獨(dú)立開發(fā)者分享：我是如何用AI做美術(shù)參加游戲Game Jam的？

今年以來，AI作畫已經(jīng)多次引起了業(yè)內(nèi)關(guān)注，并且不乏Stability AI這樣拿到上億美元融資的AI“獨(dú)角獸”。

那么，在沒有美術(shù)師的情況下，使用AI研發(fā)一款游戲會(huì)是怎樣的體驗(yàn)？最近，一位開發(fā)者講述了自己通過Stable Diffusion制作游戲參加game jam的經(jīng)歷。

以下是編譯的全部?jī)?nèi)容：

我和我的團(tuán)隊(duì)在沒有美術(shù)師的情況下制作了一款注重精美圖形的游戲。

一周前，我和團(tuán)隊(duì)再次參加了Siberian Game Jam，我們決定嘗試制作一款游戲，其美術(shù)完全由神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)生成。簡(jiǎn)單來說，這次體驗(yàn)是成功的（你可以在鏈接中看到我們的游戲），同時(shí)，有很多同行要求我更詳細(xì)地講述使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研發(fā)游戲的過程。

所以我告訴你，包括談?wù)撍麄冞m合和不適合的地方。從考試開始，我已經(jīng)有兩個(gè)月的時(shí)間直接研究他們的能力，希望這對(duì)你來說足夠了。我將嘗試使材料非常有創(chuàng)意。

關(guān)于使用的AI畫圖

你們可能都已經(jīng)知道了這些神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的名稱，但為了以防萬一，我這里重述一下：

OpenAI的DALL-E是第一個(gè)大規(guī)模做神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的，很多技術(shù)都是在它的基礎(chǔ)上進(jìn)行提升。但由于長(zhǎng)期處于半封閉狀態(tài)，并不是所有人都能輕易訪問這個(gè)工具，而且它的功能比較少。

Midjourney是最近比較出名的一個(gè)，確切的說，它更像是“神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)當(dāng)中的macOS”，因?yàn)殚_發(fā)人員花費(fèi)了大量精力來確保其使用盡可能簡(jiǎn)單、愉快和有效。它的界面簡(jiǎn)潔，生成的所有結(jié)果都可以瞬間以相框形式掛在墻上，目前主要通過 Discord 中的機(jī)器人工作。

Stable Diffusion更像是“神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)世界里的Linux”，這是一種完全開放和可訪問的技術(shù)，你可以得到開放數(shù)據(jù)、開放技術(shù)的培訓(xùn)，并得到社區(qū)等方面的支持。因此字面意義上來說，它每天都有重大更新、完全控制和對(duì)用戶資格的巨大要求，因此可以修復(fù)錯(cuò)誤安裝的庫或由于某種原因上傳到 master 分支的錯(cuò)誤而回滾到以前的版本。今天我們主要講的也是它。

如何安裝以及需要什么

如果你想在你的電腦上運(yùn)行 Stable Diffusion，你需要：10GB以上的可用磁盤空間、4GB以上穩(wěn)定運(yùn)行內(nèi)存。其他要求達(dá)到中高水準(zhǔn)即可，這樣你生成圖像的速度就是以秒計(jì)算，而不是幾分鐘。

另外，懂英語，至少對(duì)git、python和pip有粗淺的了解將是一個(gè)很大的優(yōu)勢(shì)。

如果沒有這些，還可以在云中使用Stable Diffusion，例如在免費(fèi)的Google Colab（每天最多 6 小時(shí)免費(fèi)使用）或任何其他已經(jīng)付費(fèi)的服務(wù)（平均每小時(shí)2美元）中。

社區(qū)現(xiàn)在正在積極開發(fā)許多使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的服務(wù)，但最受歡迎和最快上手的是來自用戶AUTOMATIC1111 ，所有安裝說明都可以在說明中找到。

它能做什么？

如果覺得這只是一個(gè)有趣的圖像生成軟件，那么現(xiàn)在已經(jīng)不再如此：它的可用功能列表已經(jīng)有幾十種，包括重繪、繪圖、應(yīng)用樣式、生成變化、混合圖像、生成循環(huán)紋理，矢量圖和高度圖，4種額外訓(xùn)練方式和10種放大方式，還包含了不同架構(gòu)上20個(gè)獨(dú)立神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的所有功能。因此，所有需要以某種方式處理圖形的人都可以使用它。

為了說明它的工作原理，我們將圖像和特定文本輸入到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入中，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)根據(jù)大致與文本相關(guān)的關(guān)聯(lián)一步一步地轉(zhuǎn)換圖像。使用彩色噪聲從零開始生成圖像，但可以將任何東西放在那里而不是噪聲中。

程序界面，頂部有基本功能的選項(xiàng)卡和用于輸入請(qǐng)求的字段，中間有很多設(shè)置，底部（腳本）有很多隱藏的非常有用的功能

界面中提供了三個(gè)主要功能：txt2img（文本到圖像）、img2img（圖像到圖像）和 inpaint（通過遮罩重繪圖像），其他一切功能都是基于這三個(gè)的變體。

界面中有很多復(fù)選框，但需要了解的最重要的是工具所有功能中使用的三個(gè)最基本的參數(shù)：

Sample steps（步數(shù)）：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)將處理圖像的步數(shù)。簡(jiǎn)而言之，步數(shù)越多，圖像就越清晰。

CFG Scale（分類器引導(dǎo)的程度）：跟隨神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方向的程度越多，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)越會(huì)為了匹配文本查詢而犧牲圖片的內(nèi)部結(jié)構(gòu)。

去噪強(qiáng)度（消除噪聲的程度）：生成結(jié)果與原始輸入圖像的差異程度，僅在編輯圖像時(shí)使用。

在最基本的形式中，這個(gè)工具很容易使用：用英文寫一個(gè)請(qǐng)求，也就是輸入你想要生成什么，設(shè)置必要的參數(shù)，點(diǎn)擊“生成”，幾乎立即你就會(huì)得到結(jié)果（PC配置高速度會(huì)更快）。

如果這對(duì)您來說還不夠，我建議您注意詳細(xì)的函數(shù)列表以及它們的具體解釋、附加插件和腳本。

不能做什么？

然而，與許多其他工具一樣，Stable Diffusion也有許多限制，使用之前最好有所了解。

首先，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不了解現(xiàn)實(shí)世界中的任何知識(shí)。她不會(huì)數(shù)數(shù)，不了解生物的生物學(xué)特性，不了解邏輯和事實(shí)基礎(chǔ)，它只能模仿她以前見過的東西，對(duì)她來說成功的主要指標(biāo)是屏幕上的顏色比例。

其次，即使該工具有一個(gè)輸入單詞的字段，你也不要覺得神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能理解你寫給它的單詞，它并不明白。閱讀這個(gè)鏈接中的信息，你會(huì)了解更多重要的事情。需要補(bǔ)充的是，培訓(xùn)數(shù)據(jù)是通過自動(dòng)且?guī)缀醪皇芸刂频姆绞綇幕ヂ?lián)網(wǎng)上收集的，因此質(zhì)量不是很高。

社區(qū)仍在試圖了解某些詞會(huì)如何影響生成結(jié)果，并找到了相當(dāng)意外和不可思議的發(fā)現(xiàn)。順便說一句，你可以通過這本指令電子書查到相關(guān)的指南，能夠看到其他人使用了哪些標(biāo)簽以及用于什么目的。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不理解上下文的一個(gè)非常著名且非常有趣的例子：輸入“河中的鮭魚”得到的結(jié)果是一塊鮭魚肉，而不是一條成熟的活魚，對(duì)此你要有準(zhǔn)備。

第三，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)沒有記憶。它不記得5分鐘前做了什么，5分鐘后也不記得現(xiàn)在在做什么。制作均勻的圖像仍然是一項(xiàng)艱巨的任務(wù)，盡管已經(jīng)解決了，但在這個(gè)工具中還沒有這樣的功能。

第四，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練是由真正的計(jì)算機(jī)上的活生生的人來完成的，而神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)本身仍然是為在普通機(jī)器上運(yùn)行而設(shè)計(jì)的產(chǎn)品，因此它的權(quán)重和訓(xùn)練數(shù)據(jù)有限。當(dāng)你發(fā)現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不知道有多少東西時(shí)，你會(huì)感到驚訝。是的，這是通過額外訓(xùn)練來解決的，但這仍然是一個(gè)漫長(zhǎng)而乏味的過程，與反復(fù)試驗(yàn)密切相關(guān)，只是剛開始是行不通的。

在這方面，（到目前為止）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)肯定無法為你代替一個(gè)真正的藝術(shù)家。到現(xiàn)在為止，這雖然非常有創(chuàng)意和有趣，但卻像是一個(gè)外星人，你需要多學(xué)習(xí)以找到共同語言，并且很難做到自己想做的事。這是有原因的，就像那些真正使用它繪圖的人，說這個(gè)工具更適合快速草圖和一般靈感，而不是作為成熟的工業(yè)用途。

但她畫了很棒的概念……

如何使用

首先，我們立即決定我們將使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)生成所有藝術(shù)作品，因此這給我們帶來了一定的類型限制：我們必須制作一款可以使用大量平面藝術(shù)圖形的游戲。很快我們就找到了類型，那就是點(diǎn)擊型任務(wù)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)主要用于繪制背景，但也可以用于繪制人物和物體。界面和動(dòng)畫已經(jīng)都是我們自己完成。

我們首先決定了視覺設(shè)計(jì)，我們想要一些很棒的東西，但又簡(jiǎn)單、而且調(diào)色板很小。我們通過關(guān)鍵字生成了幾個(gè)概念藝術(shù)，選擇了我們最喜歡的一個(gè)并從它開始。我們花了很多時(shí)間才找到合適的關(guān)鍵詞，它們讓藝術(shù)繼續(xù)保持高質(zhì)量和相似性，但并不總是奏效（例如，貓屋的背景顯然像一幅水彩畫，盡管有大量關(guān)鍵字描述，但最好不要這樣做。）下面是我添加到所有圖像的指令，除了基本指令。

從表面上看，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)似乎完全取代了人類的勞動(dòng)，但事實(shí)并非如此：它需要一個(gè)操作員不斷地將其引導(dǎo)到正確的方向，這實(shí)際上是一項(xiàng)獨(dú)立的工作，盡管這比自己畫藝術(shù)要簡(jiǎn)單得多。有時(shí)，我不得不坐在那里幾個(gè)小時(shí)，反復(fù)按下“生成”按鈕，以獲得至少足夠符合要求的藝術(shù)，而當(dāng)計(jì)算機(jī)忙（我的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)占用了計(jì)算機(jī)的大部分資源）時(shí)，做其他事情并不是很好。需要注意的是，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不能一次生成多個(gè)圖像（最多16個(gè)圖像）。

典型的背景生成算法如下所示：

通過不斷選擇參數(shù)，通過txt2img生成10-30個(gè)初始圖像。

選擇你喜歡的一個(gè)，與團(tuán)隊(duì)成員一起批準(zhǔn)，發(fā)送到補(bǔ)丁。

通過不斷選擇參數(shù)，為擴(kuò)展圖像生成10-30個(gè)選項(xiàng)，因?yàn)槲覀冃枰獙挶尘埃覀兛梢酝ㄟ^ img2img + outpainting在上面移動(dòng)很長(zhǎng)時(shí)間（主要使用1792×768和更寬）。

通過不斷選擇參數(shù)，通過inpaint重新繪制圖像中所有你不喜歡的東西，同時(shí)在圖形編輯器中勾勒出這些細(xì)節(jié)，為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提供必要的指導(dǎo)，究竟需要繪制什么，因?yàn)橹挥幸粋€(gè)文本查詢是不足夠的。對(duì)于每個(gè)部分，平均要嘗試50次。

最后，每個(gè)背景至少需要一個(gè)小時(shí)的單調(diào)工作。

房子的初始版本，以測(cè)試所需的藝術(shù)設(shè)計(jì)

大部分時(shí)間都花在了房子的藝術(shù)和貓屋的內(nèi)部：花了很多時(shí)間來找到既符合物理定律又符合彼此的內(nèi)部和外部藝術(shù)。光是畫門口就花了半個(gè)小時(shí)，門洞不希望變成矩形，也不想變成同步透視，同樣的時(shí)間也花在樓梯上（因?yàn)闃翘菘偸强吭诳諌ι希?/p>

屋內(nèi)同樣的藝術(shù)

通常，您在工作過程中會(huì)經(jīng)常遇到一個(gè)有趣的神器：物體只進(jìn)入圖像的一半。這是訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的一個(gè)特點(diǎn)：它是在只有512 * 512大小的圖像上訓(xùn)練的，任何不在這個(gè)框架中的東西都是在為學(xué)習(xí)準(zhǔn)備數(shù)據(jù)庫的過程中切割的。

另一個(gè)非常常見的問題是一些你想要替換的小細(xì)節(jié)，但你無法向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)解釋你想要什么：通常在圖形編輯器中自己繪制幾次比按“生成”幾十次更容易，等待神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)隨機(jī)計(jì)算出來，不要為這種方法感到羞恥。

這同樣適用于當(dāng)您生成多個(gè)要替換的圖像時(shí)，其中一個(gè)細(xì)節(jié)在第一個(gè)圖像中看起來很好，另一個(gè)細(xì)節(jié)在第二個(gè)圖像中，將兩個(gè)選項(xiàng)復(fù)制到圖形編輯器中并在需要時(shí)合并非常方便，它會(huì)為你節(jié)省很多時(shí)間。

我通常很喜歡圖像的一般概念，但不喜歡用它來實(shí)現(xiàn)：對(duì)于這樣的實(shí)現(xiàn)，生成了相似的圖像也有很大幫助。例如，這只貓是根據(jù)從互聯(lián)網(wǎng)上截取的圖片重新繪制的，起初我們只是想看看結(jié)果如何，但我們非常喜歡它，所以我們決定保留它。關(guān)于資源盜用的問題，貓畫風(fēng)完全不一樣，表情不一樣，衣著也不一樣，只是比例和事實(shí)用了之前的東西，所以這種做法是很方便的。但這仍然是一個(gè)孤立的案例，通常我們會(huì)嘗試從頭開始生成所有內(nèi)容。

最后，當(dāng)繪圖或多或少準(zhǔn)備好時(shí)，通過升級(jí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行圖像清理和細(xì)節(jié)化會(huì)比較好，但由于時(shí)間不夠和麻煩，我們就這樣把它們?nèi)舆M(jìn)去了，此外，我仍然沒有弄清楚哪個(gè)升頻器更適合在什么情況下和什么設(shè)置下使用。

結(jié)果，在三天的工作中，在游戲的自由編程時(shí)間里，我能夠?yàn)橛螒蛏?5個(gè)背景和5個(gè)角色。下面是畫廊的例子。

老實(shí)說，我不知道如何結(jié)束這篇文章，除了復(fù)述介紹。因此，我將只向您展示一只在游戲中沒有太大用處的可愛的貓。美好的一天，祝你研究順利！神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)非?？帷?/p>