本文來自微信公眾號(hào)：觸樂 （ID：chuappgame），作者：祝思齊

降本與增效的平衡，以及更加分化的未來。

在過去一年中，觸樂已經(jīng)寫過多篇關(guān)于游戲行業(yè)嘗試應(yīng)用 AI 的文章。鑒于 AI 技術(shù)仍在飛速發(fā)展，總是掌握最新的情況并不是一件容易的事，對(duì)于游戲廠商來說也是如此。到目前為止，仍然有很多公司的決策者不知道怎樣引入 AI，是否能夠引入 AI，而專門分出人力去研究這件事，似乎也并不符合人們對(duì)技術(shù)“降本增效”的原始期待。

因此，有一部分業(yè)內(nèi)人士開始專門鉆研 AI 技術(shù)，并且嘗試作為一個(gè)獨(dú)立的團(tuán)隊(duì)與游戲廠商展開合作，為他們提供包括建立合理工作流、自主訓(xùn)練模型、AI 輔助概念設(shè)計(jì)等方面的解決方案。和 AI 技術(shù)一樣，這種團(tuán)隊(duì)非常新興，人們尚且不夠全面了解他們所能做到的事情。

在游戲行業(yè)工作 20 余年、作為制作人參與研發(fā) 7 年的吉川明靜目前是一家 AI 工作室的負(fù)責(zé)人。他的團(tuán)隊(duì)主要研究 AI 美術(shù)方向。和過去的研發(fā)經(jīng)驗(yàn)結(jié)合，他們對(duì) AI 美術(shù)融入游戲開發(fā)的工作流程有比較深入的經(jīng)驗(yàn)和心得，并且有了一些和廠商合作的實(shí)際案例。為此，觸樂和他聊了聊，以期更全面地了解 AI 技術(shù)融入游戲開發(fā)流程的實(shí)際狀況與前景。

成本與效率的平衡

觸樂：能不能先簡(jiǎn)要地介紹一下您這個(gè)工作室的人員情況和分工情況？

吉川：我們 AI 工作室的成員均來自于小紅書上最大的 AIGC 社群“野神殿”，目前有 9 名成員。其中 3 名偏向技術(shù)，6 名偏向設(shè)計(jì)，大家來自天南地北、各行各業(yè)。目前，AIGC 是團(tuán)隊(duì)成員共同的興趣和紐帶。

我們現(xiàn)在的主要工作之一，是幫合作方調(diào)教模型。具體一點(diǎn)說，所謂的模型，通常是 AI 生成圖片所需的基底大模型（又稱 Checkpoint），或者能對(duì)其產(chǎn)生影響和控制的小模型（例如常見的 LoRA 和 LyCORIS），每個(gè)人都可以通過不同方法 —— 一般就是通過提供大量圖片和打標(biāo)給 AI 學(xué)習(xí)，稱為訓(xùn)練 —— 去調(diào)優(yōu)模型，讓它根據(jù)自己想要的概念去定向生成某一類圖。在這個(gè)過程中，單純的訓(xùn)練往往是不夠的，還要將不同模型進(jìn)行復(fù)雜的融合，就像雜交植物那樣，才能最終獲得我們想要的模型。

如果已經(jīng)有了較為滿意的模型，我們還可以幫合作方根據(jù)實(shí)際需求需要和操作人員的水平來設(shè)計(jì)合理的 AI 工作流。比如你應(yīng)該通過哪些步驟使用哪些參數(shù)，用什么形式的提示詞，甚至如何跟傳統(tǒng)的美術(shù)工具去配合，最后得到想要的效果。因?yàn)槲覀冋莆盏?AI 工具相對(duì)多，也時(shí)刻保持著最新知識(shí)的迭代，所以能夠幫助游戲公司去做統(tǒng)籌優(yōu)化。

我們還會(huì)直接幫合作方做設(shè)計(jì)，包括服裝、場(chǎng)景和角色。現(xiàn)在可以做到在傳統(tǒng)設(shè)計(jì)的基礎(chǔ)上加入 AI 輔助，快速實(shí)現(xiàn) 70% 以上的最終效果。比如角色設(shè)定，在以往的工作流中，不管是在公司內(nèi)部還是跟外部做交流，其實(shí)都需要花大量的時(shí)間去找資料或是設(shè)計(jì)草圖，但現(xiàn)在我們可以靠 AI 的幫助來使得前期溝通和反饋的效率大大提升。而中期迅速且高品質(zhì)的設(shè)計(jì)成型也會(huì)給后期人工調(diào)整省下不少的力氣。

觸樂：您有能透露的幫助游戲廠商訓(xùn)練 AI 的具體事例嗎？

吉川：最近 3 個(gè)月，我們工作室跟 3 家公司合作了 5 個(gè)項(xiàng)目。有的項(xiàng)目做了不久就停止了，有的則在堅(jiān)持一段時(shí)間之后成功了。

我先講一個(gè)不那么成功的例子吧，因?yàn)檫@個(gè)例子是我個(gè)人覺得比較可惜的，而且能夠反映出一些普遍的狀況。

合作一開始，我們定了一個(gè)比較高的目標(biāo)：為游戲訓(xùn)練一款全能的畫風(fēng)模型，這樣他們后面的一些人物立繪，甚至整個(gè)劇情 CG 都能用這個(gè)畫風(fēng)模型很快地跑出來。比如說給 AI 一張線稿或者一張色稿，AI 就能輸出一個(gè)很接近成品的結(jié)果。

具體一點(diǎn)說，當(dāng)時(shí)我們的目標(biāo)是根據(jù)簡(jiǎn)單線稿，把角色衣服的材質(zhì)以及精細(xì)花紋都能用 AI 跑出來。然而嘗試了多種不同技術(shù)之后，我們發(fā)現(xiàn)，立繪的畫風(fēng)不難實(shí)現(xiàn)，服裝的材質(zhì)也能夠很好地還原，但 AI 生成的花紋在精細(xì)度、結(jié)構(gòu)和邏輯上問題就比較多了。進(jìn)一步細(xì)化線稿能改善這個(gè)問題，但這樣對(duì)研發(fā)來講可能有些得不償失，因?yàn)檫@就近乎用人力來負(fù)擔(dān)起最復(fù)雜的工作，AI 只是負(fù)責(zé)上色。這不是我們想要的方向。

總之當(dāng)時(shí)訓(xùn)練并調(diào)整了近 1 個(gè)月，中間遇到形形色色的困難，我們也一一克服。最初我們的目標(biāo)是能跑出接近成品百分之七八十的圖片，但最終的成果大概也只有百分之五十左右的完成度。這時(shí)研發(fā)覺得，實(shí)際效果和一開始想的有較大出入，再加上其他一些運(yùn)營(yíng)方面的顧慮，他們決定停止繼續(xù)合作。

觸樂：但您覺得那個(gè)項(xiàng)目其實(shí)是有前景的嗎？

吉川：是的。我之所以覺得這個(gè)項(xiàng)目很可惜，是因?yàn)楫?dāng)時(shí)已經(jīng)看到了曙光。我想多花一點(diǎn)時(shí)間，看能不能讓 AI 學(xué)會(huì)一些具體的花紋?？上ё詈鬀]有更多時(shí)間可以嘗試了。

觸樂：感覺這可能代表一個(gè)普遍現(xiàn)象，不光是廠商對(duì)在 AI 上投入成本比較猶豫，很多公司還要考慮項(xiàng)目上線之后會(huì)面臨的輿論壓力。

吉川：確實(shí)會(huì)感覺到，每位公司的負(fù)責(zé)人對(duì) AI 技術(shù)的態(tài)度是不一樣的。有的負(fù)責(zé)人會(huì)比較積極地推進(jìn)這件事，哪怕是遇到一些困難和技術(shù)難題都很有耐心。這樣的話，對(duì)接的研發(fā)者同樣也會(huì)配合度比較高，往往能夠得到比較好的結(jié)果。

但如果碰到負(fù)責(zé)人對(duì) AI 技術(shù)本身認(rèn)知有差異，或者只是抱著試試看的心態(tài)，并沒有決心去真正落地的話，那從上到下的態(tài)度都會(huì)比較糾結(jié)。尤其是一線工作者可能會(huì)流露出明顯的抵觸情緒。

有一些人會(huì)感覺自己在“給 AI 打下手”，尤其是現(xiàn)在很多公司會(huì)把“降本增效”放在明面上講，一些員工就會(huì)覺得，AI 這個(gè)東西整合好了會(huì)不會(huì)讓自己失業(yè)。所以在溝通上、反饋上偶爾就會(huì)流露出“要不就算了”的情緒。而這種情緒同樣也會(huì)自下而上蔓延。

觸樂：您也知道目前游戲行業(yè)的環(huán)境比較艱難，很多人會(huì)把更多精力放在生存問題上。在這個(gè)前提下，AI 真的能起到“救命”的作用嗎？尤其是在“降本增效”方面？

吉川：我認(rèn)為增效更為重要，而非降本，不應(yīng)該本末倒置。因?yàn)?AI 工作流的設(shè)計(jì)與運(yùn)行并非大家想象的那么容易。

我知道不少從業(yè)者，包括游戲用戶潛意識(shí)就覺得 AI 是個(gè)廉價(jià)的東西。尤其是一些二次元游戲，主要賣卡面的，用戶會(huì)覺得幾千幾百去抽一個(gè)好看又強(qiáng)力的角色，必須得是“大觸”手工畫的，如果用了 AI，這張圖就會(huì)價(jià)值大跌。再加上網(wǎng)上現(xiàn)在有很多教程會(huì)教人傻瓜式的訓(xùn)練模型，甚至給一般人使用“一鍵出圖”等功能，就讓人覺得 AIGC 是個(gè)很容易的事情。

但如果實(shí)際使用過 AI 工作流，就會(huì)發(fā)現(xiàn)，要做出可用的圖，那些簡(jiǎn)單的教程是沒有辦法做到的，不是簡(jiǎn)簡(jiǎn)單單挑幾個(gè)提示詞就能畫出來。商業(yè)化落地需要精準(zhǔn)輸出，構(gòu)圖是什么樣，服裝設(shè)計(jì)要遵循哪些規(guī)則，色調(diào)和光線不能發(fā)生偏差…… 比如我們訓(xùn)練一個(gè)模型，如何判斷訓(xùn)練集（素材）的好壞，如何添加關(guān)鍵參數(shù)，目前還是需要專業(yè)的人來做。而哪怕直接把訓(xùn)練好的模型給初學(xué)者用，畫出的成品也無法滿足商業(yè)落地的需要。

觸樂：但這似乎不符合現(xiàn)在大眾對(duì) AI 的印象。

吉川：是的，包括一些來找我們的公司也存在認(rèn)知誤區(qū)。有些人以為 AI 現(xiàn)在已經(jīng)非常簡(jiǎn)單，能 5 分鐘畫完想要的。過來看了之后發(fā)現(xiàn)實(shí)際不是那么回事，就退縮了。還有一些人稍微試了一下水，好像就安心了，覺得“AI 確實(shí)不行”，再問一下價(jià)格，覺得“還不如找人畫便宜”。

因?yàn)楹芏嗳硕贾?，現(xiàn)在美術(shù)上的成本占游戲開發(fā)的大頭，但大量的一線畫師人工其實(shí)是非常低的。而目前 AIGC 的人才還比較缺乏 —— 有專門研究 AI，但對(duì)傳統(tǒng)作畫知識(shí)不夠了解的；也有很了解傳統(tǒng)作畫知識(shí)，但對(duì) AI 不夠了解的。同時(shí)掌握兩者，且具有一定審美的人可謂少之又少 —— 這樣的人才無論如何都不會(huì)是廉價(jià)的吧？因此，對(duì)于那些把“降本”看作一切的人，目前 AI 確實(shí)還無法滿足他們。

觸樂：所以 AI 并不是一個(gè)很好的“降本”方式？

吉川：我覺得比較有遠(yuǎn)見的態(tài)度還是把 AI 當(dāng)做增效工具，去思考如何利用現(xiàn)有的人力資源配置，在同等的時(shí)間下開發(fā)出更多更優(yōu)質(zhì)的內(nèi)容。這件事非常重要，因?yàn)楝F(xiàn)在的游戲?qū)?nèi)容的消耗是很大的。你開發(fā)了很長(zhǎng)時(shí)間的內(nèi)容，上線之后慢則幾個(gè)月，快則幾周、幾天就消耗完了。用 AI 的話就不需要像以前那樣按部就班地出草稿、色稿、線稿，而是能快速將完成度推到 70%，剩下人工修改的工作量相比之下就少得多，那樣的話，同等時(shí)間內(nèi)能生產(chǎn)的美術(shù)素材量就可以有比較大的提升。

成果與壁壘

觸樂：也許您能舉一些成功案例？

吉川：我這邊最成功的案例是和一家成都公司合作的項(xiàng)目。合作已經(jīng)持續(xù)了 3 個(gè)多月，我們不但成功地把角色和場(chǎng)景模型都開發(fā)到了期待值之上，還在根據(jù)新需求和新技術(shù)不斷優(yōu)化和補(bǔ)充新的合作內(nèi)容。

另一個(gè)成功范例是一個(gè)原創(chuàng)游戲。根據(jù)對(duì)方提供的原始素材和目標(biāo)闡述，我們?cè)诓粩鄧L試之后，找到了合適的模型組合去實(shí)現(xiàn)具體的設(shè)計(jì)風(fēng)格。每個(gè)深入的階段我們都會(huì)去和合作方確認(rèn)?？梢詮倪@些示例看到我們是怎么樣從一開始確定筆觸、構(gòu)圖風(fēng)格，一步步地把角色具象化的整個(gè)過程。

觸樂：那您覺得目前 AI 生成圖片的技術(shù)瓶頸在哪里？其中影響最大的是什么？

吉川：我來講講跟模型有關(guān)的難點(diǎn)吧。

首先是能用于訓(xùn)練集的素材不足。這個(gè)問題非常常見。比如說某個(gè) IP 的游戲已經(jīng)做到第 2 代了，那么它對(duì)美術(shù)質(zhì)量其實(shí)是有迭代要求的?，F(xiàn)在出的游戲，畫面效果不可能跟 5 年前、10 年前的水準(zhǔn)一樣。所以，哪怕前作積累了很多素材，里面還是有很大一部分無法直接使用，不能進(jìn)入訓(xùn)練集，最多只能用來訓(xùn)練一些基礎(chǔ)的概念。

所以在組建訓(xùn)練集的時(shí)候，肯定需要將現(xiàn)有的素材運(yùn)用各種手段“變出花來”，還需要跟其他的優(yōu)秀模型進(jìn)行一些深層融合，以借鑒它們的優(yōu)點(diǎn)。出圖的流程也要相應(yīng)調(diào)優(yōu)，最后才能做出好的成品來。我們的核心競(jìng)爭(zhēng)力就在于此，也希望將來能有機(jī)會(huì)參與更多有著不同需要的研發(fā)項(xiàng)目。

還有一個(gè)難點(diǎn)在于，因?yàn)?AI 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)本身的復(fù)雜性，整個(gè)訓(xùn)練過程其實(shí)就像黑箱，誰也不知道它具體是如何學(xué)習(xí)的。目前大家只在大方向上有共識(shí)，但具體的訓(xùn)練方法，哪些參數(shù)該怎么設(shè)置，還沒有全球統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)，存在很多不同流派的見解。正因如此，模型訓(xùn)練也被稱為“煉丹”或“煉金”（笑）。很多東西還是要在實(shí)踐中慢慢摸索，根據(jù)輸出效果及時(shí)調(diào)整。像我這邊兩位負(fù)責(zé)技術(shù)的大佬，他們訓(xùn)練了成百上千個(gè)模型，都有自己獨(dú)到的一套方法論。

之后我們有計(jì)劃去訓(xùn)練一些能在游戲這個(gè)垂直領(lǐng)域使用的定制化大模型，用來探索我們之前沒見過的美術(shù)風(fēng)格。

觸樂：圖片的畫風(fēng)對(duì)成功率有影響嗎？比如二次元和真人畫風(fēng)感覺差異就挺大的。

吉川：要求的風(fēng)格對(duì)難度有一些影響。比如現(xiàn)在比較主流的兩種，真人畫風(fēng)和二次元畫風(fēng)，二者的訓(xùn)練參數(shù)稍微有一些區(qū)別，而理論大體是一樣的，只不過用戶對(duì)真人的還原度要求會(huì)比二次元來得高。舉個(gè)例子，有時(shí)候真人模型需要針對(duì)某個(gè)特定人物，但出圖經(jīng)常會(huì)不像，或者只有幾分像。因?yàn)橐话銓?duì)真人的面部判斷是很苛刻的。二次元相對(duì)來說好很多，以初音未來為例，基本上有水青色的雙馬尾，眼睛顏色對(duì)上了，大家自然而然就會(huì)認(rèn)出這個(gè)角色，對(duì)五官的位置、比例之類的要求沒有真人標(biāo)準(zhǔn)那么高。當(dāng)然現(xiàn)在 SD 迭代更新的一些技術(shù)（注：SDXL），本身包含的參數(shù)是之前的幾倍，但我還沒有看到在還原度上表現(xiàn)非常穩(wěn)定的真人模型，大部分還是要通過反復(fù)的抽卡來獲得偶爾滿意的結(jié)果。

我估計(jì)，明年年初 AI 會(huì)再經(jīng)歷一次技術(shù)迭代，到時(shí)候再看能不能突破現(xiàn)在真人模型訓(xùn)練的局限。而二次元的話，現(xiàn)在的技術(shù)可以說已經(jīng)夠用了。

觸樂：除了繪圖之外，AI 也逐漸應(yīng)用到了視頻領(lǐng)域。在這方面有什么值得分享的新成果嗎？

吉川：最近 AI 動(dòng)畫（視頻）的發(fā)展也特別快，從今年 9 月開始，AI 圈子里像瘋了一樣地研究動(dòng)畫。之前不是有人用 AI 做了一個(gè)《流浪地球 3》的偽預(yù)告片嗎？甚至驚動(dòng)了郭帆導(dǎo)演，把作者請(qǐng)過去聊了，可謂是徹底出圈。而現(xiàn)在 SD 派生出來的新插件和節(jié)點(diǎn)也很適合做原創(chuàng)動(dòng)畫。上半年的時(shí)候，想做動(dòng)畫可能還得用真人視頻來轉(zhuǎn)繪，現(xiàn)在只需要提示詞和視頻參考就能做出相當(dāng)自然流暢的動(dòng)畫了。

順便一提，目前做得最好的短片，比如“剪刀石頭布”系列，就是用真人先拍，再轉(zhuǎn)成動(dòng)畫，那個(gè)效果就已經(jīng)很驚艷了。

當(dāng)然這個(gè)領(lǐng)域也沒有到一步登天的程度，想坐在電腦前點(diǎn)幾下鼠標(biāo)就可以直接做一部動(dòng)畫片，那不現(xiàn)實(shí)。我覺得還需要至少半年左右的發(fā)展，才能用 AI 技術(shù)直接生成面向最終用戶的完整短片。

當(dāng)下 AI 動(dòng)畫的應(yīng)用前景已經(jīng)很有想象力。比如很多二次元游戲需要做片頭或者劇情動(dòng)畫，如果先用 AI 做一些 Demo 或者概念片還是很方便的。比起拼接別的動(dòng)畫進(jìn)行溝通、或者繪制傳統(tǒng)的靜態(tài)故事板的形式，交流效率高得多。

說個(gè)有意思的題外話，我們 AI 創(chuàng)作者社區(qū)里還有很多其他行業(yè)的從業(yè)者，其中廣告行業(yè)的朋友非常歡迎 AI 動(dòng)畫。他們說用了之后提案通過率高得嚇人，客戶往往看了之后“大喜”。以往要溝通很長(zhǎng)時(shí)間才能談下來的項(xiàng)目，現(xiàn)在一周就可以拿下，關(guān)鍵是動(dòng)畫的制作時(shí)間成本還不高。

未來：更精細(xì)的分化

觸樂：那廠商能不能自己研究 AI 呢？我經(jīng)常碰見有負(fù)責(zé)人說自己指定了團(tuán)隊(duì)里的一兩個(gè)人專門研究這個(gè)，更激進(jìn)一點(diǎn)的，會(huì)要求全員都學(xué)習(xí)。

吉川：很多小團(tuán)隊(duì)，尤其獨(dú)立開發(fā)者，對(duì)嘗試 AI 的態(tài)度確實(shí)非常積極，甚至可以說是激進(jìn)。因?yàn)樗麄冇兄惹械慕档统杀拘枨?，如果只是?Steam 之類的平臺(tái)上發(fā)一些實(shí)驗(yàn)性質(zhì)大于商業(yè)性質(zhì)游戲的話，也不會(huì)去考慮太多輿論風(fēng)險(xiǎn)。中型公司會(huì)相對(duì)謹(jǐn)慎一些，他們會(huì)更多考慮玩家的反應(yīng)。但通常來說，中小團(tuán)隊(duì)對(duì) AI 的學(xué)習(xí)仍然僅止于應(yīng)用層面，真正去深入研究怎么訓(xùn)練模型、甚至做一定程度開發(fā)的還是比較少。

據(jù)我了解，現(xiàn)在只有一些跨領(lǐng)域的大公司能夠組織專門的人甚至部門來研究 AI。像騰訊這樣的大廠，本身就有自己的 AI Lab，研發(fā)出了不少圖像生成的關(guān)鍵性技術(shù)。但中小公司就很難有這個(gè)余力了。一方面是這方面的綜合性人才難覓，另一方面組織學(xué)習(xí)也很困難，因?yàn)槭忻嫔蠜]有成熟的培訓(xùn)體制，全職員工也往往沒有閑余時(shí)間。我們之前也做過培訓(xùn)課件，發(fā)現(xiàn)很多知識(shí)都要自己去分辨、補(bǔ)充、整理。而且知識(shí)迭代非?？欤恍┰械墓δ芸赡芏潭桃粌蓚€(gè)月后就有上位替代了。所以每天必須花不少時(shí)間在學(xué)習(xí)最新的知識(shí)上。

在這種情況下，讓專業(yè)的人來做專業(yè)的事確實(shí)是對(duì)中小團(tuán)隊(duì)的一個(gè)補(bǔ)充。

觸樂：那之前傳言的“AI 會(huì)徹底解放生產(chǎn)力，讓每個(gè)人都成為開發(fā)者”豈不是不太現(xiàn)實(shí)？

吉川：確實(shí)，AI 創(chuàng)作的門檻在不斷降低，只是還沒有大家想象的那么“傻瓜式”。打個(gè)比方，就像是單反相機(jī)和手機(jī)拍照的效果確實(shí)存在差異。比如最近特別火的 DALL-E3，它集成在 ChatGPT 里之后，甚至不需要使用者會(huì)英文，直接用中文的自然語言去跟它聊天、描述，就能把圖生成出來。當(dāng)然畫出來的東西從美學(xué)角度來看還是比不過最好的 AI 繪圖軟件，只是它把使用門檻拉低到了前所未有的程度。相應(yīng)地，如果要產(chǎn)出質(zhì)量特別好的素材，或者要在游戲開發(fā)過程中深度融入 AI 的話，還是要系統(tǒng)地學(xué)一些高級(jí)的生圖和訓(xùn)練技能；小小的個(gè)人需求和務(wù)求落地的大型商業(yè)項(xiàng)目，對(duì)這方面的需求完全不一樣。

觸樂：聽起來最后會(huì)分化成“專業(yè) AI”和“非專業(yè) AI”。

吉川：在我看來，AI 創(chuàng)作最終會(huì)是一個(gè)比較兩極分化的領(lǐng)域。低門檻會(huì)越來越低，高門檻會(huì)越來越高。我甚至想過去深入學(xué)一些傳統(tǒng)藝能，比如 Adobe 那一系列繪圖和視頻制作的工具…… 像 Adobe 這樣的傳統(tǒng)公司其實(shí)也在積極擁抱 AI。未來的話，一些在傳統(tǒng)美術(shù)方面有實(shí)力、在傳統(tǒng)工具方面也很有經(jīng)驗(yàn)的人，仍能保持遙遙領(lǐng)先。

我覺得，未來 AI 創(chuàng)作領(lǐng)域很可能會(huì)分化為 3 個(gè)方向：一是圍繞 AI 最新技術(shù)發(fā)展為主的創(chuàng)作蓬勃發(fā)展，二是普羅大眾的低門檻應(yīng)用，三是傳統(tǒng)的專業(yè)選手利用扎實(shí)的基礎(chǔ)，去利用 AI 提升原本的工作效率和效果。我知道現(xiàn)在圍繞 AI 還是有很多爭(zhēng)議，但面對(duì)新事物和技術(shù)的發(fā)展，一些人心中會(huì)有被落下的恐懼，另一些人則把這種變化視為機(jī)遇。

而我一直將 AI 的迅猛發(fā)展看作人生的重大轉(zhuǎn)折和千載難求的機(jī)遇，我也希望能夠有機(jī)會(huì)與更多有著相近觀點(diǎn)和看法的朋友，在游戲的領(lǐng)域一起進(jìn)行更多、更長(zhǎng)期的實(shí)際探索。

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總結(jié)

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