在科隆国际游戏展同期举办的Devcom开发者大会上，人工智能再次成为焦点。微软、腾讯、谷歌、Meta等科技巨头带来了超过20场AI相关议题，其中”AI如何提升游戏美术生产效率”、”AI工具如何与传统工作流无缝集成”以及”AI在动画生成、场景构建等环节的应用案例”成为开发者们热议的焦点。
近年来，游戏美术对精细度的要求呈现指数级增长，随之而来的是几何级增长的工作量。在科隆游戏展期间，腾讯游戏首次面向全球发布了游戏创作AI全链路解决方案VISVISE。这一套AI工具分为动画制作、模型制作、数字资产管理、智能NPC四大管线，覆盖了游戏美术开发的全流程，重点在于辅助游戏美术完成那些重复、机械且工作量巨大的”体力活”。
以3D动画制作为例，VISVISE的MotionBlink可根据用户输入的少量关键帧，自动补全中间帧，生成完整序列动画。过去，动画师手动补帧甚至要占角色动画制作总工时的60%-70%，一个十秒的动画制作，手K精修可能要3-7人天才能完成。而现在，AI自动补全生成200帧动画仅需4秒，并且还做到了1.5秒间隔极限优化，部分效果能达到光学动捕的水准。一名来自德国的游戏开发专业学生表示，MotionBlink能够显著降低角色动画的制作门槛，为小型团队和创业者提供支持。
除了MotionBlink，VISVISE的其他工具如Superman角色动画方案、GoSkinning自动蒙皮等也已在众多游戏中落地，例如GoSkinning就在《和平精英》《PUBG Mobile》等知名产品中应用。
腾讯游戏效能产品部负责人陈冬解释道，传统游戏美术生产制作中，50%-60%的工作都耗费在美术资产的制作上，其中最繁琐的环节要数3D建模以及动画制作。3D建模是把概念设计稿变成”立体数字模型”的过程，产出的是”静态数字模型”，要让角色能动起来，就得经过”骨骼绑定→蒙皮→动画制作”流程。想象一下，你正在给一个3D角色”穿衣服”——不是真的缝制布料，而是用数字化的方式，让它的皮肤和骨骼完美联动。
在蒙皮方面，腾讯游戏VISVISE推出GoSkinning蒙皮工具，通过两阶段AI解决蒙皮难题：先由通用蒙皮AI大模型（基于GCN和Transformer架构）预测骨链、骨骼的权重，再通过局部AI对效果不佳区域(如裙摆、翅膀等复杂部件)进行二次优化。操作起来十分简单，在场景中选择模型和关节后，即可点击自动整体蒙皮。局部蒙皮方面，例如角色裙摆出现了粘连问题，在场景中只需选出错误的关节和顶点，然后就能让GoSkinning针对局部一键自动修复。
这套系统训练时”喂”游戏研发过程中积累的高质量数据，最终实现2万顶点模型30秒处理完成，效率提升8倍。动画制作方面同样被AI革新，腾讯游戏VISVISE的MotionBlink工具只需开发者设定起跳、落地等关键姿势，AI便能通过自回归Diffusion模型自动补全中间帧。其底层MotionGen大模型，基于大规模高精动捕数据，支持攀爬、舞蹈等动作风格，部分移动类动作生成质量接近专业动捕。
目前，团队智能关键帧生成相关研究已被ACM SIGGRAPH2025接收。更关键的是，这些工具能以插件形式嵌入Maya等现有开发软件，开发者无需重构管线即可调用。腾讯游戏这种将技术研发与生产实践紧密结合的能力，源自其长期积累的一线开发经验。AI技术团队清楚地知道：游戏角色挥剑时，手腕该旋转多少度；角色模型需要绑定多少个权重点，裙摆才会呈现最自然的状态。
VISVISE的诞生与其他”先有技术再找应用”的AI路线不同，它是基于实际开发需求而诞生的。2016年，腾讯游戏就开始探索AI在游戏中的应用，最初将深度学习技术用于运营提效和流程优化；2017年，团队开始尝试用强化学习进行游戏对弈相关研究；到2018年，技术研发重点扩展到了美术生产管线（DCC）领域。2022年，腾讯游戏推出了AI自动蒙皮工具GoSkinning1.0版本。这项技术采用数据驱动的方式，通过机器学习方法对已有蒙皮数据的特征进行学习，能够在相似的衣物数据集上进行预测，实现包含骨骼与面片的网格智能蒙皮，并在《和平精英》《QQ炫舞》等游戏中投入使用。
实际应用数据显示，仅GoSkinning1.0版本就让《和平精英》动画蒙皮制作环节的效率提升了约40%。此后，VISVISE团队与《和平精英》项目组保持长期合作，持续根据具体开发需求输出定制化技术功能。目前GoSkinning已迭代至4.2版本，新增了裙摆蒙皮、四足蒙皮、面部绑定等功能，动画蒙皮制作效率提升达到60%以上。
随着2023年生成式AI的快速发展，腾讯游戏意识到大规模的数据通过神经网络进行预训练后能带来强大的生成式能力，于是团队加大了对游戏开发中成本最高的3D模型与动画生成领域的投入。到2024年，腾讯游戏决定将分散的AI探索整合为系统化的产品矩阵，VISVISE由此正式诞生。该系统围绕游戏创作的六大核心环节——模型生成、贴图制作、骨骼绑定、动画制作、场景构建及渲染，构建了动画制作、模型制作、数字资产管理和智能NPC四大AI生产管线，每个管线都配备了针对性的AI工具。
这些AI模型均基于游戏行业实际需求开发，并针对不同类型游戏进行了差异化训练。2025年Q1、Q2，腾讯财报连续强调了AI对研发效率的提升作用，其中Q1提到AI已对长青游戏产生实质性贡献，Q2则指出《王者荣耀》《和平精英》等头部产品在向平台化演进过程中加大了AI应用力度。目前，VISVISE不仅服务于腾讯内部游戏项目，还包括众多行业合作伙伴，仅GoSkinning就已应用于近百款游戏。
随着ChatGPT5以及Google Genie3的发布，多模态逐渐成为AI技术发展的关键能力。而游戏作为存在丰富2D、3D交互场景的应用场景，也是AIGC的最佳试验场之一。回看AI发展史，游戏一直是AI技术的”试验田”和”加速器”。腾讯游戏效能产品部负责人陈冬说：”游戏和AI，天生就是一对”。英伟达的显卡最初是为了渲染游戏画面，如今却成了训练大模型的算力基石；DeepMind当年训练强化学习AI，第一个”陪练”就是《星际争霸》和《DOTA2》；甚至硬件层面，GPU里负责游戏的CUDA核心和AI运算的Tensor核心，物理距离近得像是刻意安排的”邻居”。
游戏”感知环境→决策→反馈→迭代”的逻辑，本质上就是AI的训练场。一个AI在《王者荣耀》里学会”蹲草埋伏”，和它在现实世界学会”预判交通”的底层逻辑，可能没什么不同。同时，游戏也是对3D资产有着最大需求的重要场景之一。但更关键的是，游戏对”极致体验”的追求，一直在逼着AI突破极限。早些年，开发者想做”会哭会笑的NPC”，但技术不够，只能做”木头人”；现在，AI能让NPC记住你的名字、吐槽你的操作，甚至假装生气——但这还不够。陈冬告诉我们，最想突破的是智能NPC。现在的NPC像是”打补丁”的机器人：加个记忆模块、塞个情感计算，但本质上还是”按剧本演戏”。真正的突破，是让NPC像人一样”理解”虚拟世界——比如，它该知道”玩家刚才那句话是在开玩笑”，而不是机械地回答”指令无效”。
这很难，但游戏的魅力就在于此：它既是AI的”考场”，也是”灵感来源”。或许某天，游戏里的NPC会先一步达到AGI——毕竟，它们已经在虚拟世界里，演了太久的人类。
