拟人创意广告

<随心_句子c><随心_句子c><随心_句子c><随心_句子c><随心_句子c>在(zai)爭(zheng)議(yi)中(zhong)前(qian)進(jin)的(de)AI技(ji)術(shu)，真(zhen)的融(rong)入(ru)了(le)遊(you)戲(xi)業(ye)開(kai)發(fa)流(liu)程(cheng)嗎(ma)？

最(zui)近(jin)幾(ji)年(nian)，AI引(yin)发了大(da)量(liang)話(hua)題(ti)與(yu)争論(lun)。去(qu)年9月(yue)，觸(chu)樂(le)发表(biao)了第(di)壹(yi)篇(pian)討(tao)论AI繪(hui)畫(hua)的文(wen)章(zhang)。自(zi)那(na)時(shi)以(yi)來(lai)，AI技术又(you)取(qu)得(de)了更(geng)大的发展(zhan)。不(bu)僅(jin)仅是(shi)绘圖(tu)，在文字(zi)、配(pei)音(yin)乃(nai)至(zhi)配乐方(fang)面(mian)，AI都(dou)能(neng)夠(gou)參(can)与。开源(yuan)軟(ruan)件(jian)的疊(die)(die)代(dai)和(he)許(xu)多(duo)功(gong)能強(qiang)大的插(cha)件的出(chu)現(xian)，也(ye)进一步(bu)提(ti)高(gao)了AI工(gong)具(ju)的易(yi)用(yong)性(xing)。

同(tong)时，争议的聲(sheng)音和圍(wei)繞(rao)AI產(chan)生(sheng)的焦(jiao)慮(lv)從(cong)未(wei)遠(yuan)離(li)。前不久(jiu)曾(zeng)傳(chuan)出雷(lei)亞(ya)游戏解(jie)雇(gu)画師(shi)，用AI绘图完(wan)全(quan)替(ti)代的消(xiao)息(xi)。雷亚很(hen)快(kuai)发声明(ming)否(fou)認(ren)，而(er)玩(wan)家(jia)仍(reng)然(ran)因(yin)為(wei)游戏卡(ka)面質(zhi)量下(xia)降(jiang)等(deng)原(yuan)因提出质疑(yi)。另(ling)一方面，有(you)原画行(xing)业的資(zi)深(shen)从业者(zhe)发布(bu)了一份(fen)問(wen)卷(juan)調(tiao)查(zha)的結(jie)果(guo)，其(qi)中總(zong)结了多個(ge)廠(chang)商(shang)在招(zhao)聘(pin)时對(dui)求(qiu)職(zhi)者AI技能方面的要(yao)求，還(hai)调查了不同水(shui)平(ping)的画师在使(shi)用AI後(hou)效(xiao)率(lv)提升(sheng)的程度(du)。這(zhe)一问卷主(zhu)要是为了說(shuo)明美(mei)术从业者现階(jie)段(duan)依(yi)然具有相(xiang)當(dang)大的不可(ke)替代性，緩(huan)解一部(bu)分(fen)不斷(duan)蔓(man)延(yan)的恐(kong)慌(huang)。

雷亚游戏曾以獨(du)特(te)的美术風(feng)格(ge)为人(ren)所(suo)知(zhi)，如(ru)今(jin)因为用AI代替画师的嫌(xian)疑陷(xian)入争议

这種(zhong)混(hun)亂(luan)的狀(zhuang)況(kuang)是必(bi)然的。当AI的出现和經(jing)濟(ji)下行乃至整(zheng)个行业的緊(jin)縮(suo)叠加(jia)在一起(qi)，人們(men)很難(nan)分辨(bian)AI因素(su)究(jiu)竟(jing)在失(shi)业浪(lang)潮(chao)中占(zhan)有多大比(bi)重(zhong)，而这項(xiang)技术又是否和传言(yan)的那樣(yang)無(wu)所不能。因此(ci)，触乐再(zai)次(ci)聯(lian)系(xi)了游戏公(gong)司(si)中的制(zhi)作(zuo)人、視(shi)覺(jiao)負(fu)責(ze)人，乃至从游戏行业跳(tiao)槽(cao)到(dao)AI團(tuan)隊(dui)的成(cheng)員(yuan)，試(shi)图了解目(mu)前业內(nei)对AI的應(ying)用究竟到了哪(na)个阶段。

我(wo)们最終(zhong)发现，即(ji)使AI的功能看(kan)上(shang)去已(yi)经如此强大，不同厂商和开发者对它(ta)的应用依然存(cun)在很大差(cha)別(bie)，並(bing)沒(mei)有全都融入工作流程——这取決(jue)於(yu)厂商的規(gui)模(mo)、游戏产品(pin)的類(lei)型(xing)，乃至开发者自己(ji)对AI技术乃至游戏开发本(ben)身(shen)的理(li)解。

AI应用的现状

“怎(zen)麽(me)把(ba)AI融入工作流程？”一位(wei)游戏开发者的回(hui)答(da)出乎(hu)意(yi)料(liao)：“好(hao)问题，我们也想(xiang)知道(dao)，所以正(zheng)準(zhun)備(bei)开會(hui)讨论。”

某(mou)种意義(yi)上说，这是相当一部分游戏厂商的现状。AI的浪潮的確(que)已经湧(yong)来，但(dan)很多人依然在水邊(bian)试探(tan)。

吉(ji)川(chuan)明靜(jing)目前是一家AI团队的成员，主要为企(qi)业提供(gong)AI绘图的服(fu)務(wu)，以及(ji)进行软件技术上的培(pei)訓(xun)。这个团队成立(li)于2023年初(chu)，十(shi)分看好迅(xun)猛(meng)发展的AI技术的前景(jing)。目前，团队中的人都有不同的从业背(bei)景，吉川明静是游戏制作人出身，因而比較(jiao)多地(di)接(jie)触到游戏厂商。

在这个過(guo)程中，他(ta)发现不同厂商内部对AI的普(pu)及程度不太(tai)一样。像(xiang)騰(teng)訊(xun)、網(wang)易这样的大厂和独立开发者在对AI技术的应用上非(fei)常(chang)積(ji)極(ji)。他们處(chu)在光(guang)譜(pu)兩(liang)极，出于完全不同的理由(you)想要盡(jin)快把类似(si)的技术投(tou)入使用。处在中間(jian)的厂商，有相当一部分仍然在摸(mo)索(suo)期(qi)，尋(xun)找(zhao)真正能够提升效率的辦(ban)法(fa)。換(huan)句(ju)话说，就(jiu)是还没能把AI技术完全融入工作流。

大厂的例(li)子(zi)可以从它们在网上发布的官(guan)方案(an)例分享(xiang)中獲(huo)取到。从今年春(chun)天(tian)开始(shi)，网絡(luo)上开始零(ling)星(xing)出现頭(tou)部厂商分享的教(jiao)學(xue)文件。其中包(bao)括(kuo)相当詳(xiang)尽的Stable Diffusion入門(men)手(shou)冊(ce)，以及部分實(shi)際(ji)应用案例。

在网易公布的AIGC工作流程总结中，可以看到目前厂商已经嘗(chang)试把AI技术应用到CG业务、賽(sai)事(shi)业务、虛(xu)擬(ni)角(jiao)色(se)等眾(zhong)多領(ling)域(yu)。这套(tao)流程主要由人来进行最初的需(xu)求分析(xi)和最后的潤(run)色，中间的寻找参考(kao)、通(tong)过草(cao)稿(gao)生成設(she)計(ji)方案，乃至局(ju)部細(xi)化(hua)的阶段都可以讓(rang)AI参与。

今年4月，网易分享了部分AI参与的工作流程，涵(han)蓋(gai)内容(rong)不限(xian)于游戏开发

从总结中的案例来看，图像方面，AI绘图最常被(bei)用在图標(biao)、直(zhi)播(bo)特效等通常不会被用戶(hu)仔(zai)细審(shen)视，精(jing)度要求也并不特别高的领域，比如游戏中重復(fu)的寶(bao)箱(xiang)图标、勛(xun)章图标等等。其次是在場(chang)景设计、服裝(zhuang)设计等应用的前期快速(su)产出多种方案，在初步细化之(zhi)后給(gei)需求方挑(tiao)選(xuan)。最后是一些(xie)雜(za)项，比如生成寫(xie)实风格的虚拟人臉(lian)、簡(jian)化的Q版(ban)形(xing)象(xiang)，乃至統(tong)一電(dian)競(jing)选手的定(ding)妝(zhuang)照(zhao)风格。

在绘图之外(wai)，ChatGPT目前被用来生成用户问卷大綱(gang)，以及对现有的數(shu)據(ju)文本进行数据分析。

游戏制作人史(shi)官則(ze)提供了中型厂商分工种的应用案例。

因为图生图技术的进步，以及允(yun)许綁(bang)定骨(gu)骼(ge)调整画面的插件ControlNet的出现，原画出草稿给AI细化的流程越(yue)来越方便(bian)。从AI大量的细化结果中挑选有用的进行人工细化，可以把原来10天的工作量缩短(duan)到三(san)四(si)天完成。“其实是把人工从摳(kou)细節(jie)的大头裏(li)解放(fang)出来，重复性的工作和开放性的工作都交(jiao)给AI。”史官介(jie)紹(shao)。

程序(xu)方面，史官公司的程序员现在基(ji)本養(yang)成了“有事问GPT”的習(xi)慣(guan)，把它当做(zuo)一个高級(ji)搜(sou)索引擎(qing)，哪种算(suan)法和做法不清(qing)楚(chu)就问GPT。这一舉(ju)措(cuo)对效率的提升，隨(sui)著(zhu)(zhe)GPT3.5进化到GPT4实现了飛(fei)躍(yue)。哪怕(pa)GPT给出的代碼(ma)有Bug，还可以丟(diu)回去让它自己修(xiu)，相当于给程序员配了一个任(ren)勞(lao)任怨(yuan)的助(zhu)手，而且(qie)几乎没有額(e)外成本。

策(ce)劃(hua)在劇(ju)情(qing)中也可能用到GPT，比如给GPT的線(xian)程设定一个NPC的性格，然后把想要这个NPC说的臺(tai)詞(ci)丢给GPT，让它用指(zhi)定性格说出来。这样可以避(bi)免(mian)文案策划在写对话时无法體(ti)现出足(zu)够的人物(wu)性格差異(yi)的情况。

一家厂商的视觉负责人鵬(peng)哥(ge)介绍说，除(chu)了绘画，AIGC在视頻(pin)领域的表现也不錯(cuo)。AI配音和配乐已经完全可以用于视频廣(guang)告(gao)素材(cai)。

至于更小(xiao)型的独立团队乃至个人开发者，他们对AI的应用有可能更加激(ji)进。一方面，这些团队可能原本就人员不足，缩減(jian)成本也是剛(gang)需，是否能用AI，有时候(hou)甚(shen)至决定了他们可否啟(qi)用一项功能。有独立开发者告訴(su)触乐，他们曾经用不起原画，有了AI之后能让一些图片(pian)呈(cheng)现出类似大公司的效果。ChatGPT的进化则让一些没有編(bian)程经驗(yan)的个人有機(ji)会开始尝试开发游戏。

另外，独立开发者有可能根(gen)据个人興(xing)趣(qu)去尝试实验性的作品，不在意试错。现在Steam上零星可見(jian)图片、剧本、配音等全部由AI生成的游戏。它们可能玩程度并不高，甚至不能算正式(shi)的作品，但也是应用这类技术的一种方向(xiang)。

依然存在的阻(zu)礙(ai)

许多例子都说明AI可用，但和网络上一些比较誇(kua)張(zhang)的言论和效果相比，要真的提升实际工作的产出，还取决于许多其他變(bian)量。比如传说中的“降本增(zeng)效”，实际情况就和想象的不太一样。

根据鹏哥的反(fan)饋(kui)，在“增效”方面，比如角色、场景图的绘制，在有AI的情况下平均(jun)提效能達(da)到50%以上，的确有顯(xian)著效果。不过，在“降本”方面，公司对成本的节省(sheng)主要省在外包上，内部的成本其实是明显增高的，因为需要投入更多人力(li)负责AI使用和探索方面的工作。“AI现在生成的東(dong)西(xi)和妳(ni)描(miao)述(shu)、想象的还是会有出入，尤(you)其是细节上不可能像人直接设计的那么好，所以试错、反复修改(gai)的时间会更多一些。”

史官也觉得，ChatGPT等给出的反馈在准确性上还有提升的空(kong)间。“现在还不能给出特别完整和系统性的反馈。如果能手把手地给出能实现某个功能的准确代码，个人开发者的开发难度会进一步下降。”

“AI的确上手很容易，所以一开始会给你一种很好用的错觉，很上头。”鹏哥描述他在工作中使用AI的感(gan)受(shou)，“但想深入及精准地应用到工作中，还是有较高的门檻(kan)。不仅要求美术專(zhuan)业能力，还要有很好的邏(luo)輯(ji)思(si)維(wei)能力。”

这主要指的是，操(cao)作者要知道让AI去生成什(shen)么，一开始的創(chuang)意和想法才(cai)是最重要的。“说白(bai)了，AI能幫(bang)你把1到100做得很好，但从0到1还是得看人。”

把AI完整地融入工作流也是需要摸索的。“打(da)个比方，一张原画如果是画师从零开始画起，会有草稿、线稿、色稿多个阶段，中间会有很多图層(ceng)。有的公司对这一點(dian)是有明文规定的，方便在你前后接手稿件的人順(shun)利(li)上手。要修改的话，可以很明确地回到某个中间阶段去修改。”吉川明静说，“再加上很多角色有做Live2D的需求，需要对画稿进行切(qie)分。可是，AI是直接一张單(dan)图层扔(reng)给你，在这个基礎(chu)上去改其实是非常麻(ma)煩(fan)的。”

將(jiang)AI工具融入工作流，相当于让它和人工良(liang)好配合(he)

因为涉(she)及到修改，AI对不同水平的画师效率提升的程度并不相同。在本文开头提到的调查中，下游和上游的画师傾(qing)向于认为，AI对效率的提升不显著。因为下游画师即使看出AI绘图的问题，因为修改能力不足，效率提升依然不大。上游画师则认为问题太多，修改效果太差，不如重画。认为效率提升显著的以中间层画师居(ju)多。

而从团队整体的角度看，除了产出本身的效率，提升溝(gou)通效率其实也很重要。“因为以往(wang)的话，可能大家头腦(nao)风暴(bao)完，有了一个概(gai)念(nian)，再把这个概念落(luo)实到视觉上要花(hua)几周(zhou)的时间。现在就很快，可能几个小时你就能拿(na)出一个很接近成品的东西给需求方或(huo)者老(lao)板(ban)去挑选。”吉川明静说，“很多人会忽(hu)略(lve)这样的沟通成本，其实平时，这样的沟通占据了大家非常多的时间。”

而鹏哥认为，不知道如何(he)融入流程的本质原因，是AI让游戏厂商的生产方式出现了革(ge)新(xin)。就像最初PS和数字绘画出现的时候一样，人们应該(gai)从根本上考虑更换创作方式。

“比如说原来我们去找外包画图，外包公司里有个組(zu)，主筆(bi)负责设计草图，助手负责上色，擅(shan)長(chang)画脸的画师专门画脸，再有专门的人拆(chai)件、補(bu)全细节，或是绑骨生成Live2D之类的……就是这么一套流水线的分工。”鹏哥说，“现在有了AI之后，AI‘啪(pa)’地直接给你出个图，这套流程可能就倒(dao)过来，由人负责抠图，分层，补全修改细节……”比起一些水准参差的外包机構(gou)，AI出图的质量可能更加穩(wen)定。

雖(sui)然看起来都是体力活(huo)，目前后者耗(hao)費(fei)的时间比前者更短。“本来人工找方向、人工细化的话，哪怕一开始就分了层，总共(gong)大約(yue)需要10天。现在AI找方向1天、AI细化1天、人工用AI半(ban)成品分层2天、人工后期细化2天，总共6天，比起原来还是缩短了。”史官计算了一下整体的效率，“而且AI负责幹(gan)活的两天，人在干别的事，或者干脆(cui)就下班(ban)了，丢给显卡晚(wan)上算，互(hu)相不影(ying)響(xiang)。”

当然，AI也不是萬(wan)能的。几位受訪(fang)者都提到一个典(dian)型的例子：目前以独特美术风格为賣(mai)点的产品，AI还是帮不上太大的忙(mang)。

原因之一是謹(jin)慎(shen)。具有一定规模的厂商很少(shao)会在商业游戏中直接使用AI生成的内容，也不会面向玩家和用户宣(xuan)传这一点。“还是有一部分人很反感这个，可能比例不高，絕(jue)对数量卻(que)不算少。”吉川明静说，“尤其是在二(er)次元(yuan)游戏当中，很容易被玩家‘炎(yan)上’。”畢(bi)竟这类游戏的價(jia)值(zhi)往往就在于美术资源，不管(guan)是真人画师“翻(fan)車(che)”，还是真的使用了AI，都会面臨(lin)质疑。

另一个原因在于可操作性。去年就已经有开发者提出，想在本地训練(lian)適(shi)配自身风格的AI。据吉川明静介绍，这个问题，还有曾被零星提及的AI工具和其他办公软件的兼(jian)容性问题，在技术上几乎都得到了解决。如今不仅Photoshop等常用工具已经推(tui)出了内置(zhi)AI插件、ChatGPT接入了搜索引擎，Stable Diffusion这样的开源软件已经能允许厂商根据自己的需求对功能进行拆分和特化。理论上講(jiang)，现在每(mei)个厂商都能擁(yong)有一套为自己的项目量身定制的AI工具套组，能够在本地針(zhen)对自己的产品风格进行训练。

Adobe Photoshop推出官方内置的AI功能，让设计从业者们驚(jing)詫(cha)不已

但这种工具套组也不是人人都能用。鹏哥从中型厂商的视角出发，解釋(shi)了AI工具所需要的隱(yin)形资源。

“比如Stable Diffision未来的发展方向，应该主要就是靠(kao)具备再开发能力的B端(duan)公司做定制化的優(you)化调整，培养更有独特性的模型。可是吧(ba)，这个东西需要依托(tuo)两个基础：一个是算力，而算力意味(wei)着錢(qian)；另一个是数据，你要有大量的本地数据可以餵(wei)给AI。”

大公司的数据量一定多于中小公司。“就好比广告业，大型的广告公司（如4A广告）每年在全球(qiu)做上百(bai)个同类型项目，小型广告公司（如创意熱(re)店(dian)）一年只(zhi)有几个案例。虽然这一两个可能做得特别好，都是精品，这个数据量却很难支(zhi)撐(cheng)对AI的定向训练。”鹏哥说。缺(que)少定向训练，AI绘图就会非常同质化。“说白了，就是容易训练出网上流传的那种最普通最标准的二次元画风，没有什么竞争力。”

所以在鹏哥看来，迅猛发展的AI技术的确把生产力“下放”了，让用不起原画的小团队能拥有像模像样的美术，让不会编程的独立开发者从ChatGPT里复制出可用的代码，可是重要的是，大厂仍然拥有引领性的优勢(shi)。“未来要发展AIGC，之前的时代积累(lei)下来的基础数据可能就是財(cai)富(fu)。”

寻找正确的位置

从这些开发者的反馈来看，AI在开发过程中已经可以发揮(hui)相当的效果，但目前还没有一些人想象中或者吹(chui)噓(xu)的那么万能与强力。

史官觉得，如果团队中使用AI的效果不好，可能是管理者没有想好到底(di)让AI干什么。这终究是一个觀(guan)念问题。

“有些人希(xi)望(wang)AI实现从无到有的成品輸(shu)出，这目前显然还做不到。当他们发现AI不能直接给出最滿(man)意的结果，没有完全替代掉(diao)某个人工职能，就觉得AI没用。”史官说，“这种一步登(deng)天的想法是不对的。AI是给开发者用的加速工具，不认清这点用不好AI。”换句话说，AI甚至不能算作一个隐形或智(zhi)能的员工，而是现有员工的助手，是用来给合适的人提升自身效率的。

鹏哥的想法则是，在像Stable Diffusion这样允许厂商定制的开源工具普及之后，未来的AI软件应该会像类似飞書(shu)、釘(ding)钉的办公软件一样，由大厂或专业的团队进行配置，由中小厂商去購(gou)買(mai)使用。吉川明静所在的团队，已经开始考虑在长期合作的项目中提供类似的服务。

我们的确站(zhan)在一个新时代的边緣(yuan)，但还远远没有真正踏(ta)入其中。把技术用在哪里、用法激进与否、是否被受众接納(na)，这些还有很大一部分仍在等待(dai)探索和验證(zheng)。

歸(gui)根结底，当“使用AI”这件事逐(zhu)漸(jian)成为常態(tai)，行业中的人都在尝试找到正确的位置——这既(ji)包括AI作为开发工具的位置，也包括自己作为使用者的位置。这将会是一段漫(man)长的摸索期。至于在这段时期最后等待着开发者的是机遇(yu)还是更嚴(yan)酷(ku)的挑戰(zhan)，可能仍然需要时间来证明。

（应受访者要求，文中部分人物为化名(ming)。）返(fan)回搜狐(hu)，查看更多

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