葛瑞广告北京 案例

<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>最(zui)近(jin)很(hen)火(huo)的(de)AI作(zuo)畫(hua)，遊(you)戲(xi)開(kai)發(fa)者(zhe)們(men)已(yi)經(jing)在(zai)嘗(chang)試(shi)了(le)

最近，“AI作画”產(chan)出(chu)的作品(pin)似(si)乎(hu)成(cheng)了壹(yi)股(gu)互(hu)聯(lian)網(wang)風(feng)潮(chao)。這(zhe)些(xie)初(chu)看(kan)驚(jing)艷(yan)、氣(qi)氛(fen)拉(la)滿(man)，仔(zai)細(xi)琢(zhuo)磨(mo)又(you)看不(bu)出所(suo)以(yi)然(ran)的画作往(wang)往給(gei)人(ren)留(liu)下(xia)深(shen)刻(ke)印(yin)象(xiang)。當(dang)人们得(de)知(zhi)这些画作完(wan)全(quan)由(you)AI繪(hui)制(zhi)，更(geng)是(shi)又多(duo)了一份(fen)惊異(yi)與(yu)危(wei)機(ji)感(gan)。

一些AI作画的成品效(xiao)果(guo)的確(que)十(shi)分(fen)惊艳

雖(sui)然涉(she)及(ji)復(fu)雜(za)的机器(qi)學(xue)習(xi)算(suan)法(fa)，AI作画的原(yuan)理(li)解(jie)釋(shi)起(qi)來(lai)並(bing)不复杂。用(yong)戶(hu)可(ke)以在平(ping)臺(tai)上(shang)輸(shu)入(ru)各(ge)種(zhong)与风格(ge)、主(zhu)題(ti)、氛圍(wei)有(you)關(guan)的关鍵(jian)詞(ci)，AI根(gen)據(ju)这些关键词在互联网浩(hao)如(ru)煙(yan)海(hai)的資(zi)源(yuan)和(he)素(su)材(cai)中(zhong)搜(sou)索(suo)、学习，最後(hou)糅(rou)合(he)与拼(pin)接(jie)成一些符(fu)合要(yao)求(qiu)的画作。

拿(na)在移(yi)動(dong)端(duan)十分紅(hong)火的Wombo Dream為(wei)例(li)，它(ta)是一個(ge)面(mian)向(xiang)大(da)眾(zhong)用户的AI作画工(gong)具(ju)，界(jie)面可視(shi)化(hua)程(cheng)度(du)高(gao)，操(cao)作簡(jian)單(dan)。我(wo)在界面中選(xuan)擇(ze)“吉(ji)蔔(bu)力(li)风格”，输入主题“夢(meng)中梦”，并且(qie)上傳(chuan)了一張(zhang)湖(hu)中小(xiao)船(chuan)的圖(tu)片(pian)作为參(can)考(kao)基(ji)準(zhun)。很快(kuai)，AI就(jiu)给我生(sheng)成了一张和吉卜力动画背(bei)景(jing)類(lei)似的成品。

移动端面向大众的Wombo Dream操作简单，生成图片的速(su)度很快

除(chu)此(ci)之(zhi)外(wai)，還(hai)有很多更專(zhuan)業(ye)、側(ce)重(zhong)點(dian)不同(tong)的图像(xiang)制作AI。比(bi)如谷(gu)歌(ge)的Disco Diffusion可調(tiao)参數(shu)更多，能(neng)夠(gou)詳(xiang)盡(jin)地(di)設(she)置(zhi)图片的大小、質(zhi)量(liang)，在描(miao)述(shu)上的要求也(ye)更加(jia)精(jing)细，可以涵(han)蓋(gai)画師(shi)风格、色(se)调、主题等(deng)許(xu)多方(fang)面。这使(shi)得它生成的一些图片仿(fang)佛(fo)出自(zi)真(zhen)人画师之手(shou)。而(er)Midjourney模(mo)仿了各种用户可能對(dui)真人画师提(ti)出的需(xu)求，是不少(shao)從(cong)事(shi)数字(zi)绘画的藝(yi)術(shu)家(jia)的寵(chong)兒(er)。Stable Diffusion是一款(kuan)开源軟(ruan)件(jian)，许多游戏开发者都(dou)青(qing)睞(lai)於(yu)它廣(guang)闊(kuo)的應(ying)用前(qian)景。Artbreeder則(ze)因(yin)为对真人頭(tou)像的模擬(ni)，早(zao)幾(ji)年(nian)就在网絡(luo)上风靡(mi)。

虽然这項(xiang)技(ji)术并不是近年才(cai)有，但(dan)隨(sui)著(zhu)(zhe)AI技术的发展(zhan)和互联网帶(dai)来的更多素材，这一类产出作品的质量肉(rou)眼(yan)可見(jian)地日(ri)益(yi)提升(sheng)，效率(lv)也大大升高。今(jin)年年初，先(xian)不論(lun)画得怎(zen)麽(me)樣(yang)，一些AI画图工具画一张图还要1小時(shi)左(zuo)右(you)，現(xian)在这个时間(jian)已经縮(suo)短(duan)到(dao)十几秒(miao)了。

如果說(shuo)普(pu)通(tong)用户使用这类AI作画是为了满足(zu)自己(ji)內(nei)心(xin)对种种場(chang)景的幻(huan)想(xiang)，游戏开发者们则从中看到了更多潛(qian)力。

觸(chu)樂(le)找(zhao)到几位(wei)开发者，他(ta)们或(huo)多或少地正(zheng)在自己的游戏中進(jin)行(xing)探(tan)索和實(shi)驗(yan)，尋(xun)找应用这项技术的可能。

从机械(xie)化的勞(lao)动中解放(fang)

“正義(yi)的史(shi)官(guan)”（化名(ming)）是一款策(ce)略(lve)游戏的开发者。联系(xi)上他时，他开玩(wan)笑(xiao)说，自己正在朋(peng)友(you)圈(quan)裏(li)“布(bu)道(dao)”，號(hao)召(zhao)同行们都来尝试AI作画。他自己已经开始(shi)在项目(mu)中使用，而且感覺(jiao)用得很順(shun)手。说到AI画图的好(hao)處(chu)，他提得最多的是“量大”“速度快”，尤(you)其(qi)在开发初期(qi)找概(gai)念(nian)方向的时候(hou)，效率比人工画图高出非(fei)常(chang)多。

在这个階(jie)段(duan)，策劃(hua)最想看的是画面的整(zheng)體(ti)效果和大感觉，但很多具体细節(jie)还無(wu)法确定(ding)。打(da)个比方，假(jia)如他们想做(zuo)一个黑(hei)暗(an)奇(qi)幻背景的游戏，可能有哥(ge)特(te)风、中世(shi)紀(ji)风、工业风等等好几个方向。在无法判(pan)斷(duan)哪(na)些元(yuan)素組(zu)合和色彩(cai)搭(da)配(pei)效果最好的情(qing)況(kuang)下，反(fan)复提需求可能會(hui)造(zao)成人力的无謂(wei)消(xiao)耗(hao)。“AI作画就不一样，我们可以不断调整关键词，调一次(ci)讓(rang)AI出100张看看效果。”史官说，“如果我让公(gong)司(si)美(mei)术或者外包(bao)先出100张看看效果，他们应該(gai)会直(zhi)接把(ba)我从窗(chuang)口(kou)扔(reng)下去(qu)……”

在角(jiao)色设計(ji)上也是一样。“假如我想设计个外星(xing)人形(xing)象，可以先让AI来500个看效果，再(zai)从中挑(tiao)一个进行更细致(zhi)的设计。”他繼(ji)續(xu)说，“妳(ni)不可能让真人画师去承(cheng)擔(dan)这种试錯(cuo)成本(ben)，但AI就无怨(yuan)无悔(hui)。”

已经有艺术家尝试用AI生成图片，参加数字艺术比賽(sai)，这是獲(huo)獎(jiang)作品

除了提供(gong)靈(ling)感大方向，AI生成的图片还可以当作参考素材。邢(xing)峰(feng)（化名）是一款主打文(wen)字敘(xu)事和換(huan)裝(zhuang)类游戏的制作人。他的游戏中有大量涉及服(fu)装褶(zhe)皺(zhou)、布料(liao)质感和飄(piao)逸(yi)动態(tai)的绘画。

“这种東(dong)西(xi)你不可能让画师憑(ping)空(kong)去想，他们平时画也要找很多参考，而且找到角度和姿(zi)勢(shi)合適(shi)的参考其实很麻(ma)煩(fan)，”邢峰介(jie)紹(shao)说，“输入关键字，直接拿AI出的图当参考就方便(bian)很多，而且也不用考慮(lv)潜在的动态、姿势之类的侵(qin)權(quan)問(wen)题，因为AI是凭空给你做出来的。更何(he)况，AI做的3D渲(xuan)染(ran)，一般(ban)打光(guang)都比較(jiao)正确，不需要你再自己去腦(nao)補(bu)。”

不過(guo)AI生成的概念图、人物(wu)图目前很難(nan)直接使用。“最后还是得让画师来画，畢(bi)竟(jing)AI生成的东西都很破(po)碎(sui)，它沒(mei)有一个統(tong)一的设计，直接拿来用，不太(tai)符合我们的项目需求。”邢峰说。

目前最接近于直接可用的AI作画的成品，主要集(ji)中在一些相(xiang)对简单的平面图案(an)设计和3D素材貼(tie)图上。这类图片一旦(dan)生成，开发者只(zhi)需要进行一些裁(cai)切(qie)、调色之类的简单处理，就能应用到游戏中。

我尝试用AI生成了一幅(fu)寫(xie)实风景，这种效果作为一些文字类游戏不太重要的背景，已经接近于直接可用

简单的平面图案设计包括(kuo)各种旗(qi)幟(zhi)图標(biao)、徽(hui)章(zhang)、法陣(zhen)等等。如果它们与游戏的世界觀(guan)、情节并不緊(jin)密(mi)掛(gua)鉤(gou)，不需要专門(men)设计，就可以交(jiao)给AI去批(pi)量产出。

史官开发的游戏中就要用到很多勛(xun)章图案和供玩家选择的旗帜图标。这种美术素材在游戏中不占(zhan)据重要地位，如果让画师人工设计和绘制，一个人一天(tian)最多只能画出十几个，投(tou)入和产出非常不平衡(heng)。“用AI画，如果画勋章，一晚(wan)上能出大几千(qian)个，图标一天能出1萬(wan)个。拿到成品之后再用腳(jiao)本切图打包，比人力不知道快多少倍(bei)。”他如此形容(rong)效率的巨(ju)大差(cha)距(ju)。

他进一步(bu)计算了不同设備(bei)下AI的出图效率：“我们现在主要租(zu)用的是谷歌雲(yun)。AI画图工具Stable Diffusion出的图，以一张图512×512像素为标准，在Stable Diffusion里走(zou)50步的話(hua)，用T4顯(xian)卡(ka)大概需要15秒，64步大概20秒，步数越(yue)多时间越長(chang)。要是有V100的显卡，估(gu)计50步几秒就出来了。出图数量可以自己设置。電(dian)脑的显存(cun)決(jue)定能不能生成足够大的图，GPU决定有多快。”

至(zhi)于开銷(xiao)，Stable Diffusion本身(shen)是免(mian)費(fei)的开源软件，谷歌云的花(hua)费则是每(mei)月(yue)10美元，更高的配置也僅(jin)需50美元。

邢峰也提到了一些接近于一次性(xing)使用、在游戏中不起到重要作用的图案。“假如要做一个獸(shou)人小兵(bing)，出来不到一分鐘(zhong)就被(bei)打回(hui)去的那(na)种，他身上的文身就完全可以用AI生成。还有各种魔(mo)法阵，设计起来其实很麻烦，在游戏里作用卻(que)不大，直接找素材又很容易(yi)碰(peng)到版(ban)权糾(jiu)紛(fen)……”AI作画可以把画师从这类机械化的劳动中解放出来。

但并不是所有平面紋(wen)样都适用于AI，最終(zhong)要看的还是开发者的需求。“比如衣(yi)服上的刺(ci)繡(xiu)、布料上的花纹，这些在我们的游戏里涉及到世界观、文化、阵營(ying)等等，还挺(ting)重要的。”邢峰说，“所以这些我们还是人工设计，不会用AI来画。”

开发者们觉得用起来最没有負(fu)担的是AI生成的3D贴图素材，尤其是石(shi)头花纹、花草(cao)樹(shu)木(mu)这类放之四(si)海而皆(jie)准的东西。如果他们需要的只是写实背景，这些逼(bi)真、没有特殊(shu)风格，也不存在版权的自然外观，可以算作最方便的素材，甚(shen)至生成之后也不需要多少人工修(xiu)正。

獨(du)立(li)开发者葉(ye)蘭(lan)舟(zhou)也一直关註(zhu)着AI作画，他进一步解释了目前廠(chang)商(shang)使用AI作画工具的关键：“AI现在是一个混(hun)沌(dun)的黑箱(xiang)。在图出来之前，你很难知道自己会得到什(shen)么結(jie)果，每一个关键字会在里面起到什么作用，也是不清(qing)楚(chu)的。”

现在开发者们对AI作画的调试，更像是在完成“关键词獵(lie)手”的工作。“其实核(he)心就是兩(liang)点：找到自己游戏风格对应的关键词组，以及篩(shai)选适合在游戏里发揮(hui)的图。”

他拿出一张很接近游戏原画的白(bai)发女(nv)性人像作为例子(zi)。要生成这张图，除了基本的“girl with super long hair, hair becoming white snow”（超(chao)級(ji)长发女孩(hai)，头发雪(xue)白）的关键词之外，还要加上各种其他的限(xian)制。比如“细节豐(feng)富(fu)”“数字绘画”“Artstation”“概念设计”“光滑(hua)”“聚(ju)焦(jiao)清晰(xi)”“虛(xu)幻引(yin)擎(qing)5”“8K”等。最后，还要加入“by Artgerm and Greg Rutkowski and Alphonse Mucha”等著名画家的名字对图画的风格进行调整。

开发者要调整多次关键词才能生成自己想要的效果

“所以，关键词就跟(gen)咒(zhou)語(yu)一样，需要不断地尝试调换，看怎么样才能出来最能表(biao)達(da)自己想法的风格。”叶兰舟说。一般来说，根据成图的复杂程度，调整关键词的过程在15分钟至1小时之间。

无法代(dai)替(ti)人类，也确实存在问题

目前，AI作画技术仍(reng)然处在不断的變(bian)化发展之中，可以用“日新(xin)月异”来形容。哪怕(pa)把今年年初的AI作画和现在相比，效果也是天差地別(bie)。

叶兰舟回憶(yi)了几个印象深刻的例子。大約(yue)在今年三(san)四月，使用DDV5这一AI作画工具，以“德(de)魯(lu)伊(yi)”“Pablo Amaringo”“Artstation流(liu)行”等关键词绘制的图画在氛围和画面元素上已经足够令(ling)人印象深刻，但当时还基本上无法生成正常的人臉(lian)。几个月后，DALL-E2已经可以生成比较准确的五(wu)官，而Stable Diffusion在画面表现上更上一層(ceng)樓(lou)。

大约5个月前，DDV5生成的德鲁伊主题图片效果

经过几个月的发展，DALL-E2（左）和Stable Diffusion（右）的图片生成质量都大有提升

另(ling)一个例子是Midjourney在两个月的时间内，以同样的关键词生成的以魚(yu)为主题的图片。

“所以AI进化的速度真的非常惊人，简直像超人劇(ju)变，每天甚至每小时都在变化。”叶兰舟如此評(ping)價(jia)。

时隔(ge)两个月，Midjourney对同组关键词生成的不同画面

与所有引起人们注意(yi)的新興(xing)事物一样，AI作画在引人惊嘆(tan)的同时也带来了不少爭(zheng)議(yi)。

首(shou)先是一种久(jiu)已有之的担憂(you)：AI的发展，乃(nai)至广义上机器学习的发展是否(fou)最终会代替人工？这个问题有些形而上，討(tao)论起来还挺复杂的。但从开发者们最務(wu)实的角度来看，答(da)案其实比较简单：目前来说，“遠(yuan)远没到可代替的程度”。

就像前文所说，AI依(yi)然只是工具，只能对美术方面的重复性劳动进行輔(fu)助(zhu)，是用来解放画师而不是代替画师的。“或者说，它们代替的是缺(que)乏(fa)創(chuang)造性的劳动。”邢峰说，“对AI生成的素材进行筛选，以及最终的设计和绘画，还是得让真人来，只不过简化了前面若(ruo)幹(gan)会让真人画师‘头禿(tu)’的步驟(zhou)。”

史官说，根据他在同行圈子里“賣(mai)安(an)利(li)”的经验，策划和制作人尝试AI作画的積(ji)極(ji)性最高，画师的积极性最低(di)，但不是因为画师觉得自己会被替代。“他们对AI作画本身没有兴趣(qu)，最关心的是用AI辅助进行绘画的实例。”

另外，哪怕AI能画出各种精致的图片，在实際(ji)应用上，开发者们依舊(jiu)处在探索和研(yan)究(jiu)的阶段，離(li)真正的工业化、大規(gui)模应用还有一段距离。

首先，工业化的开发者工具往往需要和其他常用工具的接口，方便创作者在不同软件之间随时拷(kao)貝(bei)和編(bian)輯(ji)素材，而目前大部(bu)分AI作画工具都缺乏这项功(gong)能。许多人已经注意到了这个问题，并正在努(nu)力解决。“比如我们使用的Stable Diffusion现在已经开源了，以后应该会有更多優(you)化和工具的接入。现在已经有接入Photoshop的视頻(pin)了。”史官说。

史官提到的这段演(yan)示(shi)视频的效果确实让人惊訝(ya)。將(jiang)Stable Diffusion接入Photoshop后，画师几乎能够随时通过输入关键词的方式(shi)，用AI生成的内容填(tian)补画布上的空白，然后直接用画筆(bi)在上面修改(gai)，儼(yan)然多了一个有求必(bi)应的绘图助理。

画面上的建(jian)築(zhu)和植(zhi)物都是先用AI生成，再手动绘制调整出来的

邢峰则希(xi)望(wang)有更多让开发者定制的内容，比如定制素材庫(ku)。“假如我们原来做了一个特别风格化的游戏，接下来想做个类似的，能不能把我们自己的素材上传上去訓(xun)練(lian)AI，让AI给我们画呢(ne)？”

叶兰舟将这个过程稱(cheng)为針(zhen)对某(mou)个画师或者特定画风的小规模机器训练，但目前大部分渴(ke)望用上的游戏厂商还没有能力进行。“不过大家已经在做研究了，比如现在Stable Diffusion的开发者说，训练包最终会壓(ya)缩到100MB……这样我们大概就能拿来跑(pao)训练了。” 这个趨(qu)势的发展速度也很快。这两天史官下載(zai)的版本，训练包已经从7GB变成了2.7GB。

在形而上的“AI是否会取(qu)代人类”的讨论之外，AI作画确实存在一些灰(hui)色地带没有解决。这些问题给它商业化、工业化的应用前景蒙(meng)上了一层陰(yin)影(ying)。

通常情况下，开发者们不太担心AI生成的纹样、姿势等出现版权问题。“因为AI生成的东西是‘长’出来的，就像一棵(ke)树不会长出两片相同的叶子，哪怕用同一组关键词，AI也会给不同的人画出不同的东西。”邢峰说。

但有些版权概念更为模糊(hu)，比如画风。这是目前AI作画争议的焦点。因为训练AI时的不少关键词都涉及到画师的风格，使用者既(ji)可以指(zhi)名道姓(xing)地输入现有著名画师的姓名，也可以输入諸(zhu)如“吉卜力”“迪(di)士(shi)尼(ni)”这样已经相对穩(wen)定的商业流派(pai)。结果，当AI作画的成品和这些参考图的风格越来越像，画师们难免会感到被冒(mao)犯(fan)。

8月底(di)，已经有不少日本画师在社(she)交平台聲(sheng)明(ming)，禁(jin)止(zhi)AI学习自己的画风。抗(kang)议涉及的AI作画平台Mimic主打二(er)次元头像，他们放出的对比图乍(zha)一看的确难辨(bian)真假。

用户上传画师们已有的作品，Mimic用AI生成新的画风类似的头像

尽管(guan)叶兰舟从开发者的角度指出，如果真的要应用在游戏中，AI生成的角色在面部表情、形象的連(lian)续性（指角色长相在不同场景中不会“一人千面”）等方面仍有不少瑕(xia)疵(ci)，但光从靜(jing)态图看，AI过強(qiang)的模仿能力似乎一下子就让画师们十几年的努力显得岌(ji)岌可危。

因为争议过大，Mimic现在已经宣(xuan)布终止測(ce)试，并声称将在正式版中加入保(bao)護(hu)画师版权的措(cuo)施(shi)。

一些歐(ou)美游戏厂商的概念设计师也站(zhan)出来指責(ze)这类AI工具是“版权洗(xi)衣机”，認(ren)为它们对画风的模仿空洞(dong)且華(hua)而不实。也有设计师认为，可能行业大佬(lao)确实不会被AI取代，但初出茅(mao)廬(lu)的新手画师就不一定了。

此外，AI作画中出现的人像还会涉及肖(xiao)像权的问题。有网友指出，如果AI训练用的数据是从网上爬(pa)来的，要商用的话，必須(xu)保證(zheng)它爬的不是禁止爬数据的网站。正常情况下，对人脸等敏(min)感数据进行抓(zhua)取需要授(shou)权和知情同意。

目前，各大AI作画平台对图像使用的规定都语焉(yan)不详。一些只是概括地规定不能制作色情内容，不能将图片用作有害(hai)用途(tu)，或者成为付(fu)费会員(yuan)才能把成品图商用。DALL-E2和Stable Diffusion的協(xie)议里则提到，理论上所有成图的版权屬(shu)于使用者，但如果它们和现存的其他图片相似度过高，AI工具不会为此负责，大体还是让使用者风險(xian)自负的意思(si)。

“这一塊(kuai)依然是法律(lv)的灰色地带，”邢峰说，“以后可能需要一两场很大的官司来推(tui)动大家认知和变革(ge)。”

潮流难以阻(zu)擋(dang)

總(zong)结来说，AI作画被游戏开发者们视作一个相当有潜力的工具，但不管是出于现有的技术限制还是版权上的争议，它仍然处在探索阶段，尚(shang)无法大规模使用，并且短期内难以代替人工。

已经上架(jia)Steam的游戏《瘋(feng)狂(kuang)之源》（Source of Madness）是目前所知的唯(wei)一完全用AI生成怪(guai)物和场景，对这一技术进行密集運(yun)用的例子。但它本身是克(ke)蘇(su)鲁题材的，可以容納(na)各种奇异的怪物形象，最终视觉效果看起来也和通常意义上的商业游戏有一定距离。

《疯狂之源》的克苏鲁风格和AI生成的一些“不明觉厲(li)”的形象相当搭配

不管怎么说，AI作画的潮流很难忽(hu)视，开发者们也不会拒(ju)絕(jue)能够降(jiang)低成本、提高效率的新生产方式。许多独立游戏开发者乐于擁(yong)抱(bao)和研究这种变化。“毕竟你很难阻挡技术进步的脚步。”邢峰说。AI作画就像是现代建筑工人拥有的起重机，解放的是古(gu)代需要親(qin)自扛(kang)石料的三千苦(ku)工，但工人本身无法替代。至于随之而来的其他摩(mo)擦(ca)和潜在的纠纷，可能是所有新事物在普及伊始都要面臨(lin)的阵痛(tong)。返(fan)回搜狐(hu)，查(zha)看更多

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