“无中生有做 3D ”——游戏行业的 AI 革命

在更强大的 AI 及相关技术的加持下， 游戏 行业将出现怎样的变革？

4 月 13 日周三，方正证券分析师杨晓峰发表了题为《游戏的 AI 革命：StableDiffusion 到 Nerf》的行业研究报告。

在这份报告中，方正证券表示，游戏行业能够根据现有的 AI 模型—— GPT、Stable Diffusion 以及 Nerf， 实现 " 无中生有做 3D"。

GPT 文本生成神器的功能已被大众所熟知，这里方正证券着重介绍了 Stable Diffusion 和 NeRF 模型。

AI 生成 2D 作画：Stable Diffusion

据方正证券介绍，Stable Diffusion 是一个文本到图像的潜在扩散模型，可以实现 " 文生图 " 功能。不过，当前的输入内容类似于程序代码，具有一定的门槛。

Stable Diffusion 提供开源模型，用户可对其进行进一步训练，风格多样化。

同时，使用 controlnet 插件可以使 Stable Diffusion 生成多视角图片。

AI 推动 "2D 到 3D" ：NeRF 模型

NeRF，全称为 Neural Radiance Fields ( 神经辐射场 ) ，是一项利用多视角图像重建三维场景的技术，即 利用 2D 图片搭建 3D 场景 。

当前基于 NeRF 技术构建的模型主要有谷歌的 Mip-NeRF、Block-NeRF、LOLNeRF，英伟达开发的 instant NGP。

据方正证券称，instant NGP 可以极大的提高 NeRF 的效率，在某些情况下速度可以提升超过 1000 倍。

Instant NeRF 可在单 GPU（RTX3090）环境下实现秒级的 3D 场景生成。在高清分辨率下，合成甚至真实 场景可以在几秒内训练，幵以 60 帧 / 秒的速度渲染。

另外，3D 建模软件服务商 Luma AI 近期开发了 NeRF 相关的 APP，目前已上线 APP Store，极大的降低了 NeRF 的使用门槛：

仅需要一部 手机 ，通过 APP 导引进行场景的拍摄，就可以随时随地渲染三维场景，轻松使用 NeRF。

2023 年 3 月 24 日，Luam 获 2000 万美元的 A 轮融资，英伟达为其 投资 方之一。

GPT → Stable Diffusion → Nerf：无中生有做 3D

据介绍，目前由文字到 3D 模型，存在两种路径。

使用 " 文生图 " 模型 +NeRF 生成 3D 模型，GPT 在其中可以发挥重要作用。 例如，使用 stable diffusion+controlnet 插件，生成多视角的 2D 图，再由 NeRF 形成 3D 建模。但由于目前文生图模型的 prompt 仍有一定的门槛，因此或可训练 GPT，使其掌握，进而实现自然语言生成满意的多视角 2D 图。

使用文字生成 3D 模型。 这一类模型往往是，文本到图像扩散模型和 NeRF 的结合。其原理为，先通过文本到图像的扩散模型生成 2D 图，再通过 NeRF 将 2D 图生成 3D 模型。

AI 推动降本增效

目前，国内常见的游戏美术制作方式有四种，分别是 3 渲 2 制作、3D 现世代制作 ( 传统手绘 ) 、3D 传统次世代制作和 3D 次世代制作。

但总体来看，当前制作一个 3D 游戏角色的周期在 30-45 天左右，需要的步骤较多，参与的人员众多。

使用 NeRF 可以快速建模，从而提高效率，节省成本。

时间上，AI 生成图片的速度相对手画来说，大幅度提高；而 NeRF 建模也可一次性完成上文中步骤的多个， 在时间上有极大的提高。

人力上，" 文生图 " 和 NeRF 可以完成多个角色的工作，同时也更加快速。

来源：华尔街见闻