多模态 AI 通过整合多种数据类型——如文本、音频、视觉输入和传感器数据——来增强游戏和娱乐体验，从而创造更具互动性和适应性的体验。例如，游戏可以将语音命令、手势识别和环境背景相结合，使玩家能够更自然地与虚拟世界互动。玩家可能会与 NPC 对话，使用手势来操纵物体，并且游戏会根据相机捕捉到的现实世界环境来调整光照或声音。诸如 Microsoft 的 Project Acoustics 等技术使用空间音频建模来模拟 3D 环境中逼真的声音传播，而诸如 Unity 的 ML-Agents 等工具允许开发人员使用多模态输入来训练 NPC 以实现动态行为。通过一起处理这些输入，AI 创建了一个有凝聚力、响应迅速的系统，感觉不那么死板，更生动。
在角色互动和故事叙述方面，多模态 AI 使 NPC 能够通过语音、面部表情和动作来理解玩家的意图。例如，在像地狱之刃：塞娜的献祭这样的游戏中，音频提示和配音与视觉效果配对，以反映主角的精神状态。开发人员可以使用像 OpenAI 的 GPT-4 或 Meta 的 PyTorch 这样的框架来构建 NPC，这些 NPC 可以分析玩家的对话（文本或语音）并根据上下文做出回应，同时跟踪游戏中的动作。玩家沮丧的语气或具有攻击性的动作可能会触发 NPC 采取防御行为或改变故事路径。同样，像 Inworld AI 这样由 AI 驱动的工具允许创作者设计出融合自然语言交互和来自摄像头的情绪识别的角色，使对话感觉更加个性化。这减少了对预先编写的对话树的依赖，从而实现了跨多个输入模式适应玩家选择的分支叙事。
内容生成和个性化是多模态 AI 简化开发的关键领域。像 NVIDIA 的 Omniverse 或 Epic 的 MetaHuman Creator 这样的工具使用文本提示、草图或语音描述来生成 3D 模型、纹理或动画，从而加速资产创建。例如，开发人员可以用文本描述一个“具有霓虹灯摩天大楼的未来城市”，AI 就会生成一个原型环境。在像 Netflix 或 Spotify 这样的娱乐平台上，多模态系统分析观看历史、音频偏好，甚至用户生成的内容（例如，屏幕截图或播放列表）来推荐量身定制的内容。像无人深空这样的游戏使用程序生成算法，将地形数据、玩家行为和审美规则相结合来构建广阔、独特的世界。此外，诸如 Adobe 的 Sensei 这样的 AI 驱动工具集成了图像、视频和文本分析，以自动执行编辑任务，例如将过场动画对话与角色动画同步。这些应用减少了手动工作量，并实现了动态的、以玩家为中心的体验，这些体验可以实时适应。
