Scenario 如何在 AWS 上使用生成式 AI 每日產生 100,000 幅影像

Scenario 成立的初衷，是為了徹底改造為工作室製作遊戲內資產和行銷資產的方式。例如，假若沒有 AI 的協助，遊戲美術設計師需要花費寶貴的時間執行重複性任務，為他們的遊戲製作大量資產。這些時間完全可以用來建立更多原創性的視覺效果，以吸引玩家並讓遊戲更加引人入勝。「遊戲美術設計師需要產生和編輯資產、發送資產以讓其進入審核階段，並與他們的同事反復交流，這個過程非常耗時，」Scenario 業務增長主管 Marie Gerard 說道，「這不是遊戲產業的美術設計師樂於處理的核心任務。」

由於 AI 本質上不具創造力，所以 Scenario 希望其解決方案能夠輕鬆地與客戶互動。「遊戲工作室可以將自己的原圖整合到 Scenario 中，透過我們的解決方案產生風格一致的影像，以加速開發過程，」Scenario 共同創辦人兼技術長 Hervé Nivon 說道，「挑戰在於可擴展性：當客戶產生影像時，等待幾分鐘的時間也會讓他們感到不耐煩。」 Scenario 必須在幾秒鐘內提供影像，以便客戶可以訓練他們的模型並產生符合其美學觀念的遊戲資產。

「我們僅僅仰賴三名工程師，就建置了雲端後端、基礎架構和原生行動應用程式，」Nivon 表示。Scenario 在 AWS Cloud Development Kit (AWS CDK) 上實作了持續整合和持續部署程序，這種工具可以透過通用程式設計語言建立應用程式模型，以加速雲端開發。「沒有 AWS CDK，就沒有 Scenario。所有基礎架構都是透過該工具部署的，因此我們幾乎不用進行任何手動任務，」Nivon 表示。

Scenario 以異乎尋常的速度建置了自己的解決方案。「我們在 2022 年 10 月 13 日編寫了第一行代碼，」Nivon 說道，「在兩個月內，我們僅僅仰賴三名工程師，就建置了 Beta 版，而 Scenario 則在頭兩週內產生了超過一百多萬幅影像。」 該公司使用了許多 AWS 服務來加速開發過程。它選擇了 Amazon API Gateway 做為其應用程式的「前門」，這是一種全受管的服務，可用於建立、發布和保護幾乎任何規模的 API。

該公司還使用了 AWS Batch 來訓練其機器學習模型，這種工具能夠有效地執行數十萬個批次和機器學習運算任務，同時最佳化運算資源。「我們的策略是，採用應當能夠減少開發工作負載並且易於維護的 AWS 服務，同時還要滿足低延遲和可用性要求，」Nivon 表示。根據該策略，Scenario 還使用 Amazon ECS 來執行其影像產生應用程式所使用的容器。

Scenario 於 2022 年 12 月推出 Beta 版後，僅僅 3 個月就將業務擴展到 40 多個國家/地區。「儘管我們的增長速度如此之快，但自推出以來，我們還沒有遭遇任何停機時間，」Nivon 表示，「我們公司僅僅仰賴三名員工就能提供數百萬幅影像，此舉有力地證明了，我們只需很少的時間和精力就能建立新的生成式 AI 使用案例。」 截至 2023 年 3 月，Scenario 每天為客戶提供約 10 萬幅影像。

Scenario 預計，他們的工具將會對遊戲產業產生深遠的影響。當美術設計師不必再將時間花費在行銷和其他與資產產生有關的重複性任務上，他們就可以專注於製作更豐富、更詳細和更富原創性的內容。「就算米開朗基羅也需要助手，如今的優秀美術設計師也是如此，」Gerard 說道，「Scenario 為遊戲美術設計師提供了一個 AI 助理，幫助他們專注於創意工作。」 同樣地，如果可以輕鬆產生遊戲資產，遊戲開發人員也能花更多的時間設計引人入勝的故事情節。「Scenario 使創意工作者能夠減少浪費在重複性任務上的時間，從而全身心地投入到正在開發的遊戲中，」Gerard 表示。