AIGC為中小遊戲公司解困也有人擔心失業

“在現階段,對於遊戲公司來說,找到AIGC的應用問題,比在實際投入使用更加關鍵。”小牛互娛遊戲製作人王正表示。

AIGC從幾年前就有了概念,但是直到去年11月底,當王正看到AI能夠以油畫、賽博等不同的風格將文字所包含的意境絲毫不差地繪製出來時,他意識到行業要迎來變局了。

3月以來,遊戲行業對AIGC領域的人才需求持續增加。在薪資待遇方面,遊戲公司一掃去年“降本增效”的陰霾,常規職位月薪基本在30K左右。而像網易這類頭部公司,旗下重點項目的AIGC職位招聘底薪甚至在60K+。

搶先抵達技術邊界、創建新的產業鏈上下游領域、組建小型的遊戲公司,遊戲行業是最積極迎接AIGC的行業之一。目前國內游戲行業尤其是中小公司面臨的資金短缺、人才匱乏、成本過高等壓力,或將因為AIGC的成熟迎來破解。

大公司搞研發,小公司做產品

王正並不是一個技術先鋒,很小的時候,熱愛下圍棋的他認為在圍棋領域,此生不可能會出現計算機戰勝人的情況。但是2017年柯潔慘敗給AlphaGo的現實,讓他第一次清晰地意識到了人工智能的衝擊。

關於人工智能對遊戲行業的衝擊,業內人士的反應和王正一樣。從去年11月以來,網易、騰訊的遊戲部門紛紛公開表示,將投入資金進行AIGC的開發。

遊戲行業是AIGC的主要應用場景之一。由於它可以滿足遊戲幾乎所有內容生產的要求,大幅度降低對人才的需求,因此將極大地緩解資金的壓力。

前不久,投資公司a16z曾在其研究論文《AIGC在遊戲中的革命》中提到,在所有娛樂類目中,遊戲會是生成式AI影響最大的領域。招商證券也表示,ChatGPT科技浪潮下,遊戲行業有望是最終的受益者,自動生成人物和場景等有望出現,遊戲行業千人千面將成為可能。

在小牛互娛內部,一支AIGC的攻堅行動組在王正的帶領下成立了,由8個畫師、8個技術人員組成。他們的任務,就是探索AIGC在落地使用時,將會遇到哪些瓶頸。

“你碰到越多的技術瓶頸,意味著你在行業中競爭力越大,”王正表示,“原因很簡單,AIGC的技術你在用,我也在用,那我就要跑得更快一些,嘗試技術在更多場景的落地情況,知道瓶頸都在哪裡。”

手部細節是AIGC的軟肋。一張圖是人畫的還是AI畫的,一看手就知道了。主要是因為手是人類最複雜和靈活的器官,手部動作千變萬化,電腦很難去模擬,AI生成1000張圖,可能只有一兩張是可以用的。正因如此,目前網上的AIGC人物畫,幾乎看不到他們的手部細節。

基於網上的論文,王正的團隊很快找到了解決方案:借助ControlNet神經網絡結構,可以通過檢測邊緣輪廓線,來精細化繪製和生成想要的細節;還可以通過生成和調節骨骼,讓AI作品動起來。

但是這種優勢並不明顯。在他們攻克手部細節問題以後沒過多久,網上已經爆出了“AIGC手部細節已被攻克”的消息。這意味著他們的優先性還沒有等到項目落地,就已經消失了。

王正坦言,歸根結底,目前遇到的問題都是產業鏈的問題,是在實際運用過程中產生的。 “因為我們目前的所有技術都來自於國外,我們根本難以觸碰底層技術的屏障邊界,而且我們所能找到的解決問題的辦法,其實就是去國外的論壇上’抄答案’。”

相對於大公司,中小公司在技術研發上則更傾向於按需開發。基於這樣的前提背景,王正表示:AIGC在內容的創作上是有很大的助益,但是90%的中小企業都沒有探索的價值。

董哥之前是4399的程序員,去年離職後回到上海,尋找新的工作機會。雖然一直在關注AIGC的新聞,但是直到去年ChatGPT的報導出來以後,他才第一次意識到AIGC在遊戲領域的應用。幾個朋友一拍即合,很快組成了一個團隊。

“大公司砸錢搞技術突破,跟小公司也不衝突,我們注重產品,”董哥也表示,“我們做的遊戲需要什麼,我們就研究什麼,不需要為了新技術去花精力。”

遊戲生產的逐步“中台化”

AIGC的出現,將更進一步推動遊戲生產專業化分工。

李宗興是廣州一家2D轉3D的開發商,研發的產品就是通過對人物行為的捕捉,然後生成動圖。目前已經有200多家公司在跟他們談合作意向,甚至有的公司還沒簽合同,就把錢先打過來了。

他目前開發的這款2D轉3D的產品,專門為遊戲公司以及視頻製作者解決虛擬場景的設置問題,“簡單來說,現在只需要千把來塊錢,就可以達到阿凡達這樣的虛擬人物特效。”

目前,AIGC生成的作品主要以靜態畫作為主,想要生成動態的3D作品並不容易。例如想要讓一隻兔子動起來,每個關節的動作都不一樣。中小遊戲廠商並不具有相關的能力,而一些並非遊戲賽道的技術廠商,因其能夠解決這一問題,成為遊戲產業鏈中的新成員。

例如英國的AI公司Move ai要實現這樣一套工作方案,最低的成本要將近10萬元人民幣,同時還需要寬闊的場地來放置8個攝像頭,對人物行動拍攝完成以後,數據通過攝像頭上傳到雲端服務器,並在雲端的GPU加速之下,1個小時之後才會得到1個動作數據,所以對於即時的社交交互這些方向,它其實沒辦法去應用。而李宗興的方案,將時間差壓低到了0.1秒。

得益於這類專業的技術公司的出現,遊戲行業生產中台化已成趨勢。例如在一些遊戲的匹配過程中,就會有機器人與玩家對戰,一個專門做遊戲AI的公司“超參數”,為遊戲廠商提供方案解決服務,目前已經拿了4輪融資。

而像人工對話的AI產品,則由Xilinx智能平台開發設計。其非常著名的作品就是《夢幻西遊》裡面三界的對話聊天界面,甚至讓人感覺是真人在對話。

要么失業,要么轉型

李宗興的妻子是網易某遊戲項目的首席遊戲圖形設計師,行內一般稱“主美”。 ChatGPT發布以後,焦慮得幾晚睡不著覺,她覺得自己就要失業了。

這也是行業的普遍態度。網易伏羲的內部人員告訴《中國企業家》雜誌,前兩天網易雷火遊戲開了個AI繪畫的培訓班,場地爆滿,已經很久沒有出現過這樣的狀況。 “現在負責初稿繪製的美術師都會聊AI繪畫,擔心自己失業,而且負責精修的高級美術師則需要對AI繪畫十分精通。”該人士說。

受AIGC的影響,遊戲行業對於美術師的需求將大幅下降。 “未來半年,遊戲行業將出現失業潮。”董哥對此感受頗深。

在董哥創業初期的構想裡,自己的公司將是一個20~25人的小團隊,其中只有10人左右負責策劃、美術、IGC、拼圖。 “未來就不再是美術精修這些流程,而是首先把想法構建成一個體系,找到風格,再由美術師把關鍵詞轉化為計算機能讀懂的語言,最後由修圖師來修理AI的畫面。”

但在傳統的遊戲領域中,即使是一個中等的遊戲開發團隊,光美術方面的員工大概也需要20多人,同時還需要外包商來協助解決美工任務,而外包的插畫師一張畫就要幾萬元。一個遊戲如果製作幾十個角色,光美術的開發時間也要一年以上。如今一天就可以完成幾張美術插畫的設計工作,而且品質已經可以達到質量的水平線。

這將為中小型遊戲公司節省3000萬~8000萬元的美術設計開支。事實上,這些公司主要製作出口遊戲,它們大多是二維遊戲,成本較低,節約的美術設計開支將為他們提供更多的試錯空間,嘗試新的遊戲風格。

但對於美術工作者來說,AI之下,畫師的角色將迎來巨變。王正的團隊中,目前已經有傳統的畫師在向新職業轉型。

他舉例說,有一個畫師,畫畫功底一般,但是有著極強的審美能力,他已經訓練了四五十個模型,轉型成為了一個模型訓練師。 “這一工種的日常內容就是通過輸入大量的關鍵詞,生成上千張遊戲美術畫作,然後去跟製作人溝通,篩選出他們想要的美術的風格,再在確定的美術風格基礎上,將大量的線稿投餵給AI,讓AI去細化,最終輸出作品。”

而像個人風格比較強的畫師,他們則可以專注於訓練適合自己風格類型的AI模型,變身為AI藝術家。

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