不再為游戲配樂發(fā)愁,AIGC制作音樂的時代已到來!

來源:GameLook
作者:GameLook
時間:2023-06-14
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以ChatGPT、Midjourney等為代表大模型AI產(chǎn)品在公眾中的迅速走紅,標志了這一輪AIGC應用的技術爆發(fā)。但這些文生圖、文生文賽道的成功產(chǎn)品的萬丈光芒之下,人們似乎忽視了另一條探索起步更早、重要性也并不遜色的AIGC賽道:音樂和音效。

以ChatGPT、Midjourney等為代表大模型AI產(chǎn)品在公眾中的迅速走紅,標志了這一輪AIGC應用的技術爆發(fā)。但這些文生圖、文生文賽道的成功產(chǎn)品的萬丈光芒之下,人們似乎忽視了另一條探索起步更早、重要性也并不遜色的AIGC賽道:音樂和音效。

人類對利用計算機作曲的技術探索源遠流長。早在1960年,俄羅斯學者Rudolf Zaripov就發(fā)表了歷史上首篇利用計算機算法進行譜曲的論文。2012年,西班牙馬拉加大學利用仿生學技術打造了作曲計算機Iamus,隨后與倫敦交響樂團合作推出了首張由AI作曲的現(xiàn)代古典樂專輯《Iamus》。

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作曲電腦Iamus

而在大模型時代到來前,市面上早已出現(xiàn)多款利用深度學習、機器學習等人工智能技術賦能的商業(yè)化AI音樂生成產(chǎn)品。其中較為知名的包括成立于2014年的Amper Music,該公司隨后并入商業(yè)媒體內(nèi)容庫公司Shutterstock,為其提供自定義音樂生成服務。

另一款產(chǎn)品AIVA則憑借出色的生成性能,在2017年被法國的作曲家權利協(xié)會SACEM認證為首個“AI作曲家”。類似產(chǎn)品還包括被TikTok收購的Jukedeck、擁有文生音頻能力的Mubert等。

而不少AI技術公司也躍躍欲試,通過切入這條賽道。如OpenAI此前曾推出過音頻產(chǎn)品Jukebox,谷歌也在今年1月推出專攻音樂生成的大語言模型MusicLM。這些產(chǎn)品目前還僅以技術原型的形式存在,但從官方演示的生成效果上來說,儼然已經(jīng)有模有樣。

作為結合聲光效的綜合型娛樂媒介,游戲公司們都在快速上馬AIGC開發(fā)流程。但GameLook不禁好奇:AI究竟將何時、以何種形態(tài)落地于游戲音頻開發(fā)應用層?

AIGC如何助力解決游戲音頻三大需求?

要解決這個問題,我們需要梳理實際游戲開發(fā)流程中的聲音需求。在游戲開發(fā)中所需使用到的聲音類內(nèi)容大體可以被拆分為三個主要大類:角色配音、音效與配樂。而根據(jù)類別的不同,AIGC技術可行的應用深度也不盡相同。

在眼下的角色配音領域,AIGC早已出現(xiàn)了不少的現(xiàn)成的用例,表現(xiàn)出了極高的應用潛力——這很大程度上得益于TTS(語音合成)技術的飛速發(fā)展。如今,AI驅(qū)動的語音合成已經(jīng)很大程度上克服了分句、語調(diào)等帶來的“機械味”,并可以實現(xiàn)較為初步的抑揚頓挫與情感表達。

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玩家對《未定事件簿》AI角色“莫弈”做出的點評

如《未定事件簿》、《時空中的繪旅人》等頭部產(chǎn)品早從去年起就上馬了小部分AI聲優(yōu)試水。針對AI語音的實裝效果,玩家們給出了普遍好評。盡管配音效果在細膩度上尚無法完全與專業(yè)聲優(yōu)相匹敵,但在日常語音等低權重場景,AI合成語音已然可以覆蓋掉大部分需求。而像地圖導航播報語音、有聲書、甚至買量素材等高語音需求量的場景中,AI合成語音已然開始逐步投入應用。

而在音效方面,對音效品質(zhì)要求不高的公司如今大多會購買或使用免費音效庫來填充游戲聲音,另一部分廠商則采取自行制作或外包給第三方Foley團隊的形式制作游戲中的音效。而隨著游戲題材多元化發(fā)展,仙俠、奇幻、二次元題材中的音效往往沒有現(xiàn)實原型。在這種情況下,想要憑借統(tǒng)一的大模型在兼顧高品質(zhì)的情況下產(chǎn)出合用的音效,并非易事。

但這并不意味著這一場景無法被AI滲透。某二次元頭部大廠的相關負責人在近期的研報問答中表示,目前的音效合成主要采取由調(diào)音師在音房中創(chuàng)作demo的形式,容易造成靈感枯竭。而該公司正在實驗通過AIGC生成多種不同風格Demo的形式,為音效師提供創(chuàng)作靈感和原型,進而加速創(chuàng)作過程。

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在配樂方面,隨著游戲精品化趨勢的鋪開,如米哈游、鷹角等頭部公司如今已將游戲配樂打造為穩(wěn)固游戲世界觀、建立情感連接、延申線下活動的重要載體,而生成式AI較為難以滿足這類高價值需求。

但另一方面,如微信小游戲、超休閑這類輕敘事、低成本的品類往往對游戲配樂沒有過高需求。在傳統(tǒng)上,這類開發(fā)者會采取向商業(yè)曲庫購買音軌的方式,而生成式大模型的出現(xiàn),為這一類游戲配樂的創(chuàng)作開啟了無窮的想象空間。

自然語言交互:AIGC配樂創(chuàng)作究竟長啥樣?

相較于此前的AI技術進步,本輪生成式AI的熱潮將“自然語言輸入”的概念進行了廣泛普及。通過自然語言prompt向AI描述自己的需求進而實現(xiàn)定向生成,是眼下人們與AI互動的標準形式。這意味著,在商業(yè)曲庫中逐個軌道試聽,苦苦尋找與自己游戲產(chǎn)品調(diào)性一致的配樂的日子即將成為過去式,未來的游戲開發(fā)廠商可以將配樂場景轉(zhuǎn)化為文字Prompt喂給AI,精準返回符合需求的游戲音樂。

而當前,最接近這類使用體驗的AIGC音樂商業(yè)產(chǎn)品是提供了“文生音樂(text-to-music)”選項的Mubert。一名YouTube博主近日向我們演示了Mubert的生成功能。

如視頻所見,Mubert可以被部署到谷歌的云端Google Colab云服務器中運行。用戶可以在Prompt一欄指定場景內(nèi)容、風格、情緒、曲風等內(nèi)容。此外,用戶還可設定生成出的音樂長度,并自由調(diào)整是否使其“循環(huán)”,這一功能的存在為創(chuàng)作游戲配樂提供了很大的便利。

谷歌在年初發(fā)布的大模型MusicLM與Mubert近似,但這款實驗性的模型向我們展示了“圖生音樂”、片段定制等更高級的AIGC功能,讓我們一瞥更廣闊的AIGC未來。

在論文中,谷歌演示了多種生成方式,其中“Story Mode”的生成方式允許用戶在Prompt中通過加入時間坐標的方式,為每一段生成單獨指定內(nèi)容調(diào)性。此外,谷歌還嘗試了將知名畫作的百科詞條輸入模型中進行生成。如輸入梵高的著名畫作《星空》后,MusicLM為我們帶來了一段靜謐的鋼琴獨奏,的確符合圖片的整體調(diào)性。

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這讓GameLook不禁遐想,而在多模態(tài)大模型呼之欲出的未來,或許開發(fā)者可以連文字輸入詞都直接擺脫,將自己游戲場景的圖片、乃至游戲的場景和劇情本身直接輸入至大語言模型,一步到位地生成最為匹配的游戲配樂。又或者,游戲可以直接擺脫預設音軌的負擔,由AIGC引擎根據(jù)游戲角色所在的位置和所處的情景進行“涌現(xiàn)式”的生成,真正實現(xiàn)“移步換景”,讓每名玩家都能擁有最具個性化的游戲體驗。

版權問題藏隱憂

在人人感嘆AI日新月異,AIGC業(yè)界熱火朝天發(fā)展的同時,版權問題如同幽靈一般籠罩在全體創(chuàng)作者的心中。藝術家們害怕自己的作品被AI“偷”走;使用AI的創(chuàng)作者們擔心自己無法擁有版權;商業(yè)圖庫以未授權訓練的名義起訴Stability AI……著作權制度這一傳統(tǒng)的法律關系產(chǎn)物,在面臨新時代的AIGC時,為我們帶來了太多未被判例覆蓋的場景。我們正走向一片未曾探索過的深水區(qū)。

一個重要的問題是:假如AI生成的音樂與現(xiàn)有的作品表現(xiàn)出了極高的相似度,那最終生成的作品是否構成侵權?這一擔憂并非杞人憂天——谷歌在其MusicLM的論文中表示,生成的音樂中有約1%與已有的音樂作品表現(xiàn)出重疊。這意味著任何游戲廠商都要引入1%的侵權風險,這無疑會帶來巨大的隱憂。

此外,根據(jù)此前美國版權局的相關判例,利用AIGC生成的音樂本身假若不加以“深度修改”,那么這一音樂并不能夠被認為符合著作權的注冊標準。這意味著,假如想在游戲中加入AIGC音樂,那么這些音樂的著作權未必可以被掌握在游戲公司的手中。

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一些新型的侵權形態(tài)正在暗中萌芽:近日,環(huán)球唱片公司向YouTube發(fā)出DMCA版權警告,要求下架該平臺上一個AI制作的視頻。該視頻作者將知名Rap歌手Eminem的聲音訓練成模型,并讓其演唱了一首關于貓的全新Rap。唱片公司認為,這是對Eminem形象的直接侵權。同時,環(huán)球唱片公司要求Spotify、YouTube等平臺采取措施,以避免該公司旗下的音樂作品被爬取學習。而外媒《Wired》采訪到的一名版權律師也認為,盡管此前尚無相關判例,但這一申訴從法律上存在合理性。

對于游戲公司來說,版權糾紛是一項重要的風控因素。GameLook此前曾報道過,多家國際游戲大廠都禁止美術外包廠商提交AI生成作品,以避免版權糾紛。而目前,英偉達和Adobe等布局AIGC的巨頭已經(jīng)開始通過與Getty Images等商業(yè)圖庫達成分成合作的方式規(guī)避版權風險。而或許只有等到AIGC的版權爭議徹底解決之時,我們才能夠看到游戲公司廣泛應用這一新技術。

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