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GameLook报道/此前，一款名为Midjourney的“AI画图神器”吸引了很多同行关注，一个指令就能生成高品质美术图片，让无数人感慨机器学习的强大。最近，一个名为Stable Diffusion的AI绘画工具再次走红，其画美女图的能力堪称无敌，与专业画师的水平难分上下，这些AI生成的美女图在Twitter上已经是一抓一大把。

用Stable Diffusion创作的美女插画图

而对于这个Stable Diffusion新工具，甚至有开发者已经开始尝试用它来打造3D场景，这是其中的四个片段：

如果仔细观察，读者们可以发现视频中的场景并非真正的3D游戏场景，它呈现给人的感觉，就像是在使用某些房产中介的VR看房功能，更像VR全景图。只不过，与VR看房只有固定环绕式图片不同的是，这些场景中的很多细节都在不断变化，主要是因为AI一直在努力生成适合该场景的不同装饰，并实现了动态效果。

从2D绘图到3D场景制作

自去年1月，OpenAI开发的人工智能图像生成工具DALL-E出现之后，AI的绘画能力就一直在不断提升，其作品的精致程度已经超越了人类画师，甚至有人提出“未来美术师会不会被AI取代”这个假设。

不得不说，在经历了海量资源的学习之后，AI的绘画能力的确令人叹为观止，甚至有人通过AI创作赢得了艺术比赛的冠军，让人再次对这个技术刮目相看。

Jason Allen用AI画的“太空歌剧院”赢得科罗拉多州博览会艺术比赛冠军

对于国内开发者和玩家们来说，很多AI绘图神器需要比较繁琐的注册步骤，或者是需要排队等待，还有些则需要梯子才能使用。比如此前的Midjourney，就需要注册Discord账户，并且采取了订阅制收费模式，你可以每月10美元产出200张图片，也可以30美元享受不限量生成。

ScottieFox用AI创作的2D美术作品

与很多AI作画神器不同的是，Stable Diffusion提供了面向所有人开放的demo，你可以通过指令输入不断产出图片，而且几乎能够直接用到游戏里。比如开发者ScottieFox就用它创作出了很多“纪念碑谷”风格的漂亮矢量图。

搞定了2D作图之后，ScottieFox最近已经开始尝试创作3D场景，他通过Stable Diffusion神经网络和TouchDesigner可视化编程工具创建了多个 VR 场景，并且用机器学习算法为这些场景生成了文本查询对象。

ScottieFox强调，他的项目还处于非常早期的开发阶段，但现在已经成功地在虚拟现实中创建了成熟的场景，这些场景以 60 fps 的速度实时渲染。Stable Diffusion神经网络能够按需求生成图像，然后通过TouchDesigner创建它们的球面投影，当对象的最终版本准备就绪时，就可以添加到 VR 场景中，替换其中一个旧版本。

不得不说，虽然AI创作的3D场景仍然与很多游戏里的真3D有些差距，但这些作品已经越来越接近于真实游戏场景，尤其是依赖程序生成的Roguelike游戏，开发者未来或许可利用AI制作的场景直接作为游戏关卡，进一步降低内容创作门槛。

2D绘图方面，除了已经用AI工具制作游戏的日本开发者之外，最近有一名开发者还在用户论坛贴出了他用Stable Diffusion打造的卡牌游戏创意原型（上图）。这位名叫u/strykerx的开发者表示，他此前已经做好了玩法、卡牌能力、能量等设计，但缺乏图片、卡牌描述以及神卡或英雄卡，因此便尝试用GPT-3语言生成名字和描述，有了这些之后，又通过Stable Diffusion为每张卡创作了图片，从实际效果来看，AI的2D绘图能力非常强大。

不过，迄今为止，AI作画想要直接运用到游戏里并不现实，尤其是人物设计上，虽然AI能够画出精致的五官、服饰甚至形形色色的风格和表情，但在一些细节上仍然欠缺，比如只为开发者帖子下被置顶次数最多的评论是，“现在你所需要的是一个可信的创造神话，来解释为什么人们有12根或更多的手指。GPT-3又来了？”。

AI作画的另一个问题则是版权以及商业化，机器学习需要“投喂”大量素材，其中很多是有版权限制的，如果这些AI在学习的过程中用到了这些有版权的素材，那么用到商业游戏里就可能有侵权风险。用户vegetablebread表示，“人们需要冷静下来，如果人们想为她的服务付钱给她，和你有什么关系？你喜欢对你想做的事免费吗？最好能说服其他人也这样做。”

AI取代人类画师还有多远？

如此前所说，Stable Diffusion与其他AI绘图神器最大的区别，就是聚焦于开源，其背后的公司是StabilityAI，这家公司提供了让所有人免费尝试的demo，还打造了一个快速测试版本Dream Studio（并非真正意义上的免费）。

从StabilityAI官网公布的消息来看，这家公司已经推出了eleutherai、LAION、DreamStudio、CarperAI和CAIAO等多个AI工具，还有三款工具即将推出。

大多数情况下，使用AI绘图工具是需要付费的，比如订阅制的Midjourney、付费也不一定用得上的DALL-E，以及生成一定数量图片之后就需要付费的Dream Studio，实际上都为用户大胆尝试设置了门槛。

作为新手，绝大多数人对于AI绘图并不了解，即便是熟悉其他AI工具的开发者，也需要在不断摸索中持续优化其指令，更不用说还需要调节多个用途并不特别具体的配置。

ScottieFox提供的免费指令

我们不得不承认，只要有足够合适的指令，AI的确可以创作出比大部分画师水平更高的作品。但对于美术师们来说，这并不意味着失业，而是需要将更多的精力放到创意上，执行绘画这种体力活交给AI完成即可。

考虑到AI作画是个新潮流，很多人都还停留在指令探索阶段。实际上，已经有不少人打起了贩卖指令的主意，ScottieFox为此还专门建了一个网站分享免费指令，甚至包括详细的配置。

然而，据GameLook实测，即便是同样的指令，每一次生成的图片也是有差别的，复制了同样的指令，但得出的图片质量却和ScottieFox差距明显，可见这个老外也“留了一手”。

从AI绘图在2D美术领域的表现来看，未来通过机器学习生成3D游戏场景并不是天马行空的想法，甚至可能在对的工具或技术加持下提前实现。到时候，游戏研发的美术门槛将会降至最低，开发者们只需要对应的语言（比如GPT-3）、熟悉AI工具规则，即可通过一串指令生成高品质游戏场景。

当然，尽管AI绘图工具已经非常强大，但它对于算法和算力的要求都比较高，即便是高配置PC，运行一些AI工具生成图片的时候仍需要一段时间的等待。目前AI生成游戏场景除了技术上的升级探索之外，还面临着用户端硬件的挑战，比如大部分智能机可能都无法满足这种要求。

因此，开发者们或许可以考虑将AI生成场景这个环节放到云端，然后通过流媒体技术分发给每一个终端用户。