AI全自动生成二次元妹子?

2021-03-19
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在游戏市场愈发精品化的现在,一款游戏除了玩法的创新、优秀的世界观故事,最开始玩家能够接触了解到,也是最直观能够展现游戏素质的元素就是美术风格,对于部分玩家而言,甚至可能是某一特定角色的立绘。优秀的美术也是为什么很多二次元游戏如此受玩家欢迎的原因之一。

但艺术对于许多有技术背景的开发者来说并不容易。优秀的艺术设计对于资金紧张的小团队来说是一笔不小的开销。但如果有问题,就会有解决办法。

近日日本科技公司Preferred Networks(后文简称PFN)旗下的CryPko团队在官网上更新了他们产品最新的成果:由人工智能生成的“立绘级”二次元人物。虽然团队目前还没有放出具体的商业化方案,只是有效果图,但是从质量上来看已经可以和很多游戏里的人物一较高下了。

PFN这家公司GameLook之前曾报道过,他们主要从事物联网方向“深度学习”的研究,公司在人工智能的方向上已经取得了不少的成果,机器人装机量世界第一的日本企业发那科(FANUC)以及丰田汽车都和他们有合作关系。

而CryPko就曾因为将人工智能和区块链两大技术联合起来,将所有二次元形象,以ERC721的形式,永久地印在了区块链网络上引发过媒体的关注。在当时,CryPko展示出来的技术还只是处于“做个二次元头像”的水平,此次的效果图可以说是在沉寂一段时间后放出的大招。

    生成对抗网络GAN

近些年来,其实用AI作画或者是自动生成角色已经不是一项陌生的技术了,在去年日本游戏开发者大会CEDEC2020上,《怪物弹珠》的开发商Mixi就展示了自己的CreativeAI生成游戏中的角色,虽然同样尚在研发之中,但是这项技术在未来对生产力的提升,对于游戏的长期开发和运营的意义,也同样得到了Mixi方面负责人的肯定。

包括CryPko、Artbreeder等众多项目在内,利用人工智能生成图像的技术通常都基于同一个机器学习的方法,那就是生成对抗网络(GAN,全称:Generative Adversarial Network),该方法由伊恩·古德费洛等人于2014年提出。生成对抗网络由一个生成器与一个判别器组成。

生成器 (Generator)通过机器生成数据,目的是“骗过”判别器,判别器 (Discriminator)判断这个数据是真实的还是由机器生成的,目的是找出生成器做的“假数据”,GAN正是通过让两个神经网络相互博弈的方式进行学习。

两者间的博弈类似于警察和小偷

总之,首先,通过学习和训练,鉴别器有一定的真假辨别能力,但辨别能力不强。此时,我们将生成器生成的虚假数据提供给鉴别器进行判断。经过不断的训练,根据鉴别器的结果反馈,发生器的能力会越来越强。

一段时间后,发生器的能力将超过鉴别器的水平,鉴别器将失去其功能。此时,我们需要开始训练鉴别器。同样,经过一段时间的学习和训练,鉴别器的辨别能力进一步增强,生成器的虚假数据也无法欺骗鉴别器,两个网络之间进入了新一轮的循环。

在经过前面两道程序的不断重复之后,不论是生成器还是判别器此时的水平都已经非常高了,最终通过了判别器的判别,成功输出的结果也将更加接近于真实。

GAN这种将博弈论引入机器学习的做法,事实证明它对于机器的无监督学习,甚至是半监督学习、完全监督学习都有着正面作用。目前GAN被主要用于生成以假乱真的图片、生成影片、三维物体模型等领域,包括抖音的漫画滤镜、之前大火的“FaceApp”等,都利用了这种方法。

在2019年,生成对抗网络甚至成功地模拟了暗物质在太空中特定方向的分布,并预测了将要发生的引力透镜。

AI生成的假照片

    虚拟偶像的工业化制作

在经过长时间的训练之后,CryPko已经有了长足的进步,并且不仅仅是从生成头像变为了半身像,在日本的二次元盛会Comic Market97上,CryPko曾经展示过两个新功能,一个是用户通过鼠标或者数位板修改各个部位的形状时,这些变化将即时地反映到 Crypko 生成的角色上,利用该系统,用户不需要绘画基础即可进行角色插图设计。

另一个则是利用深度学习技术,将插图自动分成可动的部位,不需要再手动添加骨骼,从而可以利用 E-mote™ 动画软件为角色添加动画。

对于CryPko,PFN在今日也成功将其使用在了自己新的企划当中,PFN联手唱片公司以及动画公司,为日本虚拟歌手HACHI制作了一个近两分钟的MV,MV当中角色的面部表情、角色的发型包括服装都是在 HACHI此前的官方形象上,通过CryPko自动生成的,因此HACHI在新的MV当中整个人的风格也有了一定的改变。

左:MV中形象  右:原版形象

    画师的内卷竟然来自AI

在机器不断 “取代”各行各业的工作的时候,作为典型的创意领域,美术作为一个极具主观色彩,包含创作者个人情感和意志的行业,即使在同为创意产业的写作、作曲等被AI拿下的时候,作画却一直都是机器几乎不可能逾越的大山,但是CryPok以及Mixi的CreativeAI都在向我们展示另一种可能。

当然AI进入这一领域自然可以大幅度提高内容的生产效率,单单从目前CryPok展示的成果以及PFN新的企划来看,只需要通过CryPok生成角色形象,然后进行细节的修改,利用上文提到的方法以及PFN 6个小时完成 200件以上的3D模型化的技术,批量生产内容,这些都将大大提高动画等作品的制作效率。

并且这一技术对小型独立游戏开发团队而言,也将是福音,既能批量产出角色立绘甚至是游戏场景,即使最终产出的内容有穿模或者细节上的瑕疵,需要后期调整,这种批量生产的模式也将大大降低游戏的美术成本,保证游戏中人物立绘和美术质量的稳定性。

日本ACG内容众包公司WHOMOR先前在接受日媒采访时就曾表示:“使用CryPko生成的画面本身就已经被分成了数个部分,再使用PFN提供的工具,就能很轻松地和M2的Emote动画工具进行联动,制作出动画。在他们的工作中,有30%到40%的内容最终都可以通过AI来完成。”

但即便如此,GameLook依然坚定认为,实际上事实也证明了,AI在很长一段时间内在创意领域都不会也无法取代人脑,而是作为美术、作曲等人的辅助工具。

最简单的一点就是AI短期内无法形成独立的审美和风格。以美术为例,虽然经过训练,它可以产出精致的立绘,但是目前包括CryPok在内的所有AI,从GAN的逻辑来看,更多的是对真实的仿照和模拟,它无法生产出具有个体特色的内容,更不用谈审美这种本就因人,因场合而异的层面了。

画面的创造性来源于画师的个人意志,即使是商业作品,美术作品中最具有价值的部分依然是其中融合的情绪和思想,以及审美情趣。虽然绘画中有很多重复性的基础部分是非常有规律的,这一部分也是机器可以替代的,但是缺乏创造力和情感也就意味着机器人与创意领域之间的鸿沟,暂时依然无法被逾越。

对于非专业人士或者是小团队而言,这项技术,包括未来AI的发展将为它们带来巨大的红利,与此同时对于专业人士而言,在很长一段时间内,AI依然只是一种工具而已,灵活地利用工具只会提高自己的效率以及作品的质量,就像WHOMOR的董事齐藤隼大所说的:

“在技术不发达的情况下,摄影也是一件技术性很强的事情。随着科技的发展,不懂摄影的人也可以用智能手机拍漂亮的照片。人工智能在绘画领域可能最终也会如此。”

 

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