AIGC能再造下一个米哈游？大概要让你失望了

来源：竞核

作者：钱泓言

图片来源：由无界 AI工具生成

中型游戏厂商或许是这次AIGC浪潮中心情最复杂的一批人。

AIGC工具带来的效率提升让厂商们必须去拥抱或接受新技术带来的变化，特别是，特别是2D美术领域，AI工具融入工作流已经成为了普遍现象。

笔者也在近期走访了多家游戏公司，就目前各家使用AIGC工具后的管线生产流程、效率提升情况、遇见的问题和对AI的需求等方面做了一定交流。

这其中，百人级别的中小型团队可能是受益最大的，但享受到巨大红利的同时，他们也担忧随着AI技术不断发展，不具备底层AI技术实力是否会让这些厂商在之后的AI浪潮中被远远甩开。

相较之下，百人以下的团队和千人级别的公司，他们对AI的态度则并不那么激进，甚至只是观望。但类似的，对于AI给游戏行业带来的长远改变，几乎每个人都给出了肯定的态度。

他们彷徨，他们欣喜，他们恐惧，他们渴望……AI时代的游戏人们，正在经历一场创意、情感、技术交织的变革。

虽然距离《太空歌剧院》的出现已经过去了快一年，但AI工具至今仍不被许多艺术家们所接受，这在游戏行业也并不少见。

但对部分公司来说，比起AI带来的巨大降本诱惑，艺术家们的反对意见似乎也并不是那么重要了。

Kim是一家几百人规模的游戏公司CEO，他们主要做的是MMORPG品类，他告诉笔者，美术资产几乎占据了产品开发成本的60%，而将AI美术工具引入工作流后，他们的2D美术资产创作时间和成本优化了50%左右。

另一家规模相近的卡牌厂商也表示他们的“降本增效”率大概也能够达到40%-50%，而且老板的态度也更为激进，会周期性地询问AI降本增效情况，并且要求所有美术都必须会使用Stable Diffusion、Midjourney等AIGC美术工具。

“像Stable Diffusion这类AIGC美术工具本身就是开源的，我们大概5、6个人拿自己的资产去训练，最后就能达到一些风格化的美术要求，”Kim说，“这个过程其实花不了什么成本，而且质量也不差，有时候甚至比人工画的好，有些图美术人员稍作修改就能拿来直接使用了。”

每家公司几乎都会有AIGC美术研究员的招聘需求?

笔者走访下来发现，几乎每个厂商都用Stable Diffusion搭建了一套美术生产工具，有些厂商还专门配套建立了相应的prompt词库，至于是否大规模融入工作流，这就因各家厂商研发的项目品类、质量要求而各有不同了。

比如前文提到的两家厂商，他们并不需求那种非常顶级的美术资产，AI能够高效、快捷地完成他们的需求，自然成为了他们的“好帮手”。

而另一家百人以下的团队，他们目前正在研发一款3A级别的全平台游戏，现在团队对AI的使用仍然停留在参考阶段，不会参与到生产环节中。

该团队负责人表示：“这就像做菜一样，你如果去一个高档餐厅吃饭，究竟是纯手工制作的菜品让你感觉更好还是机器做出来的更高级，我想应该还是前者吧。”不过他同样看好AI未来能够给游戏行业带来积极的改变。

至于是否会导致部分美术人员失业的问题，只能说的确是有。但目前操作这些AIGC美术工具的大多仍是原本的美术人员，因为AI出图依然会有修改的需求，并非是单纯地用AI替代美术，更像是给美术们配备了一个新的绘画工具。

不可否认，AIGC工具降本增效是非常明显的，这也是厂商们积极拥抱AI工具的核心原因。而对于AI带来的负面影响，比如许多艺术家和玩家所担心的扼杀创造力、风格同质化、沟通流程不畅等问题，厂商们又是如何考量的呢？

在一位千人级别厂商的技术负责人Leo那里，笔者确实得到了一些不一样的答案。

Leo表示，他们推进AI美术工具的过程还是比较柔和，对他们来说，AI美术工具的优势是两方面的，降本增效自然是其中之一。另一方面，AI工具的使用不仅不会扼杀创意，有时反而能激发创意。

“因为一个人所创作出的东西多多少少会受到自身的经验、知识、风格、能力的影响，而AI汇集了千千万万人的智慧，它可以更多元、更丰富、更天马行空，”Leo说，“有些AI生成的图，我们的美术表示他们确实想不出还有这种构图的可能性。”

具有划时代意义的《太空歌剧院》

当然，笔者也并不是鼓吹AI千篇一律的好，只是想要表达AI提升效率和提供灵感这两方面的优点已经得到了行业的大体认可。

现在我们来说一说AI的缺点。

从技术负责人、CEO等管理职位的视角看过去，AI总体的降本增效摆在眼前，但具体到美术个人身上，AI工具的不稳定性同样成为了他们工作中的烦心事。

由于AI工具广泛应用，部分厂商大大压缩了美术人员的交稿时间，可能原来十天完成的原画现在要求两天交稿。有美术吐槽自己花了一天时间去调整prompt，AI却始终没有生成出令人满意的图，最后只能自己下班回家加班加点动手画。

不过，这种不稳定性管理者们也清楚，因此并不会把这个交稿时间卡得太死，厂商们追求的还是质量和时间上的“双赢”。

此外，在一些3D游戏制作中，由于3D AI生成技术还处于探索阶段，因此角色、场景等3D建模依然要靠建模师手动操作。但由于建模时参考的原画是由AI生成而非艺术家完全原创，因此在沟通中难免出现2D美术和建模师都无法理解的细节出现。

针对这类情况，Leo告诉笔者，这也是他们在利用AI工具时强调创意参考而非降本增效的原因。

“在我们看来，降本增效是结果而不是目的。如果AI生成的图修改后能够达到甚至超过我们的标准，那使用起来也顺利成章；如果不能，那我们同样愿意花更多时间让艺术家们自己画。”Leo说。

为了防止上述情况频繁发生，Leo所在的公司，基本上是要求美术要针对AI生成图的每一个元素进行自我诠释和修改，从而让美术参与和理解整个画作的构思和创作。

虽然听起来美术似乎并没有少费多少力，但是从整个生产流程来看，一个需要3-6个月制作的3D角色，利用AI工具大概能够减少一个月的创作时间，而优化的主要是2D美术也就是原画设定阶段。

可以看出，由于品类、项目质量、公司规模、受众群体的差异，不同厂商对AI工具的态度也不尽然相同，从中挖掘好的、剔除坏的、找到自己的核心需求才是厂商们的AI方法论。

笔者在文章开头说：“中型游戏厂商或许是这次AIGC浪潮中心情最复杂的一批人。”

一方面，他们的规模不大，管理起来相对容易，所制作的产品也并不极尽苛求美术质量，从而使他们成为了游戏厂商中最大的受益方。

另一方面，他们并不具备训练底层大模型的技术基础，因此他们也担忧随着AI技术快速发展，自己会不会被大厂商凭借技术优势远远甩在身后。

对业界来说，目前需求最大且尚未成熟的技术就是3D模型生成的AI技术。现在市面上的确出现了一些3D AIGC技术能够帮助优化3D模型生产中的部分环节，比如展UV、删改LOD、蒙皮绑骨骼等较为繁琐的部分，甚至有一些Text to 3D的雏形Demo，但距离实际投入游戏生产仍有很长的路要走。

NVIDIA GET3D三维重建解决方案

有趣的是，笔者最初走访的几家厂商中，超过一半都具备大厂背景，所以他们对这方面的担忧相对较少，只不过是早用上和晚用上的差异。

而独立的中型厂商，他们既有跻身中大型厂商的目标，但目前自身确实也不具备相应的技术实力。

现在来看，游戏行业内（除开第三方服务商）有足够实力涉足AIGC底层技术的基本就是腾讯、网易、字节、阿里、快手等传统互联网大厂，纯游戏公司中米哈游可能是最有机会的。

中型厂商们的诉求也很直接，他们希望市面上能够出现开源的3D生成模型或者产品供他们使用，或者第三方服务商能够提供可定制的3D生成商业产品，只要效果好，他们也愿意去付费使用。

所以，之前有人所期待的AI能够帮助中小团队比肩大厂甚至是“AIGC时代能跑出下一个米哈游”的论断，如今来看很难实现。

但短期内AI能够帮助小团队实现过往需要大量人手才能完成的工作，从而让开发者的创意得到最佳呈现或许是可以实现的。虽然很难再造一个《原神》，但能够再造一个《吸血鬼幸存者》也是不小的成功了。

笔者了解到，在美术生产之外，有一些厂商也在尝试利用AI去探索一些原生的AI玩法，让AI驱动成为真正的核心玩法，但几乎都还处于原型尝试阶段。如果能够跑出较为成熟的玩法体系，那么开创一个全新的玩法品类也不无可能。

或许，在AI浪潮之下，这才是游戏行业真正的技术红利吧。

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编译者/作者：绘声绘影

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