命令来执行，这样就实现了通用性。

 
角色对应状况行动的通用性的问题，使用了MetaAI来解决。接下来的问题是【开始动作】。这个也是为了F2F能流畅开始所产生的问题。在地面区域上，因为操作的玩家的转动导致开始地点不定，而且可能发生各种情况。F2F发生时角色如何向所确定的位置移动，走哪条路，不实际运行是不能确定的。

 
可以解决这种问题的，就是检索起始地点到目标的可以移动的路径的导航系统。通过这个系统来辅助角色AI解决问题。这样通过Meta AI，角色AI，以及导航系统的组合，作出了可以流畅的对应事件的F2F系统。

 
F2F动态对应环境的演示视频

视频10

F2F系统的总结。

 
高效的管理AI行动的AI模式
接下来的话题是对AI模式的详细解说。AI模式是指关卡设计师准备的对AI进行大致范围指示而设定的行动单位。设定AI的移模式有通常状态的【Normal】，角色待机的【Wait】，向指定场所移动的【Go to】，给玩家做向导的【lead】，经过特定场所移动的【Route】，以及不考虑其他事情紧跟着玩家的【Follow】。在游戏中按照关卡设计师的需求来切换模式，通过给予一定成都的指示，来作出感觉更好的AI处理。

 
而且这种AI模式不光是要求关卡设计师可以灵活的切换AI的行动，还能让AI设计师高效的制作和编辑各角色的AI行动。在FFXV的广阔世界中运动的全部角色都是由AI驱动的。因为有这样的AI数量，就需要有高效来制作的系统。

 
演讲中播放的视频是今年3月免费发布的白金试玩版的影像。在试玩版中也是使用了全部的AI模式。里面Lead模式是，作为引导者当角色和玩家距离太远时，回返到接近玩家的距离等待，而Route模式，是通过设计师设置露点，可以让AI很好的走过，即便有高低差也名能毫无问题的移动。

视频11

为了实现要求而采用的方法有两个，对于关卡设计师要求的灵活和简单的切换AI行动上，是用公共的框架来对应的。而高效制作和编辑AI行动方面，采用的是把AI的处理共享的资产化的方法，以及把整体构造的一部分做变更的【覆盖 Override】。使用了共通化方法的AI模式，不同的角色也可以执行同样的动作，进而通过把一部分行动覆盖，制作出了有个性的表现。
 

 
【FFXV】中AI是状态机和行为树的混合构成。然后用Tray分别管理集合，用分层结构来保存。

 
通过AI模式框架的公共化，不仅仅是魔导兵和同伴角色，卡班库尔（体验版那只小动物）这种人形以外的角色，也可以准备同样的Tray在level上做相同的操作。

 
不同AI模式的角色使用用一个Tray

视频12

在AI模式里，把Tray作资产化的资源来积极的共享，不光是其他的AI模式，个别处理之外也可以随机的使用，来达到省力化的作用。

  
在谋求公共化和省力化的同时，也有为了制作出角色独立的运动和个性的覆盖功能和AI模式的部分编辑功能。通过使用这些技术，可以实现例如带领角色的时候玩家离开了，魔導兵会冷漠的等待，而同伴角色会回头挥手。

 
下面的视频演示的是通过编辑AI模式的一部分功能来表现角色个性

视频13

AI模式的总结

被AI控制的玩家角色 
在演讲开始时上段氏讲到了【所有的角色都是AI来控制的】。在FFXV中，玩家角色也毫无例外的受到了AI的控制。对于玩家角色和AI关系，是由和之前与高橋氏一样负责AI Graph Editor开发的下川和也氏登台解说的。
 

 
下川氏接着介绍到【玩家操作和AI控制同时利用时，容易想到的一个问题就是控制器之间的冲突】。也有那种玩家操作和AI控制不匹配，无法让人满意的动作。一般的方法是根据场景来做控制的切换，那么如何让这两种控制可以流程切换就成为了问题。最后游戏团队采用了玩家操作的时候AI也并行运作的方法来解决问题。
 

  
具体来说，就是在实际的玩家角色运动时，玩家的控制系统和AI的玩家操作双防都不是独占的，而是互相的谦让和习作的来发送命令，这样让控制不会产生冲突。然后是通过Level和Meta AI的调整，让玩家角色来运动。
 
玩家操作和AI并行运作的概念图

 
通过这个方法，其他的AI角色所有的意识表现（特别是同伴）也可以反映给玩家角色，进一步的让玩家角色与游戏世界变得协调。

 
玩家AI的实例视频1 待机中天气变化的动作和移动中的会话，这种玩家操作无法实现，只有AI才能实现的意识表现。这样玩家角色同样也作为游戏世界中的角色而存在

视频14

玩家AI的实例视频2 移动中的速度变化

视频15

 
玩家AI的实例视频3 玩家操作向RouteAI模式的切换

视频16

 
通过Level和Meta AI控制的事件中，玩家角色可以利用AI系统，来扩大表演的幅度。
下川氏也负责了同伴角色的战斗部分，也提到了在为FFXV的战斗添彩的就是和同伴的连携攻击中是如何使用AI系统的。虽然像是在战斗中指示同伴使用能力的系统，但是这里是玩家操作和AI并用，使用了各种的AI系统。

 
下面的视频中的具体示例，是Ignis的伙伴命令的介绍。首先Ignis标记了多个敌人，然后由玩家（Noctis）向这些被标记的敌人发动连续攻击，最后在通过QTE做追击的战斗流程。在这个战斗流程中，从Ignis到Noctis进行攻击是由AI控制（AI Graph），而最后通过按键输入来播放追击动作，则是Sequence Graph进行的。

视频17

还是前面的例子，从AI界面来看用户操作和AI控制的组合

视频18   

玩家AI部分讲座的总结

 
制作生存在游戏世界中的怪物AI
演讲最后登场的是负责了全部敌人角色的並木幸介氏，回顾了本次FFXV中怪物的制作方式，以及三个主要的变化。

 
例如，在怪物移动时以前就是【在场地里旋转后再移动】的方法，这种生硬的动画，是无法达到FFXV的品质的。所以，要实现行动同时也进行旋转并且没有不协调感的动作的并行化，制作更加生物感的动作。

 
 

 
最新的怪物中，头朝向玩家并横向的跑过来等动作，追求生物的真实感。在整理程序的同时动画师也是一个一个的调整来提高真实度。

 
2016年8月时怪物的视频

视频19

为了实现真实的敌人旋转，在动画的参数中加入了旋转触发器。这样就可以在敌人的动作时间内，指定出旋转也没关系的区域。例如四足动物的脚都在地上时旋转，就会有明显的滑步现象。但是当脚离地或是做很大动作时，就可以没有不协调感的旋转了。而这种可以自然旋转的时间，是通过旋转触发器（Trigger）来精确指定的。

 
攻击旋转的演示动画

视频20

关卡制作上的第二大变化就是【数据增加到了工作流的极限】。通过细致化的庞大数据，像真实生物一样的品质提升了。但是品质提升的同时，处理的数据也极端的增多。在怪物的部分，因为极限变得有些棘手，所以尝试了自动化的处理。

 
视频21

下面的视频是自动化尝试中的一个，攻击动作的解析系统。通过攻击动作和碰撞（打击判断），解析系统会自动的计算攻击到达的距离和角度，然后AI利用这个结果，把之前需要手工调整的部分半自动化的实现。

 
攻击动作的解析视频

视频22　　

然后第三个变化就是【AI和动画的距离拉近了】。並木氏指出，在2000年代，AI和动画技术是完全分离的，而到了最近AI的细致化后，负责AI的人员也必须要接触动画了，反过来负责动画的人员也必须要掌握AI部分。

 
随着AI和动画关联的紧密，动画和AI也可以说变成了一体化的系统，要实现更高品质的效果时，也产生了工作无法分割的问题。在FFXV中因为也必须要处理这些棘手的数据。以后进一步要求品质的情况下，不光是单纯的工作量负担增大的问题，还会出现靠人力无法应对的情况。

 
並木氏也提出了一些解决这种问题的办法，就像攻击动作解析系统那样的自动化技术。这样因为可以更好的连结AI和动画的边界，在维持分工的工作流的同时，进一步的细致化，用比较现实的成本来提升品质。

 
怪物部分的总结

 
讲座也到此结束了，讲座的汉化版附件在下方下载。

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