同時に、AI を巡る論争や不安の声も決して遠くないところにあります。少し前に、Rhea Games がペインターを解雇し、完全に AI 描画に置き換えたと報じられました。レア氏はすぐにこれを否定する声明を発表したが、ゲームカード表面の品質の低下などを理由にプレイヤーらは依然として疑問を抱いていた。一方、原画業界の上級実務者らは、採用時の求職者のAIスキルに対する複数のメーカーの要件をまとめたアンケート調査の結果を発表したほか、AI利用後の各レベルの塗装職人の効率も調査した。改善の程度。このアンケートは主に、現段階では芸術家が依然としてかけがえのない存在であることを説明し、広がりつつあるパニックを少しでも和らげることが目的です。
Rayark ゲームはかつてその独特なアート スタイルで知られていましたが、現在はペインターの代わりに AI を使用している疑いがあるため論争になっています。
この混乱状態は避けられない。 AI の出現に景気低迷、さらには業界全体の緊縮財政が重なると、人々は失業の波の中で AI 要因が占める割合や、このテクノロジーが噂ほど万能かどうかを見分けることが困難になります。そこでTouchleは、ゲーム会社のプロデューサーやビジュアルディレクター、さらにはゲーム業界から転職したAIチームのメンバーにも再度連絡をとり、業界におけるAI応用の現段階を理解しようと試みた。
最終的に、AI 機能は非常に強力であるように見えますが、メーカーや開発者によってその適用には依然として大きな違いがあり、そのすべてがワークフローに統合されているわけではないことがわかりました。メーカー、ゲーム製品の種類、さらには AI テクノロジーやゲーム開発自体に対する開発者自身の理解さえも含まれます。
ある意味、これは多くのゲームメーカーの現状です。 AI の波は確かに到来していますが、多くの人がまだ水際でテストを行っています。
吉川 ミンジンは現在、AI チームのメンバーとして、主に企業向けの AI 描画サービスとソフトウェア テクノロジーのトレーニングを提供しています。このチームは 2023 年初頭に設立され、急速に発展する AI テクノロジーの見通しについて非常に楽観的です。現在、チームにはさまざまなバックグラウンドを持つメンバーがいますが、吉川ミンジンはゲームプロデューサーなので、ゲームメーカーとの関わりが多くなっています。
その過程で、メーカーごとに AI の人気が異なることに気づきました。 Tencent や Netease などの大企業や独立系開発者は、AI テクノロジーの応用に非常に積極的です。彼らはスペクトルの対極に位置し、全く異なる理由で同様のテクノロジーをできるだけ早く実用化したいと考えています。その中間に位置する相当数のメーカーは、効率を真に向上させる方法を模索しており、依然として模索期間にあります。言い換えれば、AI テクノロジーはまだワークフローに完全には統合されていません。
概要の事例から判断すると、グラフィックスに関しては、ユーザーがあまり精査しないアイコンや生放送の特殊効果などにAIグラフィックスが使用されることが多く、精度の要求もそれほど高くない。ゲーム内で繰り返される宝箱アイコンやメダルなどのアイコンなど。 2つ目は、シーンデザイン、ファッションデザイン、その他のアプリケーションの初期段階でさまざまなソリューションを迅速に作成し、予備的な洗練を経て需要側に選択することです。最後に、リアルな仮想顔の生成、Q バージョンの簡略化された画像、さらには e スポーツ選手のメイク写真のスタイルの統一など、いくつかの項目があります。
AI をワークフローに完全に統合することも検討する必要があります。 「例えば原画を作家がゼロから描く場合、下書き、線画、色下書きと何段階もの段階があり、その間に何層ものレイヤーが存在します。この点について明示的に規定している会社もありますが、吉川ミンジン氏は「また、多くのキャラクターは、必要な作業を必要としています。また、多くのキャラクターは、必要な作業を必要としています。」と述べました。 「Live2Dをやるには下書きをカットする必要がある。ポイント。ただし、AIはシングルレイヤーで直接投げられるので、これをベースに修正するのは実際には非常に面倒です」
理由の一つは警戒心です。ある程度の規模のメーカーは、AI で生成されたコンテンツを商用ゲームに直接使用することはほとんどなく、これをプレイヤーやユーザーに宣伝することもありません。 「これに対して非常に嫌悪感を持っている人が今でもいます。割合は高くないかもしれませんが、絶対数は少なくありません。」と吉川ミンジン氏は言います。多くの場合、価値はアートリソースにあります。それが「覆す」本物のアーティストなのか、本当に AI を使用しているのか、彼は疑問に直面するでしょう。
もう一つの理由は操作性です。昨年、一部の開発者は、独自のスタイルに適応する AI をローカルでトレーニングしたいと提案しました。吉川明佳氏によれば、この問題と散発的に指摘されているAIツールやその他のオフィスソフトの互換性の問題は技術的にはほぼ解決されているという。今日、Photoshop などの一般的に使用されるツールだけでなく、組み込み AI プラグインがリリースされ、ChatGPT が検索エンジンに接続され、StableDiffusion などのオープン ソース ソフトウェアにより、メーカーは独自のニーズに応じて機能を分割および専門化できるようになりました。理論的に言えば、各メーカーは自社のプロジェクトに合わせて調整された一連の AI ツールを保有し、独自の製品スタイルに合わせてローカルでトレーニングできるようになりました。
結局のところ、「AI を使用する」ことが標準になると、業界の人々は、開発ツールとしての AI の立場と、ユーザーとしての自分たちの立場の両方で、適切なポジションを見つけようとしています。これは長い探求期間となるでしょう。この期間に最終的に開発者にチャンスが待っているのか、それともより厳しい課題が待っているのかを判断するには、まだ時間がかかるかもしれません。
論争の中で進歩するAI技術は本当にゲーム業界の開発プロセスに組み込まれているのでしょうか？
出典: Touch Music、著者: Zhu Siqi
**人々は依然として正しい場所を見つけようとしています。 **
近年、AI は多くの話題や議論を引き起こしています。昨年 9 月、Touchle は AI ペイントについて説明した最初の記事を公開しました。それ以来、AI テクノロジーは大きな進歩を遂げました。 AIは絵を描くだけでなく、テキスト、吹き替え、さらにはサウンドトラックにも参加できます。オープンソース ソフトウェアの反復と多くの強力なプラグインの登場により、AI ツールの使いやすさもさらに向上しました。
同時に、AI を巡る論争や不安の声も決して遠くないところにあります。少し前に、Rhea Games がペインターを解雇し、完全に AI 描画に置き換えたと報じられました。レア氏はすぐにこれを否定する声明を発表したが、ゲームカード表面の品質の低下などを理由にプレイヤーらは依然として疑問を抱いていた。一方、原画業界の上級実務者らは、採用時の求職者のAIスキルに対する複数のメーカーの要件をまとめたアンケート調査の結果を発表したほか、AI利用後の各レベルの塗装職人の効率も調査した。改善の程度。このアンケートは主に、現段階では芸術家が依然としてかけがえのない存在であることを説明し、広がりつつあるパニックを少しでも和らげることが目的です。
この混乱状態は避けられない。 AI の出現に景気低迷、さらには業界全体の緊縮財政が重なると、人々は失業の波の中で AI 要因が占める割合や、このテクノロジーが噂ほど万能かどうかを見分けることが困難になります。そこでTouchleは、ゲーム会社のプロデューサーやビジュアルディレクター、さらにはゲーム業界から転職したAIチームのメンバーにも再度連絡をとり、業界におけるAI応用の現段階を理解しようと試みた。
最終的に、AI 機能は非常に強力であるように見えますが、メーカーや開発者によってその適用には依然として大きな違いがあり、そのすべてがワークフローに統合されているわけではないことがわかりました。メーカー、ゲーム製品の種類、さらには AI テクノロジーやゲーム開発自体に対する開発者自身の理解さえも含まれます。
AI アプリケーションの現状
「AI をワークフローに統合するにはどうすればよいですか?」あるゲーム開発者の答えは予想外でした。「良い質問です。私たちも知りたいので、話し合うための会議の準備をしています。」
ある意味、これは多くのゲームメーカーの現状です。 AI の波は確かに到来していますが、多くの人がまだ水際でテストを行っています。
吉川 ミンジンは現在、AI チームのメンバーとして、主に企業向けの AI 描画サービスとソフトウェア テクノロジーのトレーニングを提供しています。このチームは 2023 年初頭に設立され、急速に発展する AI テクノロジーの見通しについて非常に楽観的です。現在、チームにはさまざまなバックグラウンドを持つメンバーがいますが、吉川ミンジンはゲームプロデューサーなので、ゲームメーカーとの関わりが多くなっています。
その過程で、メーカーごとに AI の人気が異なることに気づきました。 Tencent や Netease などの大企業や独立系開発者は、AI テクノロジーの応用に非常に積極的です。彼らはスペクトルの対極に位置し、全く異なる理由で同様のテクノロジーをできるだけ早く実用化したいと考えています。その中間に位置する相当数のメーカーは、効率を真に向上させる方法を模索しており、依然として模索期間にあります。言い換えれば、AI テクノロジーはまだワークフローに完全には統合されていません。
大手メーカーの例は、オンラインで公開されている公式の事例共有から入手できます。今年の春以降、大手メーカーが共有する教材が散発的にインターネット上に登場した。これには、かなり詳細な StableDiffusion 入門マニュアルと、実際の応用例がいくつか含まれています。
Neteaseが公開したAIGCワークフローの概要では、メーカー各社がCGビジネス、イベントビジネス、バーチャルキャラクターなど多くの分野にAI技術を応用しようとしていることがわかる。このプロセスは、初期の要件分析から最後の仕上げまでは主に人間が行いますが、途中の参考資料の検索、ドラフトを経た設計案の作成、さらには部分的なリファインの段階でもAIが関与する場合があります。
概要の事例から判断すると、グラフィックスに関しては、ユーザーがあまり精査しないアイコンや生放送の特殊効果などにAIグラフィックスが使用されることが多く、精度の要求もそれほど高くない。ゲーム内で繰り返される宝箱アイコンやメダルなどのアイコンなど。 2つ目は、シーンデザイン、ファッションデザイン、その他のアプリケーションの初期段階でさまざまなソリューションを迅速に作成し、予備的な洗練を経て需要側に選択することです。最後に、リアルな仮想顔の生成、Q バージョンの簡略化された画像、さらには e スポーツ選手のメイク写真のスタイルの統一など、いくつかの項目があります。
ChatGPT は現在、マッピングに加えて、ユーザー アンケートの概要を生成し、既存のデータ テキストのデータ分析を実行するために使用されています。
ゲームプロデューサーの歴史家が、中堅メーカー向け分業の適用事例を紹介した。
画像生成技術の進歩や、ボーンをバインドして画面を調整できるプラグインControlNetの登場により、AIリファインのための原画作成プロセスはますます便利になりました。多数の AI 絞り込み結果から有用なものを選択して手動絞り込みを行うと、当初 10 日間かかっていた作業負荷を 3 ～ 4 日間に短縮できます。 「実際、手作業による細部の掘り下げから解放され、反復的な作業やオープンな作業は AI に引き渡されます。」と歴史家は述べています。
プログラムに関して言えば、Historian のプログラマーは基本的に「何でも GPT に尋ねる」という習慣を身につけており、GPT を高度な検索エンジンとして扱い、アルゴリズムやメソッドについて不明な点がある場合は GPT に尋ねます。この動きの効率化はGPT3.5からGPT4への進化で飛躍を遂げました。 GPT で与えられたコードにバグがあっても、それを投げ戻して自分で修正させることができます。これは、プログラマーに勤勉なアシスタントを割り当てるのと同じであり、追加コストはほとんどかかりません。
企画では、GPT スレッドに NPC のキャラクターを設定し、その NPC が言いたいセリフを GPT に投げて、指定したキャラクターで喋らせるなど、プロット内で GPT を使用することもあります。これにより、コピーライターが会話を書くときに性格の違いを十分に反映できないという状況を回避できます。
メーカーのビジュアルディレクターであるペン兄弟は、AIGCは絵画だけでなく、ビデオの分野でも好調だったと語った。 AI ナレーションとサウンドトラックは、すでにビデオ クリエイティブに完全に対応しています。
小規模の独立したチームや個人の開発者にとっては、AI の応用はより急進的なものになる可能性があります。一方で、こうしたチームは人手不足であり、コスト削減が必要なだけでなく、AI を使用できるかどうかが、機能を実現できるかどうかを決定することもあります。一部の独立系開発者は、オリジナルの絵を使用する余裕はないが、AI を使えば一部の絵は大企業と同様の効果を示すことができると Touchle に語った。 ChatGPT の進化により、プログラミング経験のない人にもゲーム開発を始める機会が与えられます。
さらに、独立した開発者は、試行錯誤に関係なく、個人的な興味に従って実験的な作品を試すことができます。 Steam には、AI によって生成された散発的な画像、スクリプト、吹き替え、その他のゲームがあります。遊びのレベルは高くなく、正式な作品ともいえないかもしれないが、こうした技術の応用の方向性でもある。
** 障害はまだ存在します **
AI が利用可能であることは多くの例で示されていますが、インターネット上の誇張された発言や影響と比較すると、実際の作業の成果を実際に向上させるには他の多くの変数に依存します。例えば、伝説の「コスト削減と効率化」ですが、現実は想像通りではありません。
Peng Ge 氏のフィードバックによれば、キャラクターやシーングラフの描画などの「効率向上」に関しては、AI の条件下で平均効率を 50% 以上向上させることができ、確かに大きな効果があるとのことです。しかし、「コスト削減」という点では、同社のコスト削減は主にアウトソーシングで節約されており、AI の使用と探索を担当するためにより多くの人員が必要となるため、実際には内部コストが大幅に増加しています。 「今のAIが生み出したものは、皆さんが説明したり想像したりするものとはまだ異なり、特に細部は人間が直接設計したものには及ばないため、試行錯誤と修正の繰り返しにはさらに時間がかかるでしょう。」
この歴史家は、ChatGPT などによって与えられるフィードバックの精度にはまだ改善の余地があるとも感じています。 「まだ、特に完全かつ体系的なフィードバックを提供することはできません。協力して、特定の機能を実現できる正確なコードを提供できれば、個々の開発者にとっての開発の難易度はさらに軽減されます。」
「AI は本当に簡単に始められるので、最初は使いやすいと錯覚するでしょうし、非常に優れています。」 ペン兄弟は、仕事で AI を使用することについての感想を次のように述べています。 」
これは主に、オペレーターが AI に何を生成させるかを知る必要があることを意味し、最初の創造性とアイデアが最も重要です。 「率直に言うと、AI は 1 から 100 まで良い仕事をするのに役立ちますが、0 から 1 までは依然として人間に依存しています。」
AI をワークフローに完全に統合することも検討する必要があります。 「例えば原画を作家がゼロから描く場合、下書き、線画、色下書きと何段階もの段階があり、その間に何層ものレイヤーが存在します。この点について明示的に規定している会社もありますが、吉川ミンジン氏は「また、多くのキャラクターは、必要な作業を必要としています。また、多くのキャラクターは、必要な作業を必要としています。」と述べました。 「Live2Dをやるには下書きをカットする必要がある。ポイント。ただし、AIはシングルレイヤーで直接投げられるので、これをベースに修正するのは実際には非常に面倒です」
修正を伴うため、AI が異なるレベルの画家の効率を向上させる度合いは同じではありません。この記事の冒頭で述べた調査によると、下流および上流の塗装業者は、AI によって効率が大幅に改善されるわけではないと考える傾向があります。なぜなら、下流の絵描きがAI描画の問題点を認識しても、修正能力が不足しているため、依然として効率の向上が大きくないからです。上流の塗装業者は、問題が多すぎて改造効果が悪すぎるため、再塗装した方がよいと考えています。中級レベルの絵描きさんのほとんどは効率が大幅に向上したと考えています。
チーム全体で見ると、アウトプットそのものの効率化に加えて、コミュニケーション効率の向上も実は非常に重要です。 「以前は、ブレインストーミングの後、全員がコンセプトを決め、そのコンセプトをビジュアルに実装するまでに数週間かかったことがあります。今では非常に速くなり、ほぼ理想的なものを思いつくことができるかもしれません。」 「多くの人はそのようなコミュニケーションコストを無視しますが、実際には、そのようなコミュニケーションは全員の多くの時間を費やします。」と吉川ミンジン氏は言いました。
そして、Peng 兄弟は、プロセスに統合する方法がわからない根本的な理由は、AI がゲーム メーカーの制作方法に革命をもたらしたためであると考えています。 Photoshop やデジタルペインティングが最初に登場したときと同じように、人々は創作の方法を根本的に変えることを検討する必要があります。
「例えば、外注に絵を描く仕事をしました。外注会社にはチームがあり、絵師長が下絵のデザインを担当し、アシスタントが彩色を担当します。顔を描くのが得意な絵師は顔の絵を専門に描きます。次に、部品を分解して詳細を完成させる特別な人がいる、または Live2D を生成するためにボーンを結合するなど...そのような一連の組立ラインの分業です。」Peng Ge 氏は次のように述べています。 「画像を直接入力すると、このプロセスが逆になる可能性があります。画像の切り出し、レイヤー化、細部の完成と修正は人が責任を負います...」 さまざまな基準を持つ一部のアウトソーシング会社と比較して、AI画像出力の品質はより安定している可能性があります。
どちらも肉体労働のように見えますが、現状では後者の方が前者よりも時間がかかりません。 「本来、手動で方向性を見つけて手動でリファインすると、最初にレイヤーを分けても合計10日くらいかかってしまいます。今はAIが1日方向性を見つけて、AIが1日かけてリファインするのを手作業で行っています」 「AI の半製品を 2 日間使用し、後で手動で改良します。2 日間、合計 6 日間ですが、オリジナルと比較するとまだ短縮されています。」 歴史家は全体の効率を計算しました。が作業を担当し、人間は他のことをしているか、単に仕事を離れてグラフィックス カードにスローします。お互いに影響を与えることなく、夜間にカウントします。」
もちろん、AIは万能ではありません。インタビュー対象者の何人かが典型的な例を挙げました。現在、ユニークなアート スタイルを特徴とする製品については、AI はまだあまり役に立ちません。
理由の一つは警戒心です。ある程度の規模のメーカーは、AI で生成されたコンテンツを商用ゲームに直接使用することはほとんどなく、これをプレイヤーやユーザーに宣伝することもありません。 「これに対して非常に嫌悪感を持っている人が今でもいます。割合は高くないかもしれませんが、絶対数は少なくありません。」と吉川ミンジン氏は言います。多くの場合、価値はアートリソースにあります。それが「覆す」本物のアーティストなのか、本当に AI を使用しているのか、彼は疑問に直面するでしょう。
もう一つの理由は操作性です。昨年、一部の開発者は、独自のスタイルに適応する AI をローカルでトレーニングしたいと提案しました。吉川明佳氏によれば、この問題と散発的に指摘されているAIツールやその他のオフィスソフトの互換性の問題は技術的にはほぼ解決されているという。今日、Photoshop などの一般的に使用されるツールだけでなく、組み込み AI プラグインがリリースされ、ChatGPT が検索エンジンに接続され、StableDiffusion などのオープン ソース ソフトウェアにより、メーカーは独自のニーズに応じて機能を分割および専門化できるようになりました。理論的に言えば、各メーカーは自社のプロジェクトに合わせて調整された一連の AI ツールを保有し、独自の製品スタイルに合わせてローカルでトレーニングできるようになりました。
ただし、このツールセットはすべての人に適しているわけではありません。彭格氏は、中堅メーカーの視点からAIツールに必要な目に見えないリソースについて説明した。
「たとえば、StableDiffision の将来の開発方向は、カスタマイズされた最適化調整を行い、より独自のモデルを育成するための再開発能力を持つ B エンド企業に主に依存する必要があります。しかし、これは 2 つの基盤に依存する必要があります。1 つはコンピューティング能力、もう 1 つはコンピューティング能力です。 「権力とはお金を意味します。もうひとつはデータです。AI に供給できるローカル データを大量に持つ必要があります。」
大企業は中小企業よりも多くのデータを保有している必要があります。 「これは広告業界のようなものです。大手広告会社 (4A 広告など) は毎年世界中で同様のプロジェクトを何百件も行っていますが、小規模な広告会社 (クリエイティブ ホット ショップなど) は年間数件しかありません。とはいえ、1 件か 2 件です。」特に優れており、すべて高品質の製品ですが、AI の指向性トレーニングをサポートするにはデータの量が困難です」と Peng Ge 氏は述べています。指示されたトレーニングがなければ、AI マッピングは非常に均一になります。 「ハッキリ言って、インターネット上で流通している最も一般的で標準的な二次元の絵のスタイルを訓練するのは簡単であり、競争力はありません。」
したがって、Peng Ge 氏の見解では、AI テクノロジーの急速な発展により、実際に生産性が「分散化」され、原画を買う余裕のない小規模チームがまともなアートを持てるようになり、プログラムができない独立系開発者が ChatGPT コードからコピーできるようになりましたが、重要なことは、大手メーカーが依然として優れた優位性を持っているということです。 「今後のAIGCを発展させるためには、前時代に蓄積された基礎データが財産になるかもしれません。」
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これらの開発者からのフィードバックから判断すると、AI は開発プロセスにおいてすでにかなりの役割を果たすことができますが、一部の人々が想像したり自慢したりするほど全能で強力ではありません。
歴史家は、チーム内でAIを使用する効果が良くない場合、監督がAIが何をするかを考えていない可能性があると感じています。これは最終的には認識の問題です。
「AI がゼロから最終製品を出力できることを期待する人もいますが、それは現時点では明らかに不可能です。AI が最も満足のいく結果を直接与えることはできず、特定の手動機能を完全に置き換えることはできないとわかると、次のように感じます。 「AIは役に立たない。歴史家は「一歩で空に到達するというこの考えは間違っている。AIは開発者にとっての加速ツールである。これを認識していなければ、AIをうまく活用することはできない。」と述べました。言い換えれば、AI は目に見えない従業員や知的な従業員として数えることさえできず、適切な人材の効率を向上させるために使用される既存の従業員のアシスタントです。
ペン兄弟の考えは、メーカーがカスタマイズできる StableDiffusion のようなオープンソース ツールが普及した後、将来の AI ソフトウェアは、Feishu や DingTalk のようなオフィス ソフトウェアと同様に、大手メーカーまたは専門チームによって構成され、メーカーが購入して使用する必要があるというものです。吉川氏のチームは、長期的な協力プロジェクトで同様のサービスを提供することを検討し始めている。
私たちは確かに新しい時代の瀬戸際にいますが、実際にその時代に足を踏み入れるには程遠いです。テクノロジーがどこで使用されるか、徹底的に使用されるかどうか、視聴者に受け入れられるかどうか、これらの大部分はまだ調査と検証を待っています。
結局のところ、「AI を使用する」ことが標準になると、業界の人々は、開発ツールとしての AI の立場と、ユーザーとしての自分たちの立場の両方で、適切なポジションを見つけようとしています。これは長い探求期間となるでしょう。この期間に最終的に開発者にチャンスが待っているのか、それともより厳しい課題が待っているのかを判断するには、まだ時間がかかるかもしれません。
(取材先の希望により、記事中の一部の登場人物は仮名です。)