南方财经全媒体记者吴立洋北京报道
作为2023年“大模型元年”之后的技术创新落地期，各类垂直AI在不同行业的应用贯穿2024年大部分互联网相关行业的创新主轴，其中，高度依赖内容创作与输出的行业亦是AI落地的重点领域之一。
在2024年行业发展的年度梳理环节，在文本、美术、音效等多个研发模块的实践效果成为12月12日开幕的游戏产业年会交流热点，来自游戏研发不同环节的从业者在此分享自己的心得与经验。
从大部分从业者的交流内容来看，降本增效仍是厂商们积极引入、尝试大模型的直接原因，也是其当前商业化的主要盈利核心。但随着大模型创作质量和精细度的不断提升，越来越多的从业者开始发现，最终游戏成品的质量依然离不开核心的创意和不断地调试打磨，新的实践案例也是大模型自我迭代的数据基础，未来的内容生产需要在从业者与AI平台间构筑更良性的交互生态。
革新而非颠覆
“今年以来，大模型技术在视频领域取得了突破性进展。对于游戏行业，视频生成能力有望替代传统游戏生产方式，极大提高游戏发行内容的创作效率。”AI实验室负责人丁超凡在本届产业年会的“AI技术赋能游戏美术：从想象到实现”分论坛上表示，在大模型走向业界的不断实践中，其已经演化出与实际生产流程相匹配的多种实用工具形态。
例如在内部使用的AI美术生产平台上，相较于大部分ToC大模型直接给出图片文件的方式，提供给游戏研发人员的大模型支持文生图、图生图在同一页面生成新内容，并以独立图层形式输出生成内容，指令只对当前可见图层生效，并支持透明通道图层生成PNG格式文件，图层间可直接合并重绘。
这些面向B端需求的机制，大大方便了研发人员后续修改调整，实现了在同一平台内完成复杂任务，无需频繁切换工具，大模型在垂直领域的生产实践中磨合出了更具可操作性的产品形态。
“比如在过去的美术生产流程中，从搜集概念参考图、手工绘制到调整定稿、多视角绘制，再到对接动效、模型、宣发，可能需要二十多个工作日的流程，而在引入AI精简流程后，可以压缩80%的工作量。”丁超凡表示，除了效率提升外，AI带来的作用更体现在游戏策划可以提前通过大模型生成大量概念图，减少与美术之间的沟通和调整次数，进一步降低交流成本，革新了传统团队的工作方式。
但另一方面，多位从业者在交流中也指出，AI强大的内容生成能力确实对传统业务开展逻辑带来了巨大冲击，一味追求效率提升反而有可能完全脱离常规研发节奏，不利于内容生产的有序进行。
软件中国区及传媒娱乐行业总经理肖胜凯在论坛发言中表示，AI确实存在对行业潜在的颠覆性影响，因此需要帮助行业用户有序升级生产流程、工具手段，在提升效率的同时避免对现有流程的破坏。
他表示，一方面要明确AI的定位并不是为了取代创作者，而是帮助创作者，二者互补协同；另一方面要推动开放合作，和行业共同打造开放平台，建立能够容纳更多合作伙伴的行业生态。
打造链路闭环
需要指出的是，虽然AI在游戏业的多个环节亦有广泛应用，打通各链路之间的生态闭环却并非可以一蹴而就的目标。在产业年会的交流探讨中，多位业内人士均提到因为游戏产品本身可操作性、可互动性以及多模态的特征，需要结合实际的应用场景和生产链路加以融合。
从目前不同研发环节的实践来看，数据和互动场景是较多被提及的切入口。对于前者而言，高质量的影音、游戏数据是快速提升大模型对游戏这一内容形态特征理解、生产能力的重要资源，可以帮助其送单个图片或视频生产转化为动态、可交互的游戏素材，从而服务于产品研发的全过程。
肖胜凯表示，高质量的三维数据是当前行业发展的重要资源，现在重点推进的工作就是三位数据标准的制定及相关数字资产的开发。
而在互动场景方面，由于在特定的游戏场景中，其包含文本、画面、语音等多种媒体内容亦有内在联系，比如在雨天的游戏场景下，画面表现就是雨滴以及物体表面的水光反射效果，声音方面则是背景音中的雨声，从互动场景的角度出发对其加以识别，则能够进一步提升AI在游戏开发中不同环节的协同度。
在论坛上，丁超凡发布了分别联合清华大学SATLab和西北工业大学ASLP Lab、浙江大学研发的游戏视频生成大模型YingGame和视频配音大模型，他表示，在当前大模型技术的支持下，开发者已经能够跳过传统游戏的3D模型制作和引擎渲染环节，直接生成游戏视频画面，并且通过接入语音大模型，生成与之匹配的复杂音效，产出完整的游戏视频内容。
在这样更为全面的模型能力加持下，厂商和开发者可以在保持从构想到产出再到宣传推广的研发节奏的同时，省去大量繁琐的重复性生产工作，聚焦于玩法设计和内容创新。
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