游戏工作室是如何利用神经网络将成本降低80%的
在游戏工作室Lost Lore中应用Midjourney，显著优化了艺术创作的成本。究竟是如何做到的，创始人兼首席执行官尤金·基尔金在他的专栏中进行了阐述。
如今，游戏行业正发生着一场革命。
神经网络似乎突然（虽然实际上这花费了好几年时间）学会了创造高质量的艺术作品。从今往后，任何游戏工作室都可以大幅降低成本并加快开发速度。当然，前提是它愿意适应新的现实，并成为在游戏创作中使用 AI 的先锋。
我们正是采取了这一措施。在秋季初，我们的艺术总监弗拉德·马尔蒂纽克面临着一项研发任务：探索如何在移动游戏创作中使用人工智能。我们的旗舰项目Bearverse成为了这一研究的测试平台。
提前说一下，结果是正确的。今天，Lost Lore 是第一批在移动游戏开发中应用神经网络的团队之一。由于这一步骤，我们成功地大幅减少了艺术创作所需的时间和资金。
这一切是如何运作的？
为了以防万一，我先从基础说起。稍微介绍一下我们如何通常与神经网络Midjourney合作，它正是我们在 Bearverse 工作时使用的工具。
人工智能依赖用户编写的提示。因此，编写提示本身快速变成了一门需要时间来掌握的艺术。
关键词不仅用于描述未来画作的情节（应该描绘什么），还用于指定生成艺术的方式。这可以是风格的总体特征，或提及具体的艺术家、时代或艺术流派（如巴洛克、古典主义等）.
例如，如果我们作为提示输入以下短语：“角色设计 生物机械 微笑”，看看神经网络 Midjourney 会给我们什么。
接下来，用户选择自己喜欢的选项，并可以请求神经网络生成其变体。
至于我们，我们也曾利用神经网络创建了熊的角色。
在 Bearverse 中有众多熊角色，代表不同的部落和职业。因此，它们彼此之间都有所不同。
为了创造每一只新熊，我们会上传已绘制的熊作为参考，并添加详细的提示，明确我们想要获得的游戏角色的特征。
我们还会描述未来图像的颜色、熊所持物品、姿势、背景、是否要求清晰的反射等。
提示通常是这样的：“带有铁制盔甲和头骨装饰的恶性灰熊动态攻击姿势、古代头盔和防毒面具、后末世风格”等等。
当然，每一只新熊都有自己独特的提示。以下是我们所得到的结果：
这些图像可以称之为完美吗？
当然不能。通过 AI 创建的艺术作品需要进一步处理。如果你的团队中有经验丰富的平面设计师，那就不是问题。
弗拉德负责消除图像中的技术瑕疵（例如，神经网络在武器、眼睛和爪子处理上永远存在的问题），同时添加重要细节，必要时调整阴影，画出雪景。
每只熊的最终设计由经验丰富的专业人士进行重新加工和“批准”。
我们也通过神经网络来准备建筑物的概念设计。
例如，我们上传了我们制作的帐篷 3D 渲染图（从不同角度拍摄的几张等距投影图像），并像对待熊一样添加了详细的提示。
神经网络也必须依照以下词语：“生物机械风格 后末世”。可是在这次，事情并没有那么顺利，因此弗拉德不得不花更多时间去完善我们已经创建的三维游戏模型的概念。
还有什么？
另一个对于任何移动游戏开发工作室至关重要的点是：你可以向 AI 输入提示，用于生成游戏场景的概念。
要牢记的是，这在开发中是相对昂贵的一部分。制作二维概念图需要团队中有几位经验丰富的专业人士。而每个专家可能需要从一到几周的时间来制作一个场景的概念。有了神经网络，经验丰富的设计师可以在一天之内完成这个任务。
当然，AI 无法以最终状态创建地图或场景。你不能简单地将其提取并插入到游戏中。然而，我们会得到大量对象和内容的设计，这非常重要，尤其是涉及那些没有直接与场景互动的游戏（就像我们的案例一样）。
商业应用
如前所述，使用 AI 可以提高插画师和设计师的效率。正确使用该技术可以将开发速度提高数十倍。
例如，在开发 Bearverse 时，我们的艺术总监花了不到一周的时间来创建和修正 17 个角色和一系列 UI 元素。
那么，以前是什么情况？
制作一个角色大约需要 16 小时，也就是两个工作日。
换句话说，制作 17 个游戏角色我们将需要 34 个工作日。很可能，我们还需要额外雇佣几位专家来协助。
总的来说，我们估算，使用 AI 可以在相同结果的情况下，将成本降低 10-15 倍。
基于这一切，我们现在打算不仅在开发自己的游戏时使用神经网络，还要为我们作为外包承包商参与的项目创建图形。
结论
作为一家游戏开发工作室的 CEO，我不仅要考虑我们游戏的质量，还要考虑所有流程的经济效益。
神经网络是一种革命性的工具，无疑将改变游戏行业。
在我们的案例中，如果采取传统的图形工作方法，创建 100 个角色的概念将花费工作室 5 万美元和半年时间。
利用 AI使开发成本降至 1 万美元（减少 80%），并将开发时间缩短到一个月（快了六倍）。这个结果令人瞩目。
总的来说，在使用神经网络的情况下，游戏开发变得：
- 更便宜（利润飙升至天文数字）；
- 更快（开发时间显著缩短）；
- 更轻松（AI能够在艺术创作时提出可能的选项）；
- 风险更小（原型设计和测试速度更快，因此假设验证更快，从而提高成功率）；
- 更有利可图（更频繁地提供内容，你可能获得更多收益）；
- 更可靠（神经网络永远不会生病和疲倦，减少了人为因素的影响）。
同时重要的是了解：在使用神经网络进行游戏开发时，一个小型专业团队就足够。而有了这样的团队，更容易建立更紧密和明确的关系。
我认为，今天游戏工作室的首席执行官应该鼓励他们的图形专家学习如何与 AI 合作。那些首先掌握与神经网络共同进行图形工作的人，将站在行业的巅峰。
如果你对这个话题或移动游戏开发行业感兴趣，我很乐意交流。
