AIGCは次のMiHoYoを再現できるだろうか？おそらくあなたを失望させたでしょう

出典: 景河

著者：銭紅燕

画像の出典: Unbounded AI ツールによって生成

中規模のゲーム メーカーは、この AIGC の波の中で最も複雑な人々のグループかもしれません。

AIGC ツールによってもたらされる効率の向上により、メーカーは新しいテクノロジによってもたらされる変化を受け入れるか受け入れなければなりません。特に 2D アートの分野では、ワークフローへの AI ツールの統合が一般的な現象になっています。

筆者も最近いくつかのゲーム会社を訪問し、AIGCツールを使用した後の現在のパイプライン制作プロセス、効率改善、遭遇した問題、AIへの需要などについて意見交換をしました。

その中で、100 人規模の中小規模のチームが最も恩恵を受ける可能性がありますが、巨額の利益を享受する一方で、AI テクノロジーの継続的な発展に伴い、基礎となる AI テクノロジーの強みの欠如により、これらのメーカーが競争力を失ってしまうのではないかと懸念しています。未来のAIの波は遠くに投げ飛ばされました。

対照的に、100 人未満のチームや数千人規模の企業は、AI に対してあまり積極的ではなく、静観しているだけです。しかし同様に、AI がゲーム業界にもたらす長期的な変化に対しては、ほぼ全員が前向きな姿勢を持っています。

彼らは躊躇し、喜び、恐れ、憧れます... AI 時代のゲーマーは、創造性、感情、テクノロジーが絡み合った革命を経験しています。

コスト削減と効率の向上は確かに

『スペース オペラ ハウス』の登場から 1 年近くが経ちますが、AI ツールは依然として多くのアーティストに受け入れられておらず、これはゲーム業界では珍しいことではありません。

しかし一部の企業にとって、AIがもたらすコスト削減という大きな誘惑に比べれば、アーティストの反対はそれほど重要ではないようだ。

**キムは数百人の従業員を抱えるゲーム会社の CEO です。彼らは主に MMORPG カテゴリで働いています。彼は著者に、アート アセットが製品開発コストのほぼ 60% を占めていると言いました。AI アート ツールをワークフローに導入した後、彼らの2D アート アセットの作成時間とコストが約 50% 最適化されました。 **

同様の規模の別のカードメーカーも、「コスト削減と効率化」率はおそらく40％～50％に達する可能性があり、上司の態度はより過激で、定期的にAIによるコスト削減と効率化について尋ねてくるとのこと。すべてのアーティストは、Stable Diffusion や Midjourney などの AIGC アート ツールを使用できる必要があります。

「Stable Diffusion のような AIGC アート ツールはオープンソースです。私たち 5 ～ 6 人が自分のアセットを使用してトレーニングし、最終的にいくつかの様式化されたアートの要件を満たすことができます。このプロセスには実際にはコストはかかりません。また、品質は非常に優れています」とキム氏は述べました。悪くはないし、場合によっては人工のものよりも優れており、グラフィック アーティストによっては、少し変更を加えるだけで直接使用できる場合もあります。」

ほぼすべての企業が AIGC アート研究者の採用ニーズを抱えています

筆者が訪問したところ、ほぼすべてのメーカーが安定拡散を使用した一連のアート制作ツールを構築しており、一部のメーカーは対応する用語集を特別に確立しており、カテゴリと品質要件が異なることがわかりました。

たとえば、上記の 2 つのメーカーは、そのような非常にトップレベルのアート資産を必要としていませんが、AI は効率的かつ迅速にニーズを満たし、自然に「よきヘルパー」になります。

また、100 人未満の別のチームは現在 3A レベルのフルプラットフォーム ゲームを開発中ですが、このチームの AI の使用はまだ参考段階にあり、制作プロセスには参加しません。

球団担当者は「料理と同じ。高級レストランに食べに行ったら、手作りの料理のほうが気分が良くなるか、機械で作られた料理のほうがより高度なものになるべきだと思う」と語った。しかし、彼は、AI が将来的にゲーム業界に前向きな変化をもたらす可能性があるとも楽観的です。

** それが一部のアーティストの失業につながるかどうかについては、そうなるとしか言えません。しかし、現時点では、AI の描画を修正する必要があるため、これらの AIGC アート ツールを操作する人のほとんどは依然としてオリジナルのアーティストであり、単にアートを AI に置き換えるのではなく、アーティストに新しいペイントツール。 **

AIGC ツールのコスト削減と効率の向上は明らかであり、これがメーカーが AI ツールを積極的に採用する主な理由でもあります。多くのアーティストやプレイヤーが懸念している創造性の抑圧、スタイルの均質化、コミュニケーションプロセスの低下など、AIの悪影響についてメーカーはどう考えているのでしょうか？

AI は創造性を殺す？不確実

従業員数千人のメーカーのテクニカル ディレクターであるレオから、著者はいくつかの異なる答えを得ました。

レオ氏は、AI アート ツールの普及プロセスはまだ比較的緩やかで、彼らにとって AI アート ツールの利点は 2 つの側面があり、コスト削減と効率の向上は当然 1 つであると述べました。一方で、AI ツールの使用は創造性を殺すのではなく、創造性を刺激することがあります。

「人が生み出すものは、多かれ少なかれその人自身の経験、知識、スタイル、能力に影響されますが、AI は何千人もの人々の知恵を結集するため、より多様性に富み、より自由なスタイルになる可能性があります。」レオは、「AI によって生成されたいくつかの絵では、私たちのアーティストは、そのような構図の可能性を本当に思いつかないと言っていました。」

～画期的な「スペースオペラハウス」～

もちろん、筆者はAIもそうだと主張しているわけではなく、効率の向上やインスピレーションの提供といったAIの利点が業界で一般的に認識されているということを言いたいだけです。

次に、AI の欠点について話しましょう。

テクニカル ディレクターや CEO などの管理職の視点から見ると、AI による全体的なコストの削減と効率の向上は目の前にありますが、個人のアーティストとなると、AI ツールの不安定性が作業の煩わしさにもなっています。

AIツールの普及により、メーカーによっては作家の納期が大幅に短縮され、10日で完成した原画が納期に2日かかるケースもあるかもしれません。一部のアート関係者からは「調整に1日かかった」との声が上がったが、それでもAIは満足のいく絵を生成できず、最終的には仕事を終えて帰宅し、残業して手で描くことになった。

しかし、その不安定さは経営者も承知しており、納期をあまり厳しくしないようにしており、メーカーは品質と納期の「Win-Win」を追求し続けている。

**また、一部の 3D ゲーム作品では、3D AI 生成技術がまだ模索段階にあるため、キャラクターやシーンなどの 3D モデリングをモデラーが手作業で行う必要があります。ただし、モデリング時に参照する原画はアーティストの完全なオリジナルではなくAIによって生成されるため、2Dアーティストにもモデラーにも理解できない部分がコミュニケーションに含まれることは避けられません。 **

このような状況に対し、レオ氏は筆者に対し、AIツールを利用する際にコスト削減や効率向上よりもクリエイティブな参照を重視する理由もここにあると語った。

**「私たちの意見では、コスト削減と効率の向上は目標ではなく結果です。修正された AI によって生成されたグラフが私たちの基準を満たすか、さらに上回る場合は、スムーズに使用されます。そうでない場合は、私たちも喜んで使用します」アーティストが自分たちで絵を描くためにもっと時間を費やすためです」とレオは語った。 **

**上記のような状況が頻繁に発生することを防ぐため、レオの会社では基本的にアーティストが AI で生成された図面の各要素を自己解釈して修正することを求めており、アーティストがその構想と制作に参加し、理解できるようにしています。絵全体。 **

**アートにはそれほど手間がかからないように見えますが、制作プロセス全体で見ると、制作に 3 ～ 6 か月かかる 3D キャラクターは、AI ツールを使用することで制作期間を 1 か月短縮できる可能性があります。最適化は主に2Dアート、つまり原画設定段階です。 **

カテゴリ、プロジェクトの品質、企業規模、対象ユーザー層の違いにより、メーカーごとに AI ツールに対する姿勢が異なることがわかります。良いものを発掘し、悪いものを排除するのがメーカーの AI 手法です。そして自分自身の中核となるニーズを見つけます。

AI時代の神話

著者は記事の冒頭で「中規模のゲームメーカーは、このAIGCの波の中で最も複雑な人々のグループかもしれない」と述べた。

一方で、彼らは規模が小さく、管理が比較的容易であり、彼らが制作する製品はアートの品質をそれほど要求されていないため、ゲームメーカーの中で最大の受益者となっています。

一方で、基盤となる大規模モデルを学習させる技術基盤を持たないため、AI技術の急速な発展により、技術的優位性を持つ大手メーカーに取り残されてしまうのではないかと懸念している。

業界にとって、最も需要がありながらも未成熟なテクノロジーは、3D モデル生成用の AI テクノロジーです。実際、市場には、UV 表示、LOD 削除、スキニングとボーンのバインドなど、3D モデルの制作における一部のリンクの最適化に役立つ 3D AIGC テクノロジがいくつかあります。実際にゲーム制作に導入されるまでには、まだ長い道のりがあります。

NVIDIA GET3D 3D 再構成ソリューション

興味深いのは、筆者が最初に訪問したメーカーの半数以上が大手メーカー出身であるため、この点についての懸念は比較的少なく、初期使用と後期使用の違いだけである。

独立系の中堅メーカーについては、中堅・大手メーカーになるという目標はあるものの、それに見合った技術力を有していないのが現状である。

今見てみると、ゲーム業界（サードパーティサービスプロバイダーを除く）でAIGCの基盤技術に参入できるだけの体力を持っているのは、基本的にTencent、Netease、Byte、Ali、Kuaishouといった伝統的なインターネット企業である。ゲーム会社、ミハユウが一番チャンスがあるかも知れません。

中堅メーカーの要望も非常に直接的で、オープンソースの 3D 生成モデルや製品が市場に登場して自社で使用できるようにすること、またはサードパーティのサービス プロバイダーがカスタマイズ可能な 3D 生成の商用製品を提供できることを望んでいます。効果は良好なので、彼らは喜んでお金を払います。

したがって、AI が中小企業のチームが大企業と競争するのに役立つという以前の期待、あるいは「AIGC 時代が次のミハヨウを運営できる」という主張さえ、今では実現するのが困難です。

しかし、短期的には、AI は、これまでは多くの人が完了する必要があったタスクを小規模なチームが達成できるようになり、開発者のアイデアを最適に表現できるようになる可能性があります。 『原神』を再現するのは難しいが、『ヴァンパイア・サバイバー』を再現できたのは少なからず成功だろう。

著者は、一部のメーカーがアート制作に加えて、AI を使用してネイティブ AI ゲームプレイを探求し、AI 主導を真の中核となるゲームプレイにしようとしていると理解していますが、そのほとんどすべてがまだプロトタイプの試用段階にあります。より成熟したゲームプレイ システムを使い果たすことができれば、まったく新しいゲームプレイ カテゴリを作成することも不可能ではありません。

おそらく、AI の波の下では、これがゲーム業界の本当の技術的恩恵となるでしょう。