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在2022年这个时间点,有多款AI模型取得显著的进步。让我们可以借助AI来创作绘画、文章等内容,并衍生出AIGC行业。我尝试了市面上比较流行的Midjourney,记录体验和思考。

创作原理

使用生成式AI模型,根据用户输入的关键词,绘制关键词所描述的内容。目前,该类算法被使用在2D图像、音乐、文本内容等领域的创作中。
该算法本质上是机器学习算法模型,训练足够多的图片内容。更加精准识别人类所述文本的内容,更精准地描绘出文本所描述的场景。

实际应用

2D

在今年多个模型的算法成熟度非常高,在游戏概念图的创作领域, AI目前已经能够进入工作流程。可以弥补多方在沟通时只能通过言语的描述无法具象化的尴尬,后续制作团队可以使用AI,生成需要的概念图,甚至制作部分商用的素材。
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上图:Midjourney创作的场景
目前算法所能生成的图片质量和细节,无法达到一线游戏内容的创作质量。但是能够替代部分简单创作的内容,例如独立游戏的原型中所使用的素材。
目前,看到已经有创作者使用模型来生成简单形式的素材,例如游戏中的道具图标
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上图是@emmanuel_2m在Twitter发表的例子,他使用了使用 Stable Diffusion + Dreambooth
以我个人的角度评判,这一批道具图标,已经能够达到商用游戏素材的质量标准。在以前创作游戏时,需要去找到类似由画师所创作的素材来替代使用,后续的游戏创作中,可以节省寻找资源这个步骤。
这件事情最大的影响是,美术的创作权力不再由美术画师掌握,团队中的每一个人都可以使用AI来对美术创作进行概念的介入。当初的玩笑话“你行你上”,可能会变成现实。
AI模型在场景的描绘和创作中,已经拥有非常高的成熟度。下图的例子是我为一个火星模拟的游戏制作的概念图,我在前期的概念设计上,可以获得城市、环境色调、怪物山体、星空、车队等等场景的概念设计。
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3D

游戏3D美术资源是一个比2D美术资源更复杂的制作过程,需要经过建模->地编->微调等阶段,每个阶段需要耗费大量的美术制作人员,所以3D美术资源一直是游戏制作中非常高成本的部分。
游戏业界目前使用的主流方案是PCG - 生成式场景,但这一套方案的实施成本非常高,需要人员给场景标定数据范围,根据数据生成出来的场景还需要进行大量的细节调整,最终才能形成类似真实世界的场景。
制作人员效率决定了制作效率,如果想突破这个限制。势必要引入人工智能,而微软旗下的《微软模拟飞行》在制作流程中引入了人工智能技术。
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微软与blackshark.ai合作,使用的是卫星地图数据加上航拍3D扫描数据,喂养给人工智能,人工智能使用数据进行地图标记和识别,并使用标记和识别好的数据进行建模,最终合成逼真的模拟环境。
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这个案例为以后的人工智能介入3D美术资源的生产提供了可实现的方向。

未来趋势

在人工智能介入各个领域的制作还需要解决很多问题,但无可否认的是人工智能替代掉我们所掌握的制作的技巧,迫使我们重新进行思考创作的流程中的哪一部分是可以使用人工智能去替代。
当问题的答案逐渐清晰,解决问题的方案也会随之出现。
人工智能的模型会被使用在思考之后的各个细节的环节,形成专用的模型。解放掉以前重复的工作量,在新时代里,要掌握与人工智能对话的方法,让它为我所用。
 
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AI扮演知识策展人Notion笔记实践 2.0
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