在2023年初AIGC开始被大众所认知的时候,游戏领域的股票一片飘红,AIGC被认为可以赋能游戏制作的所有的环节,游戏板块(BK1046)从2023年初的800左右到2023年中翻倍至1600左右。
到今天,距离这个概念普及一年半有余,期待的效果实现了吗?AIGC在游戏行业的落地怎样了?倘若翻开各大上市企业的财报,AI无疑都是重点提及的部分,不少厂商都表示在重点布局AI,在原画、文案、配音、海报、客服等场景开始应用。
但如果要聊到底多大程度上降本增效了,或许还无从谈起。游戏行业分析师张书乐认为,虽然游戏作为多媒体内容,是AIGC能够全覆盖的试验场,但目前来看AI还只是一个简单外挂,由于还是初步使用,AIGC的研发维护成本都还没能在较长时间线上摊薄,加上应用不够深入,降本增效短时间内不会被明显看出。
游戏行业投资人高成志对第一财经表示,生成式AI在游戏行业不至于是噱头,这是大的共识,但离大众想象中那么好肯定是有距离的,“主流公司都在积极关注生成式AI的新产品,但尚未有公认很成熟的应用案例。毕竟游戏研发是一项复杂工程,需要跨职能紧密协作,耦合性很强,且作为非刚需的娱乐消费品而言,玩家终究是为体验买单,品质要求又不低。”他认为,游戏行业仍需等待生成式AI的质变,道阻且长。
全球游戏开发者大会(GDC)官方在今年3月发布的《2024游戏行业现状报告》显示,49%的游戏开发者称生成式AI已应用于他们的工作场景。6月21日,伽马数据发布了《中国游戏产业新质生产力发展报告》,其中提到,99%受访游戏行业从业者所在公司已引入AI技术和工具,近六成头部游戏企业已构建AI生产管线、赋能虚拟内容生产或智能营销。
张书乐认为,游戏较之其他载体更具有多元性,是文本、图像、音效、音乐、3D 模型、动画、电影、代码等多种类型资源的复合体。游戏产业的全链条,AI都有用武之地,因此AI对游戏产业来说,近似于一次技术革命。
多数游戏公司会在第一个阶段应用的是概念原画,这是游戏最开始找风格、确定风格的阶段。高成志介绍,在前期确实可以降本增效,“为了能在项目组内对齐题材和美术风格的理解,并确认概念方向,前期需要耗费不少精力在尝试不同画风和跨职能沟通。如果上游的角色原画迟迟未定,下游的3D模型团队也无法生产,只能空转。”
在原来的游戏制作环节,主美可能只擅长1-2种风格,且有可能始终和制作人所想象的表现有偏差,或者吸量数据不够亮眼,就要一直花时间沟通和试错,下游团队只能等待。AIGC带来的赋能是,把图都“喂”给大模型,炼制更适合项目需求的“搜索引擎”。一方面,策划自己也能出图,有助于捋清楚需求,提高沟通效率;二来是帮助美术找造型、用色、元素等参考,拓展风格的同时也减少不断绘制试稿的时间。早日定调,即能早日生产。
2023年就已经有特效外包公司总监对第一财经表示,AI能帮原画提高近50%的效率,前面50%的工作都由AI完成,后面50%的工作是由原画师根据相关要求去修改。
原画生成不仅对研发有帮助,发行也能大大的提升部分效率,尤其是依赖于买量,对素材需求量较大的游戏而言。“发行的投放部门可以拿着AI生成的图去跑测试,看看平台的点击率、转化率怎么样,玩家是不是感兴趣。”高成志表示,不少游戏的获客是买量导向,往往靠少数爆款素材的元素就能吸引大部分目标玩家。
影响投放的变量很多,通常也需要储备大量的素材,“此前要靠外包疯狂出图和视频,质量还参差不齐,然后再测试。现在则能用AI的超高出图效率来解决部分问题,等视频生成更成熟后还能有提高。”高成志发现,游戏企业能通过AI做些剧本和元素的排列组合,更高效地丰富买量素材。
在游戏的3D绘画环节,AIGC也起到一定的帮助。影眸科技联合发起人兼CTO张启煊就对第一财经表示,3D在整个游戏的生产流程里面是较为无聊的一步,“因为大部分的艺术创作都在美术,而3D就是把主美的想法做出来。”这是一个比较枯燥,可发挥空间不大的环节,此外,同样存在的问题是,在美术定稿之前3D的模型团队是空转的,这是人力上很大的一个浪费,因此现在很多游戏团队会将3D外包。
影眸此前发布的ChatAvatar角色生成平台,可以一键生成3D资产,“目前已经在和一些游戏大厂在推进合作项目,但是现阶段的重心还是放在取缔外包3D需求上。”张启煊说。
三七互娱提到,已经将生成式AI技术成熟应用于2D 绘图、智能客服、本地化翻译、文案生产、协同办公等模块。在研发、发行各业务线,三七互娱表示合计AI生成2D绘图每月产量超过28万张,在角色原画环节,通过实施AI制作2D美术的新流程平均可节省60%-80%工时。
在5月的投资者关系会上,完美世界表示,公司已将AI技术应用于包括美术、程序、策划、运营、安全、测试等多个核心环节,涵盖智能 NPC、智能游戏助手、场景建模、AI 绘画、AI 剧情、AI 配音等多个方面。
吉比特在投资者关系会上表示,技术中心在企业内部搭建了针对企业内部成员的AI绘图网站,经过训练的模型能生成在 Demo 阶段可直接用的素材,并替代原本由外包承担的基础性工作,大量减少外包成本。“但对于高质量、高精度的游戏制作和美术设计,我们对 AI 技术的应用还处于探索阶段。”吉比特说。
巨人网络在AIGC方面是高举高打,在今年1月的巨人网络年会上,董事长史玉柱表示,游戏公司若是不积极拥抱AI,早晚会被淘汰,“未来要对AI充分重视、怎么强调都不为过。”
在年报中,巨人网络对AI应用进行了详细阐述,在 AI绘画方面,巨人搭建了 AI 绘画平台iMagine,在角色和场景原画方面的生产效率优化效果达到 50%-70%,在 UI(User Interface,用户界面)和 icon(应用图标)方面的生产效率优化效果超过 80%,部分项目的 UI、icon 已完全实现 AI 出图。
此外,巨人还推出了AI语音生成平台百灵,应用在公司内游戏制作配音、AI NPC 以及宣发配音等环节。在 AI代码方面,巨人上线了代码层大模型,公告提到部分项目的代码研发效率提升达30%-40%。
巨人基于开源模型自主训练的大模型 GiantGPT 于2024年2月完成备案,借助 GiantGPT,巨人表示实现了本地化翻译大模型、智能问答客服的落地,巨人在公告中提到,翻译模型目前已完全替代了第三方供应商初翻,减少了大量翻译外包成本;智能问答客服的问题解决率超过 90%。
伽马数据的调研显示,绝大多数游戏行业收房的人说AI技术对整体项目效率有所提升,“约八成感知效率提升超20%,约一成受访者认为AI能带来50%以上的效率提升。”
高成志认为,总的来看,目前业界讲得比较多的还是AI画图这件事,虽然的确对研发和发行的部分工作有帮助,但尚未攻坚核心环节——如成本大头的3D资产、影响付费的商业化和数值设计。
此外,虽然研发侧的AI是有帮助,但真的去算降本增效的比例还很难,“由于无法直接替代,单一环节的部分提效可能并不直观,且用好AI的学习门槛也不低。”高成志说。
张书乐认为,仅目前而言,能够较好结合AI的游戏场景大体在两个方面:其一是研发层面的语音、原画生成、游戏测试,已经有了一定的应用。其二是游戏体验中,AI NPC已然浮现,同时在UGC游戏上可以辅助用户生成原创游戏内容。至于文本、代码、音乐和视频等需要创意层次较高较复杂的领域,还只是“玩具”。
谈到大模型在游戏领域的落地难度,多位行业人士都认为其工业化流程复杂是最大阻碍之一,其次是目前生成式AI还在发展初期,能力还并不足以替代原有生产环节。
张书乐认为,AI现在只是一个简单外挂,其难以大规模应用的原因,就在于游戏全链条的创意成分、互动内容较为复杂,且极为垂直,覆盖各种数字技术。
游戏的制作流程较为复杂,涉及很多沟通和细化的环节,如原画会把有一点粗糙的成图给制作人看,这样一个时间段会涉及有些细节不够清晰。
“比如在某个关卡中,一座桥得起到遮蔽敌军和暗示剧情的功能,可能初版原画还不够传神,又得多设计几个版本来对比,敲定了才能给3D组做粗模,然后再雕刻细节,最后渲染后处理。如果设计意图或测试反馈有变化,可能还得推翻重来。”高成志介绍,游戏的工业化要求比较高,从原画、白模到最终成品稿其实有很多环节,且要求上下游紧密配合,“上游没搞定、下游没活干,期间为了能够更好的保证整体的体验呈现可控,2D美术、3D美术、编剧、战斗策划、关卡策划等可能都得一起开会,直接AI替代暂时还比较难。”
目前AI可能只解决某个环节里的一个小的问题、小的场景,“即便它做得再好,在整个游戏的生产生命周期里面,占的成本其实是不高的。”高成志表示,在这背后,是模型的泛化能力还不是很好,所以仅能解决单点的问题。另一方面,从产业链结构来讲,游戏行业一大半的钱都给了拥有流量的平台,“很多时候也降不了这些本”。
此前,在一次与腾讯开发团队交流的过程中,腾讯互娱魔方技术中心AI团队负责人就对记者表示,生成式AI能够在一定程度上帮助游戏行业很多,生成很多东西,但帮助是否大到一个地步,能够让开发者去用,要看好处是多少,“生成以后要去调整,打乱了原来的生产流程,策划或美术要看你的收益是不是足够巨大,是否愿意在自己生产的过程中来应用,这都是现在生成式AI在开发里面最大的难题。”
腾讯IEG 魔方工作室群一位主策划表示,目前AI的应用其实是偏向于处理问题上,而不是凭着AI去生产。“AI去驱动生产这件事情,在现在不是首要目标,因为生产对我们策划来讲并不困难,但我再用AI做一个很牛的AI,让它去生产,好像成本更高了。”他提到,团队花一个巨大的成本去训练一个比团队或许差又或许好一点的、不确定的AI,这件事情有点本末倒置了。因此目前更多是策划想解决什么样的问题,让AI帮助做策划。
高成志认为,头部产品仍然是以更高品质为追求,玩家也更成熟,对品牌、质量、IP都有考量,当下AI的水平还达不到体验层的要求。
此前,第一财经与网易高级总监、《逆水寒》手游制作人邹珈璇有过交流,她提到,虽然AIGC可以生成非常精美的图,但游戏需要的是全部符合创作者创作设计和风格表达的结果,AI并不能够做到从0到1的全流程包揽。
在《逆水寒》手游中,很多素材对品质有较为严苛的要求,如高级服装和武器、还原民间传统文化的建筑及文物等,“即便看起来最精美、完成度最高的AI美术作品,我们内部双盲评分也不会超过60分——线分以上。”邹珈璇说,AIGC更多被用于进行早期的原画概念设计,从而快速概念验证,降低策划和美术的沟通成本。
对腾讯、网易这样的厂商来说,美术规定要求或许较高,目前的AI并不能发挥多大的作用。但高成志认为,或许对于一些小型的游戏工作室来说,会有更大的意义。
“对于想开发游戏的个人团队而言,原先需要凑齐美术、程序等职能才能动工,现在借助于AI,能帮助实现较为简单的需求。这能让开发者更快想明白游戏的原型——毕竟能做一个可玩的小demo,胜过天马行空的idea和抽象的策划案。”高成志认为,AI更重要的意义是让更多潜在创作者迈出第一步,降低游戏开发的进入门槛。
整体来说,对于目前AIGC的落地,高成志感叹,离一开始的期待还是有距离,“目前感觉还是浅层次地去试用,努力积极去探索的心态,但尚未有非常亮眼的标杆案例。”
不过,技术路径的变革需要时间,高成志也表示,工具刚出来,发展的势头是很快的。其次,真正能把模型用好的人,可能并不是以前做原画的人,工具的能力还不太一样,所以大家接受也需要一定的时间。