Tartışmaların ortasında ilerleyen yapay zeka teknolojisi, oyun endüstrisinin geliştirme sürecine gerçekten entegre mi?

Kaynak: Touch Music, Yazar: Zhu Siqi

**İnsanlar hala doğru konumu bulmaya çalışıyor. **

Son yıllarda yapay zeka pek çok konuyu ve tartışmayı ateşledi. Geçen yıl eylül ayında, Touchle yapay zeka resmini tartışan ilk makaleyi yayınladı. O zamandan beri AI teknolojisi çok yol kat etti. Yalnızca çizim değil, AI metin, dublaj ve hatta film müziğine katılabilir. Açık kaynaklı yazılımın yinelenmesi ve birçok güçlü eklentinin ortaya çıkması da yapay zeka araçlarının kullanım kolaylığını daha da artırdı.

Aynı zamanda, AI etrafındaki tartışma ve endişe sesleri hiç bu kadar uzak olmamıştı. Kısa bir süre önce, Rhea Games'in ressamı kovduğu ve onun yerine tamamen AI çizimi koyduğu bildirildi. Rhea hızla bunu reddeden bir açıklama yaptı, ancak oyuncular oyun kartı yüzeyinin kalitesindeki düşüş ve diğer nedenlerle bunu hâlâ sorguladılar. Öte yandan, orijinal boyama endüstrisindeki kıdemli pratisyenler, birden fazla üreticinin iş arayanların işe alırken yapay zeka becerilerine yönelik gereksinimlerini özetleyen ve ayrıca yapay zekayı kullandıktan sonra farklı seviyelerdeki boyacıların verimliliğini araştıran bir anket araştırmasının sonuçlarını yayınladı. iyileştirme derecesi. Bu anket esas olarak sanat pratisyenlerinin bu aşamada hala yeri doldurulamaz olduğunu açıklamak ve yayılan paniği biraz hafifletmek içindir.

Rayark oyunları bir zamanlar benzersiz sanat stilleriyle biliniyordu, ancak şimdi ressamlar yerine yapay zeka kullandıkları şüphesiyle tartışılıyorlar.

Bu kafa karışıklığı durumu kaçınılmazdır. Yapay zekanın ortaya çıkışı, ekonomik gerileme ve hatta tüm endüstrinin kemer sıkma durumuyla üst üste bindiğinde, insanların işsizlik dalgasındaki yapay zeka faktörlerinin oranını ve bu teknolojinin söylendiği kadar her şeye kadir olup olmadığını ayırt etmesi zor. Bu nedenle Touchle, oyun şirketinin yapımcıları ve görsel yönetmenleri ve hatta oyun endüstrisinden iş değiştiren AI ekibinin üyeleriyle, sektördeki AI uygulamasının mevcut aşamasını anlamaya çalışmak için bir kez daha temasa geçti.

Sonunda, AI işlevinin çok güçlü görünmesine rağmen, farklı üreticiler ve geliştiriciler tarafından uygulanmasında hala büyük farklılıklar olduğunu ve bunların hepsinin iş akışına entegre edilmediğini bulduk - boyutuna bağlı olarak. üretici, oyun ürününün türü ve hatta Geliştiricilerin kendi AI teknolojisi anlayışı ve hatta oyun geliştirmenin kendisi.

Yapay Zeka Uygulamalarının Mevcut Durumu

"Yapay zekayı iş akışına nasıl entegre edebilirim?" Bir oyun geliştiricisinin yanıtı beklenmedikti: "Güzel soru, biz de bilmek istiyoruz, bu yüzden tartışmak için bir toplantıya hazırlanıyoruz."

Bir anlamda, bu epeyce oyun üreticisinin statükosudur. AI dalgası gerçekten geldi, ancak birçok insan hala suyun kenarında test ediyor.

Yoshikawa Mingjing şu anda bir AI ekibinin üyesidir ve esas olarak işletmeler için AI çizim hizmetleri ve yazılım teknolojisi eğitimi vermektedir. Ekip 2023'ün başlarında kuruldu ve hızla gelişen AI teknolojisinin geleceği konusunda çok iyimser. Şu anda ekipteki insanların farklı çalışma geçmişleri var Yoshikawa Mingjing bir oyun yapımcısı, dolayısıyla oyun üreticileriyle daha fazla teması var.

Bu süreçte, yapay zekanın farklı üreticiler içindeki popülaritesinin aynı olmadığını gördü. Tencent ve Netease gibi büyük şirketler ve bağımsız geliştiriciler, AI teknolojisinin uygulanmasında çok aktiftir. Yelpazenin zıt uçlarında yer alıyorlar ve tamamen farklı nedenlerle benzer teknolojiyi mümkün olan en kısa sürede kullanıma sokmak istiyorlar. Ortadaki hatırı sayılır sayıda üretici, verimliliği gerçekten artırmanın yollarını aramak için hâlâ el yordamıyla çalışıyor. Başka bir deyişle, AI teknolojisi henüz iş akışına tam olarak entegre edilmemiştir.

Büyük üreticilerin örnekleri, çevrimiçi olarak yayınlanan resmi vaka paylaşımlarından elde edilebilir. Bu yılın baharından bu yana, önde gelen üreticiler tarafından paylaşılan öğretim belgeleri internette ara sıra ortaya çıktı. Oldukça ayrıntılı bir StableDiffusion giriş kılavuzu ve bazı pratik uygulama durumları içerir.

Netease tarafından yayınlanan AIGC iş akışının özetinde, üreticilerin AI teknolojisini CG işi, olay işi ve sanal karakterler gibi birçok alana uygulamaya çalıştıkları görülebilir. Bu süreç temel olarak insanlar tarafından ilk gereksinim analizi ve nihai cilalama için gerçekleştirilir.Ortada, referans arama, taslaklar aracılığıyla tasarım tekliflerinin oluşturulması ve hatta kısmi iyileştirme aşamaları yapay zekayı içerebilir.

Bu yılın Nisan ayında Netease, oyun geliştirmeyle sınırlı olmayan içeriği kapsayan yapay zekanın dahil olduğu bazı iş akışlarını paylaştı.

Özetteki durumlardan yola çıkarak, grafikler açısından, AI grafikleri genellikle kullanıcılar tarafından dikkatlice incelenmeyen ve doğruluk gereksinimleri özellikle yüksek olmayan simgeler, canlı yayın özel efektleri vb. oyunlarda tekrarlanan hazine sandığı simgeleri ve madalyaları, simgeler ve daha fazlası. İkincisi, sahne tasarımı, moda tasarımı ve diğer uygulamaların erken aşamalarında hızlı bir şekilde çeşitli çözümler üretmek ve bunları ön iyileştirmeden sonra talep tarafı için seçmek. Son olarak, gerçekçi sanal yüzler oluşturmak, basitleştirilmiş Q-versiyon görüntüleri ve hatta e-spor oyuncularının makyaj fotoğraflarının stilini birleştirmek gibi bazı çeşitli öğeler var.

Haritalamaya ek olarak, ChatGPT şu anda kullanıcı anketi ana hatları oluşturmak ve mevcut veri metinleri üzerinde veri analizi yapmak için kullanılmaktadır.

Oyun üreticisinin tarihçisi, orta ölçekli üreticiler için bir işbölümü uygulaması sağladı.

Görüntü oluşturma teknolojisinin ilerlemesi ve ekranı ayarlamak için kemiklerin bağlanmasına izin veren eklenti ControlNet'in ortaya çıkması nedeniyle, yapay zeka iyileştirmesi için orijinal çizimi tasarlama süreci giderek daha uygun hale geliyor. Manuel iyileştirme için çok sayıda yapay zeka iyileştirme sonucundan faydalı olanları seçmek, orijinal 10 günlük iş yükünü üç veya dört güne kısaltabilir. Tarihçi, "Aslında, manuel çalışmayı ayrıntıları kazmaktan kurtarıyor ve tekrarlayan işi ve açık işi yapay zekaya devrediyor." Dedi.

Programlar açısından, Historian programcıları temel olarak "GPT'den herhangi bir şey isteme", onu gelişmiş bir arama motoru olarak ele alma ve GPT'ye herhangi bir algoritma ve yöntem konusunda net olup olmadıklarını sorma alışkanlığını geliştirdiler. Bu hareketin verimlilik iyileştirmesi, GPT3.5'ten GPT4'e geçişle ileriye doğru bir adım attı. GPT'nin verdiği kodda bug olsa bile geri atıp kendi kendine düzeltmesine izin verebilirsiniz ki bu da programcıya çalışkan bir asistan atamakla eş değerdir ve neredeyse hiçbir ek maliyeti yoktur.

Planlama, GPT iş parçacığı için bir NPC'nin karakterini ayarlamak ve ardından NPC'nin söylemek istediği satırları GPT'ye atmak ve belirtilen karakterle konuşmasına izin vermek gibi olay örgüsünde GPT'yi de kullanabilir. Bu, metin yazarının diyaloğu yazarken yeterince kişilik farklılıklarını yansıtamadığı durumu önleyebilir.

Bir üreticinin görsel direktörü Peng birader, AIGC'nin resim dışında video alanında da iyi performans gösterdiğini söyledi. AI seslendirmeleri ve film müzikleri, video reklam öğeleri için zaten tamamen hazır.

Daha küçük bağımsız ekipler ve hatta bireysel geliştiriciler söz konusu olduğunda, yapay zeka uygulamaları daha radikal olabilir. Bir yandan, bu ekipler yetersiz olabilir ve sadece maliyetin düşürülmesi gerekir.Yapay zekanın kullanılıp kullanılamayacağı bazen bir işlevi etkinleştirip etkinleştiremeyeceklerini bile belirler. Bazı bağımsız geliştiriciler, Touchle'a orijinal resimleri kullanamayacaklarını, ancak yapay zeka ile bazı resimlerin büyük bir şirketinkine benzer etki gösterebileceğini söyledi. ChatGPT'nin evrimi, programlama deneyimi olmayan bazı kişilere oyun geliştirmeye başlama fırsatı verir.

Ayrıca bağımsız geliştiriciler, deneme yanılma olmaksızın kişisel ilgi alanlarına göre deneysel çalışmalar deneyebilirler. Şimdi Steam'de, hepsi yapay zeka tarafından oluşturulan düzensiz resimler, senaryolar, dublajlar ve diğer oyunlar var. Yüksek bir oyun düzeyine sahip olmayabilirler ve resmi işler olarak bile değerlendirilemezler, ancak aynı zamanda bu tür bir teknolojiyi uygulamak için bir yöndürler.

** Engeller hala var **

Pek çok örnek, yapay zekanın mevcut olduğunu gösteriyor, ancak İnternet'teki bazı abartılı açıklamalar ve etkilerle karşılaştırıldığında, gerçek işin çıktısını gerçekten iyileştirmek için başka birçok değişkene bağlı. Örneğin, efsanevi “maliyet azaltma ve verimlilik artışı”, gerçek durum sanıldığı gibi değildir.

Peng Ge'nin geri bildirimlerine göre, karakter çizimleri ve sahne grafikleri gibi "verimlilik geliştirme" açısından, AI koşulunda ortalama verimlilik %50'den fazla artırılabilir ki bu gerçekten önemli bir etkidir. Bununla birlikte, "maliyet azaltma" açısından, şirketin maliyet tasarrufları esas olarak dış kaynak kullanımında kaydedilir ve iç maliyetler aslında önemli ölçüde daha yüksektir, çünkü yapay zekanın kullanımından ve keşfinden sorumlu olmak için daha fazla insan gücü gerekir. "Artık yapay zeka tarafından üretilen şeyler, tanımladığınız ve hayal ettiğinizden hala farklı, özellikle ayrıntılar doğrudan insanlar tarafından tasarlananlar kadar iyi olamaz, bu nedenle deneme yanılma ve tekrarlanan revizyonlar için daha fazla zaman alacaktır."

Tarihçi ayrıca, ChatGPT ve diğerleri tarafından verilen geri bildirimlerin doğruluğu konusunda hala iyileştirmeye yer olduğunu düşünüyor. "Özellikle eksiksiz ve sistematik geri bildirim vermek henüz mümkün değil. El ele verebilir ve belirli bir işlevi yerine getirebilecek doğru kodu verebilirseniz, bireysel geliştiriciler için geliştirme zorluğu daha da azalacaktır."

"Yapay zekaya başlamak gerçekten çok kolay, bu yüzden size ilk başta kullanımının kolay olduğu yanılsamasını verecek ve çok iyi." Birader Peng, işinde yapay zeka kullanımıyla ilgili duygularını şöyle anlattı: "Ama isterseniz bunu işinizde derinlemesine ve doğru bir şekilde uygulayın, yine de yüksek bir eşik var.Sadece profesyonel sanat becerisi değil, aynı zamanda iyi bir mantıksal düşünme yeteneğine de sahip olmanız gerekiyor.

Bu, esas olarak, operatörün AI'nın neyi üretmesine izin vereceğini bilmesi gerektiği ve ilk yaratıcılık ve fikirlerin en önemli olduğu anlamına gelir. "Açıkça söylemek gerekirse, AI 1'den 100'e kadar iyi bir iş yapmanıza yardımcı olabilir, ancak yine de 0'dan 1'e kadar insanlara bağlıdır."

Yapay zekayı iş akışına tam olarak entegre etmenin de keşfedilmesi gerekiyor. "Örneğin, orijinal bir tablo bir sanatçı tarafından sıfırdan çizilirse, taslak, çizgi çizimi ve renkli taslaktan oluşan birden fazla aşama olacak ve arada birçok katman olacaktır. Bazı şirketlerin bu noktada açık düzenlemeleri vardır. uygundur. Sizden önce ve sonra müsveddeyi devralan kişiler sorunsuz bir şekilde başladı.Gözden geçirmek istiyorsanız, gözden geçirmek için belli bir ara aşamaya açıkça geri dönebilirsiniz." Yoshikawa Mingjing, "Ayrıca birçok karakterin ihtiyacı var. Live2D yapmak için taslağın kesilmesi gerekiyor.Puanlar.Ancak yapay zeka tek katmanla direk size atılıyor ve bu temelde modifiye etmek aslında çok zahmetli.”

AI araçlarını iş akışına entegre etmek, insanlarla iyi çalışmasını sağlamakla eşdeğerdir

Değişiklik içerdiğinden, yapay zekanın farklı seviyelerdeki ressamların verimliliğini artırma derecesi aynı değildir. Bu makalenin başında bahsedilen ankette, alt ve üst boyacı boyacılar, yapay zekanın verimliliği önemli ölçüde artırmadığına inanma eğilimindedir. Çünkü sonraki ressamlar yapay zeka çiziminin problemini görseler bile, modifikasyon yeteneğinin olmaması nedeniyle verimlilik artışı hala büyük değil. Boyacılar, çok fazla sorun olduğunu ve modifikasyon etkisinin çok zayıf olduğunu, bu nedenle yeniden boyamanın daha iyi olduğunu düşünüyor. Orta düzey ressamların çoğu, verimliliğin önemli ölçüde arttığını düşünüyor.

Bir bütün olarak ekibin bakış açısından, çıktının kendisinin verimliliğine ek olarak, iletişim verimliliğinin iyileştirilmesi aslında çok önemlidir. "Çünkü eskiden beyin fırtınası yaptıktan sonra herkesin bir konsepte sahip olması ve ardından bu konsepti bir görsele dönüştürmesi birkaç haftayı buluyordu. birkaç saat içinde bitmiş ürün. Talep tarafının veya patronun bir şeyler seçmesine izin verin.” Yoshikawa Mingjing, “Birçok insan bu tür iletişimin maliyetini görmezden gelir, ancak aslında, genellikle, bu tür iletişim herkesin çok zamanını alır. ”

Ve Peng Kardeş, sürece nasıl entegre edileceğini bilmemenin temel nedeninin, yapay zekanın oyun üreticilerinin üretim yöntemlerinde devrim yaratması olduğuna inanıyor. Tıpkı Photoshop ve dijital resim ilk ortaya çıktığında olduğu gibi, insanlar temel olarak yaratma biçimini değiştirmeyi düşünmelidir.

"Örneğin, fason çizime gittik. Fason firmada bir ekip var. Eskiz çizmekten baş artist, renklendirmeden asistanlar sorumlu. Yüz boyamada iyi olan ressam yüz boyamada uzmanlaşır, o zaman parçaları söken ve ayrıntıları tamamlayan özel insanlar var ya da Live2D ve benzerlerini oluşturmak için kemikleri bağlamak... böyle bir dizi montaj hattının işbölümüdür." Peng Ge, "Artık yapay zeka ile, yapay zeka verecek doğrudan bir resim ve bu süreç tersine çevrilebilir. Görüntüleri kesmekten, katmanlamaktan ve ayrıntıları tamamlamaktan ve değiştirmekten insanlar sorumludur..." Farklı standartlara sahip bazı dış kaynak ajanslarıyla karşılaştırıldığında, yapay zeka görüntü çıktısının kalitesi daha istikrarlı olabilir .

Her ikisi de fiziksel iş gibi görünse de, ikincisi şu anda birincisinden daha az zaman alıyor. "Başlangıçta, yönü manuel olarak bulup, manuel olarak hassaslaştırırsanız, başlangıçta katmanları bölseniz bile, toplamda yaklaşık 10 gün sürer. Şimdi AI, yönü 1 gün buluyor, AI 1 gün boyunca manuel olarak hassaslaştırıyor. 2 gün boyunca AI yarı mamul ürünler kullanıyor ve daha sonra manuel olarak rafine ediyor. 2 gün, toplam 6 gün, orijinaline kıyasla hala daha kısa." Tarihçi genel verimliliği hesapladı, "Ve AI'nın çalıştığı iki gün işinden sorumlu, insan başka şeyler yapıyor ya da işi bırakıp ekran kartına atıyor.Geceleri birbirini etkilemeden sayın.”

Tabii ki, AI her şeye kadir değildir. Görüşülen birkaç kişi tipik bir örnekten bahsetti: AI, şu anda benzersiz sanat stillerine sahip ürünlerde hala pek yardımcı olamıyor.

Bunun bir nedeni dikkatli olmaktır. Belirli bir ölçekteki üreticiler, AI tarafından üretilen içeriği doğrudan ticari oyunlarda nadiren kullanırlar ve bunun oyunculara ve kullanıcılara reklamını yapmazlar. "Bundan hala çok tiksinti duyan bazı insanlar var. Oran yüksek olmayabilir ama mutlak sayı da küçük değil." Yoshikawa Mingjing, "Özellikle iki boyutlu oyunlarda, 'alevlenmek' kolaydır Oyuncular." Değer genellikle sanat kaynaklarında yatar. Yapay zekayı "deviren" veya gerçekten kullanan gerçek bir sanatçı olsun, şüphelerle karşı karşıya kalacaktır.

Diğer bir sebep ise çalışabilirliktir. Geçen yıl, bazı geliştiriciler yerel olarak kendi tarzlarına uyum sağlayan yapay zekayı eğitmek istediklerini önerdiler. Akiyoshi Yoshikawa'ya göre bu sorun, yapay zeka araçlarının ve diğer ofis yazılımlarının ara sıra bahsedilen uyumluluk sorunlarının yanı sıra teknik olarak neredeyse çözülmüştür. Bugün, yalnızca Photoshop gibi yaygın olarak kullanılan araçlar yerleşik AI eklentilerini başlatmakla kalmadı, ChatGPT arama motorlarına bağlı, StableDiffusion gibi açık kaynaklı yazılımlar, üreticilerin işlevleri kendi ihtiyaçlarına göre ayırmasına ve özelleştirmesine olanak sağladı. Teorik olarak konuşursak, artık her üretici kendi projesi için uyarlanmış bir dizi yapay zeka aracına sahip olabilir ve kendi ürün stili için yerel olarak eğitim verebilir.

Adobe Photoshop, tasarım uygulayıcılarını şaşırtan resmi yerleşik AI işlevini başlattı

Ancak bu araç seti herkes için değildir. Peng Ge, AI araçlarının ihtiyaç duyduğu görünmez kaynakları orta ölçekli üreticilerin bakış açısıyla anlattı.

"Örneğin, StableDiffision'ın gelecekteki geliştirme yönü, özelleştirilmiş optimizasyon ayarlamaları yapmak ve daha benzersiz modeller geliştirmek için yeniden geliştirme yeteneklerine sahip B-end şirketlerine dayanmalıdır. Ancak, bu şeyin iki temele dayanması gerekir: biri bilgi işlem gücü ve bilgi işlem güç para demektir, diğeri ise veridir ve yapay zekaya beslenebilecek çok sayıda yerel veriye sahip olmanız gerekir.”

Büyük şirketler, küçük ve orta ölçekli şirketlerden daha fazla veriye sahip olmalıdır. "Reklam sektörü gibi. Büyük reklam şirketleri (4A reklamcılığı gibi) dünya çapında her yıl buna benzer yüzlerce proje yaparken, küçük reklam şirketleri (Creative Hot Shop gibi) yılda sadece birkaç vaka yapıyor. Özellikle iyi ve hepsi yüksek kaliteli ürünler, ancak veri miktarının yapay zekanın yönlü eğitimini desteklemesi zor." Peng Ge dedi. Yönlendirilmiş eğitim olmadan, AI haritalama çok homojen olacaktır. "Açıkça söylemek gerekirse, internette dolaşan en yaygın ve standart iki boyutlu boyama stilini eğitmek kolaydır ve rekabet gücü yoktur."

Bu nedenle, Peng Ge'nin görüşüne göre, yapay zeka teknolojisinin hızlı gelişimi gerçekten de üretkenliği "merkeziyetsizleştirdi", orijinal tablolara parası yetmeyen küçük ekiplerin düzgün sanat eserlerine sahip olmasına izin verdi ve programlama yapamayan bağımsız geliştiricilerin ChatGPT.kodundan kopyalama yapmasına izin verdi, ancak önemli olan, büyük üreticilerin hala önde gelen avantajlara sahip olmasıdır. "Gelecekte AIGC'yi geliştirmek için, önceki dönemde biriken temel veriler zenginlik olabilir."

Doğru konumu arıyorum

Bu geliştiricilerden gelen geri bildirimlere bakılırsa, AI, geliştirme sürecinde önemli bir rol oynayabilir, ancak bazılarının hayal ettiği veya övündüğü kadar her şeye kadir ve güçlü değildir.

Tarihçi, yapay zekayı takımda kullanmanın etkisi iyi değilse, yöneticinin yapay zekanın ne yapacağını düşünmemiş olabileceğini düşünüyor. Bu nihayetinde bir algı meselesidir.

"Bazı insanlar yapay zekanın bitmiş ürünlerin çıktısını sıfırdan elde edebileceğini umuyor, ki bu şu anda kesinlikle mümkün değil. Yapay zekanın doğrudan en tatmin edici sonuçları veremediğini ve belirli bir manuel işlevi tamamen değiştirmediğini anladıklarında, bunu hissediyorlar. Yapay zeka işe yaramaz."Tarihçi, "Bu tek adımda gökyüzüne ulaşma fikri yanlış. Yapay zeka, geliştiriciler için bir hızlandırma aracı. Bunu tanımazsanız, yapay zekayı iyi kullanamazsınız." diğer bir deyişle, yapay zeka görünmez veya akıllı bir çalışan olarak bile sayılamaz, doğru kişilerin verimliliğini artırmak için kullanılan mevcut çalışanların asistanı olarak kabul edilir.

Brother Peng'in fikri, üreticilerin özelleştirmesine izin veren StableDiffusion gibi açık kaynaklı araçların popüler hale gelmesinden sonra, gelecekteki AI yazılımlarının büyük üreticiler veya Feishu ve DingTalk gibi ofis yazılımları gibi profesyonel ekipler tarafından yapılandırılması gerektiğidir. Yoshikawa'nın ekibi, benzer hizmetleri uzun vadeli işbirliği projelerinde sunmayı düşünmeye başladı.

Gerçekten de yeni bir dönemin eşiğindeyiz ama aslında ona adım atmaktan çok uzağız. Teknolojinin nerede kullanıldığı, radikal bir şekilde kullanılıp kullanılmadığı ve izleyiciler tarafından kabul edilip edilmediği, bunların büyük bir kısmı hala keşfedilmeyi ve doğrulanmayı bekliyor.

Günün sonunda, "Yapay zekayı kullanmak" norm haline geldiğinde, sektördeki insanlar hem bir geliştirme aracı olarak yapay zekanın konumu hem de kullanıcılar olarak kendilerinin konumu olmak üzere doğru konumu bulmaya çalışıyorlar. Bu uzun bir keşif dönemi olacak. Bu dönemin sonunda geliştiricileri fırsatlar mı yoksa daha zorlu zorluklar mı beklediğini söylemek yine de zaman alabilir.

(Görüşülen kişinin isteği üzerine yazıdaki bazı karakterler rumuzdur.)