這一點相對也比較好解決，畢竟在房間內，npc可以做的動作無非就那麼幾種：坐在沙發上，喝茶，在窗邊遠眺，俯身觀察角落等等。
這些動作都可以提前安排好，根據角色的性別、體型、年齡做幾種配套的動作，在房間中根據演算法自動觸發就可以了。
此外，npc說話的時候也會有相應的肢體動作，這個也很好辦。
總之，這些都是可以用堆量來解決的問題。
只要把動作量堆上去了，透過隨機演算法自動抽取，再結合不同的外觀、體型等因素，就可以做得大差不差。
最關鍵的問題在於，說話的內容。
在遊戲的核心玩法中，每套房子都有相應的問題，比如南北不通透，臥室太小，衛生間不乾淨，窗戶隔音不好等等。
當然，也都有相應的優勢。
玩家在顧客來之前，可以先自己看房。看完之後，系統會給出幾個選項供玩家選擇，比如，房型是否方正、是否南北通透、採光如何等等。
玩家此時的選擇，就代表著玩家對這套房子認識的正確程度，也會影響回答npc問題時的選項。
在帶npc看房子的時候，npc會針對這套房子提出問題，玩家需要選擇相應的選項作出回應。如果選對了就沒問題，如果選錯了那就會降低顧客對這套房子的評價，到時候要麼降價，要麼交易告吹。
這些問題當然也都是設定好的，用到了許多專業知識。
這些內容也不難做，跟樹懶公寓那邊多溝通一下，就可以為每套房型定下標準答案。
但最大的問題在於……npc表述這些問題是，所用到的具體詞句怎麼處理？
同樣的一個問題，不同的人肯定有不同的問答方式。
比如，有些人可能會說“房子採光不好”，有些人會說“這裡太暗了”，還有些人會說“對面的大樓有遮擋”等等。
如果所有的npc全都說“房子採光不好”，那就會顯得非常僵硬。
但是這個問題，又不能靠堆量來解決。
如果仍舊用以前動作捕捉的那一套辦法，那麼每換一種說法，都需要重新動作捕捉一次，不同體型的人在講話時面部表情也不一樣，動作捕捉不能混用，那麼同一個意思下面的多種表達，可能要錄好幾遍。
本小章還未完，請點選下一頁繼續閱讀後面精彩內容！
如果是其他以劇情驅動的互動遊戲，這倒也不是什麼大問題，無非是多一些工作量，多錄幾遍而已。
可《房產中介模擬器》不一樣，問題太多了，量太大了，偏偏對遊戲體驗又沒有什麼關鍵性的提升。
不做，不夠完美，不夠極致，容易讓玩家出戏；
做，付出的資源實在太多，多到無法承受，價效比極低。
於是就給尬住了，做也不合適，不做也不合適。
但是現在有了駑馬實驗室的這個人工智慧程式，這個問題一下子就迎刃而解了！
這樣一來，就不需要再對每句話都進行動作捕捉，而僅僅是配音就夠了。
單純配音的工作量小了太多，甚至可以直接去網上徵集，讓很多熱心玩家幫忙配音都可以。將這些配音匯入之後，這個程式就會根據音訊自動生成人物的面部動作，再搭配上一定的肢體語言和動作，就可以製造出千人千面的感覺。
蔡家棟感慨道：“我就說嘛！之前做這一塊的設計細節的時候我就在納悶，這個問題在現有的條件下根本就是解決不了的！難道裴總在設計這款遊戲的時候，沒有想到這一點嗎？”
“現在看來，裴總顯然早就想到了，肯定是知道駑馬實驗室最近的研究成果，所以才讓我們做了這樣一款遊戲！”
林晚點點頭：“那是肯定的。”
“那就不用猶豫了，就按這個做吧！”
