微软用 Muse 模型生成《雷神之锤 2》：浏览器可玩，免原始引擎

不需要游戏引擎，也不用重新写一行底层代码，只要把游戏视频和数据喂给 AI，它就能自己实时「脑补」出一个能玩的《雷神之锤 2》。

微软最近就在 Copilot 网页端放出了这样一个技术 Demo。它由微软研发的 Muse AI 模型实时生成，玩家不需要下载任何游戏客户端，打开浏览器就能直接上手开打。

从 PPT 级画质到能跑起来的 360p

今年 2 月微软第一次公布 Muse 模型时，它的表现还更像个实验室项目：画面只有可怜的 300 x 180 分辨率，帧率也只有一秒 10 帧左右，基本没法正常游玩。

这次上线的 Quake II Demo 算是往前迈了一小步。分辨率被拉到了 640 x 360，帧率也提升到了正常可玩的水平，至少手柄或键盘按下去，画面能实时给出响应。

不过，现在的体验依然非常早期。关卡内容非常简单，敌人和场景互动看起来都是模糊糊一片，微软甚至在技术 Demo 里限制了玩家的游玩时长。

从目前的情况看，它更像微软给外界递出的一张技术概念草图，展示神经网络接管游戏渲染和交互的可能性。

微软其实在打老游戏的主意

除了最早用来做测试的《嗜血边缘》（Bleeding Edge），微软显然已经开始用更多经典游戏来喂养 Muse。这也是微软「Copilot for Gaming」计划的一部分。

微软游戏 CEO Phil Spencer 在 2 月份就提到过他们的想法：如果模型能单纯靠看视频和游戏数据，就学会一款老游戏该怎么玩，那老游戏就不再需要绑死在当年的老机器或老引擎上。

在微软看来，这给「游戏保存」打开了一扇全新的大门。很多几十年前的老游戏，因为源码丢失或引擎架构太古老，很难移植到现代硬件上，而 AI 实时生成可能是一种解法。

除了 Muse 本身，微软还在尝试把 Copilot 变成玩家身边的游戏教练。通过接下来要向 Windows Insiders 开放的 Copilot Vision，AI 能直接看着你的游戏画面，实时在旁边出谋划策、提供攻略提示。

为什么重要

对普通玩家来说，这个 Quake II Demo 现在只值得花五分钟尝个鲜。画质模糊、游玩时间受限，它离真正好玩的游戏还差得远，大家没必要对现在的游玩体验抱太大期待。

但对游戏行业来说，这件事的想象空间很大。我们过去做游戏，必须依赖物理引擎、光栅化或光线追踪管线，每一步都是确定性的代码；而 Muse 这种模型走的是完全不同的路，它是在神经网络里实时「推理」出下一帧画面和物理反馈。

如果未来这项技术成熟，不仅游戏原型的搭建成本会骤降，大批原本被封死在旧硬件里的老游戏，也有机会用极低的成本在现代设备上跑起来。

我们认为，微软拿 Quake II 这种老牌射击游戏做演示挺讨巧的，既有情怀加成，又能直观检验实时交互能力。不过隐患也很明显：神经网络生成的模糊感、操作延迟以及偶发的逻辑幻觉，在强调精准操作的游戏里往往是致命的，要从技术演示走向真正的游戏重塑，中间还有很长一段路要走。