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利用AI技術生產美術資源 。
整理/以撒
要聊工業化 ， 就肯定避不開程序化生成這樣的技術手段 。 在這個方向上再進一步 ， 則是近年來相當熱門的AI技術 。 這絕對是一個能讓所有團隊心動的領域 ， 畢竟AI的潛力極大 ， 如果應用得當 ， 能免去大量繁瑣的底層執行工作 。
在研發流程中 ， 大概要數美術資源產出對這種應用需求最為迫切 。 但想要在這方面用好AI ， 到底要從哪些模塊入手 ， 又需要落實什么樣的工具和研究？這種經驗可能相當寶貴 。
最近 ， 來自網易互娛AI Lab的陳康 ， 在網易互娛學習發展4月19日舉辦的2022 N.GAME網易游戲開發者峰會上 ， 分享了他們近幾年利用AI技術生產美術資源的一些嘗試 。 他目前負責互娛AI Lab滬杭團隊圖形學、3D視覺和語音方向的技術研發和落地 。
以下為陳康的分享內容 ， 為方便閱讀 ， 有部分刪減與調整：
美術資產的生產過程 ， 類似一條工業流水線 ， 一環套一環 。 尤其是在玩家越來越挑剔、游戲行業越來越激烈的情況下 ， 這塊的開銷一直是游戲研發成本的大頭 。 像是現在的3A大作 ， 如果不支持開放世界 ， 已經不好意思說自己是本世代游戲了 。
開放世界是怎么打造開放感的？簡單來說就是盡量多地生產內容 。 比如《刺客信條》《孤島驚魂》這種級別的游戲 ， 地圖動不動就幾十平方公里 ， 這種規模按傳統方式制作已經不現實了 。 所以如今的游戲開發會最大程度利用程序化手段 。
而我們的工作 ， 本質上就是要在程序化生產這條主線下 ， 引入一些AI技術手段 ， 從而實現一些傳統方案無法做到的效果 。 下面我來介紹一下我們在原畫、模型和動畫三個方面做過的一些嘗試 。
01
原畫
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