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灌籃高手|LoveLive! 出了一篇AI論文：生成模型自動寫曲譜

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【灌籃高手|LoveLive! 出了一篇AI論文：生成模型自動寫曲譜】機器之心報道
編輯：澤南、小舟
我們終于知道那些折磨人的樂譜是怎么來的了——都是AI生成的 。

知名偶像企劃LoveLive!發AI論文了 ， 是的沒錯 。
最近 ， 預印版論文平臺arXiv上的一篇論文引起了人們的注意 ， 其作者來自游戲開發商KLab和九州大學 。 他們提出了一種給偶像歌曲自動寫譜的模型 ， 更重要的是 ， 作者表示這種方法其實已經應用過很長一段時間了 。
通過深度學習技術 ， AI算法在圖像分類 ， 語音識別等任務上有了優異的表現 ， 但在理解復雜、非結構化數據方面 ， 機器學習面臨的挑戰更大 ， 比如理解音頻 ， 視頻 ， 文本內容 ， 以及它們產生的機制 。 物理學家費曼曾說過：「凡是我不能親自創造出來的 ， 我就不是真正理解 。 」
而隨著技術的發展 ， 深度生成模型已在學界和業界獲得了廣泛應用 。 在如今的游戲開發過程中 ， 生成模型正在幫助我們構建各種內容 ， 包括圖形、聲音、角色動作、對話、場景和關卡設計 。
KLab等機構提交的論文介紹了自己的節奏動作游戲生成模型 。 KLabInc是一家智能手機游戲開發商 。 該公司在線運營的節奏動作游戲包括《LoveLive！學院偶像季：群星閃耀》（簡稱LLAS）已以6種語言在全球發行 ， 獲得了上千萬用戶 。 已經有一系列具有類似影響的類似游戲 ， 這使得該工作與大量玩家密切相關 。
在LLAS中 ， 開發者面臨的挑戰是為不同歌曲生成樂譜 ， 提示玩家在不同時機點擊或拉拽按鍵 ， 這是節奏音樂游戲中所定義的挑戰 。 在一局游戲中 ， 飄過來的按鈕被稱為音符 ， 它們形成類似于樂譜的空間圖案 ， 與后臺播放的歌曲節奏對應 。 一首歌曲存在不同的難度模式 ， 從初級、中級、高級和專家到挑戰 ， 復雜度順序遞增 。

相對其他音游 ， LLAS雖然不怎么考驗反應速度 ， 但機制相對復雜得多在全部按準的前提下還有buff、debuff、三種屬性分別對應體力、暴擊和分數 ， 想要高分還需要在打歌時不停切換隊伍 。
由于LoveLive！是一個有12年歷史的企劃 ， 包含四個團體和數個小團體 ， 個人還有角色歌 ， 很多歌曲都會在游戲中出現 ， 設計對應的樂譜變成了一件極具挑戰的工作 。

隨便一搜就上千首歌曲 。
游戲開發者表示 ， 他們的做法是通過AI輔助的半自動化方式：先由AI生成樂譜 ， 再由KLab的藝術家進行微調 ， 另一種方式是AI生成低難度樂譜 ， 游戲設計師在這個基礎上設計高難度 。
KLab表示 ， 他們使用的GenéLive!模型成功地降低了一半業務成本 ， 該模型已部署在公司日常的業務運營中 ， 并在可預見的未來時間里持續應用 。

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