工具，一款令人惊叹的利器。编者按：本文来自微信公众号竞核（ID：Coreesports），作者钱泓言，经微新创想授权转载。在AIGC浪潮席卷而来之际，中型游戏厂商无疑是这场变革中最复杂的存在。AI工具带来的效率革命迫使这些厂商必须拥抱或适应新技术的冲击，尤其是在2D美术领域，AI工具已悄然融入工作流，成为行业新常态。笔者近期走访了多家游戏公司，深入探讨各家企业使用AIGC工具后的管线生产流程、效率提升情况、面临的挑战以及对AI的期待。其中，百人规模的中小型团队可能是最大的受益者，但享受技术红利的同时，他们也忧心忡忡——随着AI技术的不断演进，缺乏底层技术实力的厂商是否会被彻底甩在身后？相比之下，百人以下的团队和千人规模的巨头，对AI的态度则更为谨慎，甚至保持观望。然而，对于AI将如何重塑游戏行业，几乎所有人都持乐观态度。在AI时代，游戏人正经历一场创意、情感与技术的深度变革。
01降本增效的实践
尽管《太空歌剧院》问世已近一年，但AI工具在游戏行业的普及仍面临阻力。但对某些公司而言，AI带来的成本削减诱惑远胜于艺术家的质疑。Kim是某家数百人规模的MMORPG游戏公司CEO，他透露，美术资产几乎占用了产品开发成本的60%。引入AI美术工具后，他们的2D美术资产创作时间和成本实现了约50%的优化。另一家规模相似的卡牌游戏厂商也表示，他们的”降本增效”率可达40%-50%，且老板对AI技术的应用持高度支持态度，要求所有美术人员掌握Stable Diffusion、Midjourney等AIGC工具。”Stable Diffusion这类开源AI工具，我们用几人的资产就能训练出符合风格要求的美术作品，成本极低，质量甚至超越人工，稍加修改即可直接使用。”Kim分享道。
每家厂商几乎都在招聘AIGC美术研究员笔者走访发现，几乎所有游戏公司都基于Stable Diffusion搭建了美术生产工具，部分企业还专门建立了prompt词库。至于是否全面融入工作流，则因项目品类和质量要求而异。前文提到的两家厂商对顶级美术资产的需求并不高，AI的高效便捷恰好满足了他们的需求。而一家百人以下的小团队正在开发3A级全平台游戏，目前仍将AI仅作为参考工具，尚未应用于生产环节。”就像烹饪，在高档餐厅用餐，是手工烹饪更令人满意，还是机器制作更高级？我想还是前者吧。”该团队负责人坦言，但他们对AI的未来前景持肯定态度。至于AI是否会导致美术人员失业，确实存在这种可能性。但目前操作这些工具的仍多为原美术人员，因为AI生成图像仍需人工修改，更像是为美术配备了新工具。
AIGC工具降本增效的明显优势是厂商拥抱AI的核心动力。而对于AI可能带来的负面影响，如扼杀创造力、风格同质化、沟通不畅等问题，厂商们又是如何权衡的呢？
02创意的激发而非扼杀
在一家千人规模的游戏公司技术负责人Leo那里，笔者获得了不同视角的见解。Leo表示，他们推行AI美术工具的过程较为温和，其优势体现在两方面：降本增效和激发创意。”AI汇集了无数人的智慧，能提供更多元、更丰富的创作可能，有些AI生成的图像，我们的美术表示连他们自己也想不到的构图方式。”Leo说。当然，笔者并非盲目推崇AI，而是想强调AI在提升效率和提供灵感方面的双重价值，这一点已得到行业广泛认可。
现在我们探讨AI的缺点。从技术负责人和CEO等管理者的角度看，AI的降本增效显而易见，但对具体美术人员而言，AI工具的不稳定性成为新的挑战。部分厂商大幅压缩了美术人员的交稿时间，原本需要十天的原画可能要求两天完成。有美术人员抱怨，花一天时间调整prompt，AI却始终无法生成满意图像，最终只能加班加点完成。”这种不稳定性管理者们也清楚，因此不会将交稿时间卡得太死，厂商追求的是质量和时间的平衡。”管理者们表示。此外，在3D游戏制作中，由于3D AI生成技术尚在探索阶段，角色、场景等建模仍需人工完成。但由于参考原画由AI生成而非完全原创，沟通中难免出现2D美术和建模师都无法理解的细节。针对这种情况，Leo告诉笔者，公司强调创意参考而非单纯降本增效。”降本增效是结果而非目的。如果AI生成图像修改后能达到标准，就自然使用；否则，我们更愿意让艺术家亲自创作。”Leo说。为了防止类似情况频繁发生，公司要求美术人员对AI生成图像的每个元素进行自我诠释和修改，从而深入理解整个创作构思。
虽然看似并未减少美术工作量，但从整体生产流程看，一个需要3-6个月制作的3D角色，借助AI工具可缩短一个月的创作时间，主要优化的是2D美术原画阶段。不同厂商因品类、质量要求、规模、受众差异，对AI工具的态度各不相同。挖掘优点、规避缺点、找到自身核心需求，才是厂商们的AI应用之道。
03AI时代的迷思
笔者在文章开头提到：”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，他们规模不大，管理相对容易，产品美术要求不高，成为最大的受益者。另一方面，他们缺乏训练底层大模型的技术基础，担忧被技术领先的大厂甩在身后。对行业而言，目前需求最大但尚未成熟的技术是3D模型生成AI技术。虽然市面上已出现一些能优化3D模型生产部分环节的技术，如展UV、删改LOD、蒙皮绑骨骼等，甚至有Text to 3D的雏形Demo，但距离实际游戏生产应用仍很遥远。
有趣的是，笔者最初走访的几家厂商中，超过一半具备大厂背景，他们对技术落后的担忧相对较少，只是使用时间早晚的问题。而独立的中型厂商，既渴望跻身中大型厂商行列，但目前又缺乏相应技术实力。目前，游戏行业内（除第三方服务商）具备AIGC底层技术实力的主要是腾讯、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。中型厂商的诉求很直接：希望出现开源的3D生成模型或产品，或由第三方服务商提供可定制的3D生成商业产品，只要效果好，他们愿意付费使用。因此，之前有人期待的AI能帮助中小团队超越大厂，甚至诞生”AIGC时代的下一个米哈游”的论断，如今看来难以实现。但短期内，AI能帮助小团队完成以往需要大量人力的工作，让开发者创意得到最佳呈现或许可以实现。虽然很难复制《原神》，但打造出《吸血鬼幸存者》级别的成功作品已属不易。
笔者了解到，除美术生产外，部分厂商也在尝试利用AI探索原生AI玩法，让AI驱动成为核心玩法，但大多仍处于原型阶段。若能形成成熟的玩法体系，或许能开创全新的玩法品类。在AI浪潮之下，这或许是游戏行业真正的技术红利。本文为专栏作者授权微新创想发表，版权归原作者所有。文章系作者个人观点，不代表微新创想立场，转载请联系原作者。如有任何疑问，请联系http://www.idea2003.com/。