序言

文中将会先容当前AI在2D美术中的运用与在游戏美术中落地利用的可能性,并网络整理了当下赞助2D美术创作流程中的一些值得关注的AI运用。
希望能为艺术家和美术从业者供应更多的灵感和帮助。

一、插画自动天生

本日有很大基数的AI绘画创作者们,他们的绘画水平实在很高,他们借助AI不是为了得到一个非常详细的风雅度很高的绘画成品。
他们想要的实在是AI给他们供应一个思路,可能是构图上的,可能是颜色上的,可能是更加摸棱两可的画面感想熏染,然后他们再在这些根本之上进行自己的创作。

原画概设氛围参考细说AI在游戏2D美术中的应用

1.1 运用处景

• 观点图赞助设计,为前期角色设计、场景观点设计、服装设计、武器设计、海报设计等供应设计参考

• 相同风格衍生作品、风格迁移等。

1.2 上手难度

• 上手难度险些为零,以Midjourney为例(见视频),进入Midjourney Discord社区newbies板块,输入/imagine+描述语句发送。
即可快速天生预览图。

• 文章头图来自作者初学Midjourney5分钟后的成果,所有内容干系链接放在文末。

1.3 运用案例

1.3.1 Midjourney

Midjourney是Disco Diffusion的原作者Somnai所加入的AI艺术项目实验室。
可以通过字段天生观点设计图,目前已开放Beta测试版,已经能做到极为细致的观点设计图。

[ 上图为创作者利用midjourney输入如下一段话天生promote: "Earthquake,tsunami, tornado, volcano eruption, destruction of city, cinematic" ]

[ 上图为创作者利用midjourney输入如下一段话天生promote: "dark fantasy thief, full body, wearing leather armor suit, belts, strap, pockets on chest, white light smoke" ]

[ 海内艺术家Whimmy的AI创作作品 ]

[ 光子事情室群3D艺术家 陈麒宇老师的作品 ]

除此之外,目前不少AI绘画还有频繁更新的midjourney社区,公开的创作思路和源代码给社区和创作者带来无穷无尽的化学反应。

社区作品:

1.3.2 Dell-e-2

DALL·E 2 是一个新的人工智能系统,可以根据自然措辞的描述创建逼真的图像和艺术。

美术同学可以考试测验同样风格不同位置的风格迁移,为创作供应更多灵感和布局参考

• 通过利用笔墨关键词绘画

[ promote: Teddy bears, mixing sparkling chemicals as mad scientists,in a steampunk style ]

• 通过为绘画天生相同风格的变体

• 通过为绘画指定位置添加相同风格物件

1.3.3 ArtBreeder

Artbreeder,前身为 Ganbreeder,是一个协作的、基于机器学习的艺术网站。
利用 StyleGAN 和 BigGAN 模型,该网站许可用户天生和修正面部、风景和绘画等类别的图像。
通过稠浊图片绘制新的图片,为创作供应可能性和不同的风格参考方向

1.3.4 NVIDIA CANVAS

把笔触变成写实风格的风景。

Nvida canvas供应了图层和类型笔刷用于通过大略的笔触绘制真实地形图片。

1.3.5 Style Transfer

将一种风格的图像内容优化为特定其他风格的内容类似ArtBreeder,将两张图像稠浊,可用于场景设定风格的测试及参考

1.3.6 Stable Diffusion

Stable Diffusion中可以通过输入拼合的素材图天生完全的观点设计图,可以用于赞助场景构图等利用场景。

二、资产贴图天生

2.1 运用点

• 真实图片转Substance资产

• 提高贴图分辨率

• 快速制作天空盒

2.2 天生天空盒

GauGAN360 能将粗糙的涂鸦天生真实感的8K、360 度全景图。

2.3 合营AI绘制PBR贴图

2.3.1 Dream-Texture

• 可以利用大略的文本提示创建纹理、观点艺术、背景资源等。
供应了多种选项(如利用“无缝”选项创建完美平铺且没有可见接缝的纹理贴图)定制化天生贴图

• 在现有纹理上快速创建变体

考试测验 AI 图像天生

2.3.2 其他实践

• 结合Photoshop、DALL-E 2\midjourney、Gigapixel AI、Substance 3D Sampler/Designer 和 Marmoset Toolbag ,MVDIA的材质艺术家演示了如何通过AI赞助,从照片图片到材质的事情流程。

三、2DAnimation 绑定与动画制作

3.1 运用点

• 2D表情动作映射,2D 动画绑定等

3.2 Nvidia Vid2Vid Cameo

该模型基于天生式对抗网络 (GAN) 绘制面部动作,以捕捉实时运动,进而将该运动传输至虚拟角色。
经由 18 万个视频的演习,该网络学会了如何识别 20 个关键点以对面部运动进行建模,即编码眼睛、嘴、鼻子、眉毛等部位的位置。

3.3 Creature:Auto Rigging 2D Humanoid Characters

Creature可为2D数字内容添加流畅的动画及自动2D绑定、2D FK/IK等。
个中的Smart AI Rig功能只需供应角色姿势,按一下按钮即可对角色进行绑定和设置权重。

总结

赖于深度学习的发展和AI创作社区的兴起,截至今日AI在赞助美术创作领域有了很大的进步。
经由调研,我们创造AI赞助逐渐有了转化成生产力潜力,人工智能的进步带来了新算法和高性能工具,为艺术家供应了一种新的创作和反思视角,让我们看到在游戏美术中利用AI的更多可能性。
它所展现的实际效果也值得被创作者和开拓者们重视。

在赞助2D创作设计时,也为我们供应了另一种思路,帮助艺术家提高创作效率和从一些繁琐的事情中解放出来。
或许它会成为未来创作者的一个常备工具库,总之让我们期待它能带来的更多可能性!