“这是一个人力密集型行业。” 一位曾在国际 3A 游戏公司负责图像的人士说。他当时所在的游戏制作核心团队大概 40 人，只有 3 人负责美术。但这 3 人背后有一个庞大的美术制作体系：团队所在地有 150 人的美术中台团队为他们服务；在上海有公司的内包美术团队，给这 150 人服务；在中国其他城市，比如南京、成都，还有团队为上海的内包团队工作。多位游戏行业人士估算，现在开发一款游戏的成本，50% 用在美术上。
半年多之前，AI 作图应用无法精确控制生成图片的风格或内容。AI 工具能做的只是在第一个阶段生成概念图。这是游戏制作过程里美术团队投入最少的一个工作。“其实去网上找图也不慢，只是让大家有个感觉。” 一位游戏美术中台负责人对《财经》说。
刘渡所在游戏公司能先用上 AI 工具作图，主要原因是他们当时没开发新游戏，美术工作主要画概念图和营销用的图。最耗费精力的生产环节还无法用 AI 加速。
许多游戏公司人士的想法跟黄一孟类似，那时并不认为 AI 会大幅提高生产力。在一次业内活动上，还有腾讯游戏团队的人说 “外包就是我们的人工智能”。
到 2022 年底，当全球关注 的时候，AI 作图应用也有了重大突破。一位韩国科学技术院的开发者把 LoRA 用到了 中。开发者只需要上传几十张相同风格的图片进 ，就能训练一个专门生成同种风格图片的模型。
LoRA 最早由微软发明，用于低成本微调大语言模型，它让 AI 作图变得可控且便宜。基于 训练一个 LoRA 作图模型，一台配备英伟达 4090 游戏显卡的电脑一晚上就能完成。
基于 LoRA 微调模型生成的图，左侧为手绘图，右侧为 AI 生成的图片。 来源：游戏动画师大谷
两个月后，斯坦福大学的博士生 Lvmin Zhang 开发了 插件 ，让人可以精确指挥 AI 模型生成图片细节。比如使用者可以要求 AI 将白猫变成黑猫，整个过程不会改变猫的样子；也可以要求 AI 按照手绘的线稿上色。
用 控制模型给手绘线稿上色。来源： 的 页面
从人指挥人，到人指挥AI
在心动美术中台团队办公区，许多人工位上都有两个屏幕，一个显示游戏画面，另一个显示代码。经过几个月的摸索，心动逐渐尝试把 嵌入到游戏生产过程里。
概念图以外，目前最成熟的工序是画图标。图标是游戏中表示道具、技能、功能等要素的图片，是最常见的美术资产。
“好的图标能提升游戏质感，它也是非常消耗资源的部分。” 心动美术中台负责人曾子锋说。如果要求制作精良，每个图标至少需要一位画师画一天。现在用人工智能辅助，心动制作图标的效率提升将近 4 倍。
美术不用再照着原型图一遍一遍上色，修改细节，耗费大量时间。画师可以先画十几张完整的图，用 LoRA 调整 ，训练一个风格确定的模型。然后，他们只要画好草图，输入到模型中，用 控制生成细节，然后给模型生成的图提修改建议，让模型继续生成，最后再由自己定稿。
曾子锋 2000 年开始学习用计算机绘画，毕业后先做了用户体验设计，后来进入游戏行业，经历过多次技术革新对商业绘画和设计的冲击。
今年新年后，曾子锋给一款游戏的美术团队负责人介绍人工智能。他让对方先画个背包图标的草图、指定想要的风格，输进调整好的 。不到一分钟时间，屏幕上出现了 50 个风格相同但不重样的背包图标，“如果不满意，再点一下就能再有 50 个”。他看到对方脸上无法抑制的激动表情。这位负责人在 5 分钟内就决定采用新技术，解决积压的工作。
图标的绘制之前大多由外包团队完成。曾子锋在确定人工智能工具可以提高效率后，就暂停了部分美术外包，“我们需要先了解研究 AI 技术会给美术流程带来多大的变化”。他打算先内部摸清楚 AI 对制作效率提升多少，再和外包团队商量新的生产节奏和成本。
一同停掉外包还有心动的游戏翻译团队，替代者是 。“原本内部也有人负责后续审核和润色。（外包）换成 AI，怎么着都提升效率。” 黄一孟说。 还能根据设定给游戏中的场景、角色、技能取名字、写描述，“策划肯定都用得上”。
技术实力更领先的育碧，则是开发了一个类似 的文本生成工具 （影子写手），辅助游戏开发者写游戏角色的次要对话。根据育碧的演示，开发者往 里输入背景信息，应用会生成几条文字，让开发者选择更合适的那一条——这个选择的过程就是人对 AI 作出反馈，可以提升模型的能力。
在高度分工的行业，通常是一些人指挥另一些人完成更初级的工作。AI 的介入基本不会完全替代一个工种，但初级工作需要的人力大大减少。
游戏的分发和推荐也需要 AI 大语言模型的介入。心动经营的 是全球最大的手机游戏玩家社区，中国版每个月有超过 4000 万人使用。过去一年，靠着改进推荐算法等措施， 的收入增长超 40% 到近 10 亿元。
算法团队负责人李昀泽是心动公司最早意识到 潜力的人之一。他 2020 年离开阿里妈妈加入心动，带队重写了 广告推荐算法。 发布不到一周，他就给公司的高管们做了一次技术分享，在那之后，他的大部分精力都在研究如何以 AI 提升 的效率。
李昀泽现在最要紧任务，是带着团队汇总游戏相关的文本数据，用开源的大语言模型开发新的搜索功能，让用户在 上更准确地找游戏、查攻略。
“游戏也是一个学习产品，一款游戏好不好玩，需要深度体验、掌握技巧后才能有明确感受”。李昀泽说， 类似的技术，可以降低用户学习一款游戏的门槛，让玩家受众变得更广，从而提升整个行业的效率。
昨天还绕不开的技术问题，今天可能就解决了
技术在快速迭代。此前半年，李昀泽和曾子锋有共同的感觉。
和黄一孟等公司高管确认要开发 新功能后，李昀泽制定的方案是用开源的大语言模型，用心动积累的专有数据训练，“当时觉得调用 的 API 太贵了”。
到了 3 月初， 把 的 API 价格压低到原来的十分之一，处理百万个单词还不到 20 元人民币。他制定的开源方案随之动摇，最大的价格问题已经解决，心动开始使用微软在中国代理的 服务。
现在，心动的方案又回到了开源大模型上。从 Meta 开源 LLaMA 之后，开源社区每天都有大量的项目诞生，效果持续提升。虽然效果还有差距，开源社区已经具备了复刻一个 的所有组件。
“最难的是学习过程，因为它进展得特别快。” 李昀泽说。他与几位大模型创业者建了个微信群讨论最新技术进展和论文，半天不看，未读消息就有 99+。
“CPU （脑子）已经很久没有全负荷运转了。” 曾子锋也说，“过去这几周，完全没停下来过，因为信息更新太快了”。
他现在与同事交流技术，都会事先强调 “今天说的话，不一定明天就会有用”。他有过切实体会。
今年 2 月，曾子锋刚把 “用人工智提升美术效率” 写进年度 OKR 没多久，就遇到瓶颈。LoRA 能控制模型生成图片的风格，但无法控制细节，很难用到实际美术生产环节。他和同事想尽各种办法——试验不同的提示词，调整训练 LoRA 的方式，尽可能让模型再听话一些，效果都不够好。
然后 出现了。“之前绞尽脑汁想达到的效果和画面控制力，通过它很简单的就实现了。” 他说。
为了让团队成员更快地跟上技术迭代速度，心动美术中台部门每周五都会组织 AI 技术交流会，鼓励同事分享使用 AI 的技巧和新技术信息，公司也建了专门讨论 AI 的 Slack 频道。
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