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利用AI技术生产美术资源 。
整理/以撒
要聊工业化 ， 就肯定避不开程序化生成这样的技术手段 。 在这个方向上再进一步 ， 则是近年来相当热门的AI技术 。 这绝对是一个能让所有团队心动的领域 ， 毕竟AI的潜力极大 ， 如果应用得当 ， 能免去大量繁琐的底层执行工作 。
在研发流程中 ， 大概要数美术资源产出对这种应用需求最为迫切 。 但想要在这方面用好AI ， 到底要从哪些模块入手 ， 又需要落实什么样的工具和研究？这种经验可能相当宝贵 。
最近 ， 来自网易互娱AI Lab的陈康 ， 在网易互娱学习发展4月19日举办的2022 N.GAME网易游戏开发者峰会上 ， 分享了他们近几年利用AI技术生产美术资源的一些尝试 。 他目前负责互娱AI Lab沪杭团队图形学、3D视觉和语音方向的技术研发和落地 。
以下为陈康的分享内容 ， 为方便阅读 ， 有部分删减与调整：
美术资产的生产过程 ， 类似一条工业流水线 ， 一环套一环 。 尤其是在玩家越来越挑剔、游戏行业越来越激烈的情况下 ， 这块的开销一直是游戏研发成本的大头 。 像是现在的3A大作 ， 如果不支持开放世界 ， 已经不好意思说自己是本世代游戏了 。
开放世界是怎么打造开放感的？简单来说就是尽量多地生产内容 。 比如《刺客信条》《孤岛惊魂》这种级别的游戏 ， 地图动不动就几十平方公里 ， 这种规模按传统方式制作已经不现实了 。 所以如今的游戏开发会最大程度利用程序化手段 。
而我们的工作 ， 本质上就是要在程序化生产这条主线下 ， 引入一些AI技术手段 ， 从而实现一些传统方案无法做到的效果 。 下面我来介绍一下我们在原画、模型和动画三个方面做过的一些尝试 。
01
原画
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