遊戲大模型，不止於降本增效

南方財經全媒體記者 吳立洋 北京報道

作爲2023年“大模型元年”之後的技術創新落地期，各類垂直AI在不同行業的應用貫穿2024年大部分互聯網相關行業的創新主軸，其中，高度依賴內容創作與輸出的遊戲行業亦是AI落地的重點領域之一。

在2024年遊戲行業發展的年度梳理環節，人工智能在文本、美術、音效等多個遊戲研發模塊的實踐效果成爲12月12日開幕的遊戲產業年會交流熱點，來自遊戲研發不同環節的從業者在此分享自己的心得與經驗。

從大部分從業者的交流內容來看，降本增效仍是廠商們積極引入、嘗試大模型的直接原因，也是其當前商業化的主要盈利核心。但隨着大模型創作質量和精細度的不斷提升，越來越多的從業者開始發現，最終遊戲成品的質量依然離不開核心的創意和不斷地調試打磨，新的實踐案例也是大模型自我迭代的數據基礎，未來的內容生產需要在從業者與AI平臺間構築更良性的交互生態。

革新而非顛覆

“今年以來，大模型技術在視頻領域取得了突破性進展。對於遊戲行業，視頻生成能力有望替代傳統遊戲生產方式，極大提高遊戲發行內容的創作效率。”巨人網絡AI實驗室負責人丁超凡在本屆產業年會的“AI技術賦能遊戲美術：從想象到實現”分論壇上表示，在大模型走向業界的不斷實踐中，其已經演化出與實際生產流程相匹配的多種實用工具形態。

例如在巨人網絡內部使用的AI美術生產平臺上，相較於大部分ToC大模型直接給出圖片文件的方式，提供給遊戲研發人員的大模型支持文生圖、圖生圖在同一頁面生成新內容，並以獨立圖層形式輸出生成內容，指令只對當前可見圖層生效，並支持透明通道圖層生成PNG格式文件，圖層間可直接合並重繪。

這些面向B端需求的機制，大大方便了研發人員後續修改調整，實現了在同一平臺內完成複雜任務，無需頻繁切換工具，大模型在垂直領域的生產實踐中磨合出了更具可操作性的產品形態。

“比如在過去的美術生產流程中，從蒐集概念參考圖、手工繪製到調整定稿、多視角繪製，再到對接動效、模型、宣發，可能需要二十多個工作日的流程，而在引入AI精簡流程後，可以壓縮80%的工作量。”丁超凡表示，除了效率提升外，AI帶來的作用更體現在遊戲策劃可以提前通過大模型生成大量概念圖，減少與美術之間的溝通和調整次數，進一步降低交流成本，革新了傳統團隊的工作方式。

但另一方面，多位從業者在交流中也指出，AI強大的內容生成能力確實對傳統業務開展邏輯帶來了巨大沖擊，一味追求效率提升反而有可能完全脫離常規研發節奏，不利於內容生產的有序進行。

歐特克軟件中國區工程建設及傳媒娛樂行業總經理肖勝凱在論壇發言中表示，AI確實存在對行業潛在的顛覆性影響，因此需要幫助行業用戶有序升級生產流程、工具手段，在提升效率的同時避免對現有流程的破壞。

他表示，一方面要明確AI的定位並不是爲了取代創作者，而是幫助創作者，二者互補協同；另一方面要推動開放合作，和行業共同打造開放平臺，建立能夠容納更多合作伙伴的行業生態。

打造鏈路閉環

需要指出的是，雖然AI在遊戲業的多個環節亦有廣泛應用，打通各鏈路之間的生態閉環卻並非可以一蹴而就的目標。在產業年會的交流探討中，多位業內人士均提到因爲遊戲產品本身可操作性、可互動性以及多模態的特徵，需要結合實際的應用場景和生產鏈路加以融合。

從目前不同研發環節的實踐來看，數據和互動場景是較多被提及的切入口。對於前者而言，高質量的影音、遊戲數據是快速提升大模型對遊戲這一內容形態特徵理解、生產能力的重要資源，可以幫助其送單個圖片或視頻生產轉化爲動態、可交互的遊戲素材，從而服務於產品研發的全過程。

肖勝凱表示，高質量的三維數據是當前行業發展的重要資源，歐特克現在重點推進的工作就是三位數據標準的制定及相關數字資產的開發。

而在互動場景方面，由於在特定的遊戲場景中，其包含文本、畫面、語音等多種媒體內容亦有內在聯繫，比如在雨天的遊戲場景下，畫面表現就是雨滴以及物體表面的水光反射效果，聲音方面則是背景音中的雨聲，從互動場景的角度出發對其加以識別，則能夠進一步提升AI在遊戲開發中不同環節的協同度。

在論壇上，丁超凡發佈了巨人網絡分別聯合清華大學SATLab和西北工業大學ASLP Lab、浙江大學研發的遊戲視頻生成大模型YingGame和視頻配音大模型，他表示，在當前大模型技術的支持下，開發者已經能夠跳過傳統遊戲的3D模型製作和引擎渲染環節，直接生成遊戲視頻畫面，並且通過接入語音大模型，生成與之匹配的複雜音效，產出完整的遊戲視頻內容。

在這樣更爲全面的模型能力加持下，廠商和開發者可以在保持從構想到產出再到宣傳推廣的研發節奏的同時，省去大量繁瑣的重複性生產工作，聚焦於玩法設計和內容創新。

“多模態大模型技術快速發展，尤其是視頻領域取得的突破性進展，將對遊戲底層引擎產生深遠影響。未來遊戲創作可能進入平權時代，唯一的限制將是創作者的想象力。”丁超凡表示。