一款吸血鬼扮演的AI冒险游戏在海外悄悄火了!
2023年12月,由Proxima工作室开发的AI游戏Suck Up! 横空出世,凭借有嘴就能玩的超低门槛和富有直播效果的魔性片段在youtube上引起了大量关注。
概括核心玩法其实就是——“小兔子乖乖把门开开”,据开发人员透露,后续丰富玩法还在持续开发当中。
以下视频来源于LitGate
Suck Up! 是一款“喜剧欺骗游戏”(Comedic Deception Game),玩家在游戏中需要扮演一位吸血鬼,通过换装、和LLM驱动的NPC进行对话来使他们放下警惕,最终成功吸血足够多的居民来获得游戏胜利。
在和NPC对话的过程中,玩家需要在十秒钟内组织好语言,通过找借口、卖惨甚至来一段rap的方式想尽办法说服NPC让自己进门并吸血,最后达成吸血31位居民的终极目标。
上线仅两周,Suck Up!在全网播放火速突破千万,Youtube单次最高播放达150万。youtuber@Glitch的视频仅在3天便突破百万,评论数约3000条。
评论区的网友赞不绝口:"这竟然是人工智能,对话自然,角色扮演连贯,而且记忆力优秀"、"这才是真正使用人工智能,而不是窃取现有艺术进行'创造' "、"太有趣了,简直爱上了",目前游戏热度还在持续上涨!
主创Nick在X(推特)上发帖暗示这只是一个开始,对Suck Up!的未来非常有信心。
这款爆火的游戏来自一个5人的独立游戏工作室,名为Proxima,专注于AI游戏行业。
事实上,Suck Up! 并非他们在”AI+游戏”领域的首次尝试。
这是一款沙盒社交冒险游戏,团队尝试加入了名为Nemo的AI NPC,设定是“忠诚的虚拟伙伴,用来丰富玩家的数字陪伴体验”。
基于LLM驱动,Nemo在接收到用户命令或其他线索后,能够调动感知、记忆,并转化为可执行的游戏行动。
去年上半年,这家名不经传的游戏工作室因获得160万美元投资引起不小轰动。
Suck Up!上线后,资本也有所关注,老牌风投机构CRV高级投资经理Vivian Cheng称赞其为:“目前看到最好的AI休闲游戏。”
就目前公开的demo部分而言,Suck Up! 的核心玩法与世界观设计已经得到了一定的市场验证。
在此基础上,主创成员在Discord号召早期种子用户共创玩法,涌现了许多富有创意的支线玩法和模式,也让我们看到这款游戏强大的延展性。
有些玩家对局外的成就系统有亿点点想法(早期玩家真是强大的编外组织):
“如果设计成就系统或者挑战将会很有趣,比如说.....”
许多玩家都希望快点上线多人模式,有的想大玩谁是卧底:
“你可以和你的朋友一起咬人,或者街上要有些AI角色,主角混入其中并且要避开巡警,你朋友也可以扮演警察。”
还有些玩家已经不满足于假扮邻居骗其他人了,他们甚至想骗警察:
”在你穿着其他人的衣服时,旁边的居民会认为你是他们的邻居,那为什么不让警察也能认出来呢?你得让警察相信你就是居民。“
除此之外,还有一些建设性的优化意见,比如加上小地图、提供更多的服装、以及优化伪装体验(目前只有完全复刻装扮才能被其他NPC判断为这个邻居,想要假装邻居还是有点小难)
有很多想法都十分具有创造性。
制作组成员表示当前EA只是个开始,在做了在做了。
Suck Up! 这款游戏“没有固定脚本,而是由AI实时生成剧情”,地图中的每一个NPC都由LLM实时驱动,玩家在游戏过程中通过语音进行输入,再由AI结合玩家服装、环境等实时进行判断与结果输出,最后做出包括追问、开门、或者拒绝的一系列反应。
和一般有AI NPC的游戏不同,Suck Up! 中的AI不是用来单纯聊天的,而是用来欺骗的:
套路层出不穷,这些五花八门的急中生智的借口给游戏增添不少喜剧效果。
我大明湖畔的奶奶
哥,你戴个马桶搋子,谁会开门
换个贝雷帽,味儿对了。你说你是法国帅哥,我信了
当然,只靠一张嘴还有些单调。
为了丰富游戏性和平衡体验,制作组在游戏中特地加入了换装这个要素。
你可以选择一些“貌似正常”的衣服——在头上戴一个雪糕筒假装是艺术家,又或者在干掉一位居民的时候拾取他们的装备来一场酣畅淋漓的cosplay……
总之,不同装束也会引起NPC不同的反应,也算是另一种形式的常玩常新。
顺嘴一提,在游戏的过程中玩家还需要注意躲避定期在街道上巡逻的警察,一旦被警察抓到就会被收走身上所有的衣服。
毕竟你也不想在大街上裸奔吧,兄弟。
对于游戏中NPC的LLM模型调教方面,开发团队也总结了一些心得:
对此,开发团队使用了一种新的提示词设计和传输方式,开发团队称为“流式传输”,能够增强反应速度并降低大模型幻觉。细节并未公布太多,但最终效果是1-2秒就可以生成内容。(以后甚至会更快)
这款游戏很容易让人联想到前段时间全网爆火的《病娇AI猫娘女友》(以下简称为《猫娘》),从接入GPT的密室逃脱到小镇大冒险,不禁让我们发出了一个疑问:
为什么这类型的游戏能火?它们能引起大家喜好的原因在哪里?
AI参与创造的沉浸感与无限性
AI的回复的多样性使NPC告别了既定框架的一问一答,在丰富角色个性的同时支持玩家多姿势解锁和游玩(甚至是帮写代码,和我一起◯启动!之类的老梗新玩),你永远不知道有多少个结局。
玩家在游戏中掌握了控制剧情走向的自主权,但同时NPC千奇百怪的设定又带来了极强的不确定性和“惊喜”,仿佛置身于现实世界的冒险一般。AI的出现才让这类游戏具有无穷的新鲜感和沉浸感。
(图源B站@加把劲假面骑士)
简单好懂的玩法+足够的探索度=王炸
不管是《猫娘》中油盐不进、魔法打败魔法的场景,还是《Suck Up!》不穿衣服、装备全靠捡生存全靠嘴的设定,这两款游戏都保证了充足自由度和足够低的门槛——毕竟“有嘴就能玩”。
有趣的人设是Hook
富有话题性的世界观和人物设定是游戏传播、吸引玩家的一大优势利器。同样都是”开门“,不同的设定造就了这两款游戏截然不同的画风:
西方神话体系里的吸血鬼吃人也要讲礼貌 ,没有获得主人允许就不能进门。所以《Suck Up! 》里的玩家也必须“连哄带骗”才能抓住居民吸血;
病娇女友则是爱你就要永远和你在一起(鲨掉你!。玩家需要谨慎发言,说服猫娘并安全逃脱囚禁。
高自由度的小镇探索,和AI斗智斗勇以及换装等休闲趣味的玩法设计让Suck Up! 上线后没多久便在Youtube上一炮而红。
各大youtuber博主贡献了众多鬼畜瞬间,比如,博主们为不同角色的NPC进行配音,有可爱的日本妹子,也有粗犷的水管工;
以下视频来源于LitGate
又比如,NPC被反复啃食的血腥爽感画面,一看没什么,二看有点魔性,三看根本停不下来,吸烟刻肺,入心入脑!
虽然无法得知开发商是否在前期尝试pitch了一些头部主播,但我们能观察到的是——随着时间推进,越来越多游戏博主看到Suck Up!的潜力,想要抓住潜在爆款选题的流量,成为游戏推广的自来水。
腰部主播 @Madmorph(粉丝数为37.8万)凭借该游戏测评视频收获自己第4个百万级播放作品;大主播数据更夸张,@Glitch(粉丝数为736万)首次在3天内获得百万播放。
受益于这些视频的传播,游戏的乐趣得以全方位展示,真正实现了游戏由点到面的出圈。
不管国内还是国外,AI生成内容存在许多争议,包括版权、同质化、平衡性、NPC太健忘太出戏等等。在SuckUp!相关讨论帖下,玩家更多释放的是善意。
不仅仅是因为游戏本身的创意和AI结合较好,还有团队对LLM反馈速度和质量的打磨,最终让这款游戏达到了丝滑和新颖的体验。
部分youtube网友评论
Discord社群意见和反馈频道
主创团队对于AI使用的审慎态度也值得一提。他们回避了AI生成可能导致版权争端,特别强调游戏内的所有美术资产均为独立人工创作,照顾到一些敏感玩家的情绪。
看到这里,你是否也跃跃欲试了呢?
看下价格冷静一下。
根据官网显示,Suck Up的售价为12.99美元,游戏主要成本还是玩家与NPC的互动都通过API完成,token在持续消耗,成本在持续燃烧。
主创团队预估游戏初始token能支撑玩家体验40~50小时,如果后续仍想继续游玩,可能需要进行代币充值续命(好贵!
这种游戏“租赁制”,而非完全“买断制”引发很多海外玩家的吐槽。
从转化数据上来看,尽管Suck Up!在社交媒体有千万播放量,但是其 Discord 社群仅有600多人,观望吃瓜群众占据绝大多数。
目前,游戏许多功能尚未开发完毕,主创开放抢先体验(Early Access)大概率也是希望减少资金压力,并进行早期市场验证。
AI给游戏行业带来新格局的同时,也带来全新的商业化挑战——基于LLM的游戏开发成本和游玩成本水涨船高。
现状如此,但我们期待未来会有更多元的商业模式,能更好地平衡开发端和玩家端的诉求。
从之前爆火的《AI病娇猫娘女友》到如今的《Suck Up! 》。这类AI游戏的走红本质还是将“玩家体验”作为出发点,再去思考如何用AI创造过去难以实现的功能;
AI技术的不断发展极大降低了游戏的制作门槛,但同时也在倒逼制作团队提高审美水平和创意能力。
毕竟,对游戏制作来说,AI是实现目的的一个方式,而非目的本身。
文章来自于微信公众号 “Founder Park”,作者 “LitGate团队”
【开源免费】LangGPT 是一个通过结构化和模板化的方法,编写高质量的AI提示词的开源项目。它可以让任何非专业的用户轻松创建高水平的提示词,进而高质量的帮助用户通过AI解决问题。
项目地址:https://github.com/langgptai/LangGPT/blob/main/README_zh.md
在线使用:https://kimi.moonshot.cn/kimiplus/conpg00t7lagbbsfqkq0
【开源免费】VideoChat是一个开源数字人实时对话,该项目支持支持语音输入和实时对话,数字人形象可自定义等功能,首次对话延迟低至3s。
项目地址:https://github.com/Henry-23/VideoChat
在线体验:https://www.modelscope.cn/studios/AI-ModelScope/video_chat
【开源免费】Streamer-Sales 销冠是一个AI直播卖货大模型。该模型具备AI生成直播文案,生成数字人形象进行直播,并通过RAG技术对现有数据进行寻找后实时回答用户问题等AI直播卖货的所有功能。
项目地址:https://github.com/PeterH0323/Streamer-Sales