Нейросети в игровой разработке 2023: что мы узнали за год

Нейросетевые итоги года подвела Елена Данилович — environment artist в Moon Studios (Ori and the Blind Forest) и куратор программы ДПО «Концепт-арт» в Scream School.

В основном, речь о проектах, где необходимо быстро делать большое количество графики, базирующейся на уже существующем стиле. Пример — казуальные мобильные игры. В результате средний срок на выполнение стандартной задачи сократился довольно сильно, проджект-менеджеры закладывают меньше времени на работу, а контента за тот же спринт производится больше.
Друзья арт-лиды рассказывают, что в их компаниях объем работы, который отдается на аутсорс, сильно снизился как раз за счет нейросетей. Рынок становится чуть менее расслабленным, однако кадровый голод продолжает ощущаться — хорошего специалиста по-прежнему найти сложно.
А вот на проектах, визуальный стиль которых только разрабатывается, нейросети, как правило, бесполезны. Там их можно использовать для быстрой генерации каких-то отдельных текстур, но очень редко для создания полноценного арта.

Хотя нейросеть экономит время на производство контента, она не делает всю работу целиком. Для хорошего результата все равно нужен художник, который при этом должен владеть довольно специфическими техническими знаниями о том, как тренировать кастомные модели на нейросетях и как получать внятный результат.
Поэтому пополните свое портфолио. Если раньше художнику было достаточно рисовать хороший домик в фотошопе, то теперь, как правило, нужно знать и 3D, и работу с нейросетями. Просто потому что так рисуется намного быстрее, а значит это — конкурентное преимущество.

Сейчас я активно использую один такой инструмент для Blender, он генерирует карту нормалей на основе диффуз-текстуры, и делает это хорошо. И таких новых инструментов постепенно появляется всё больше.
Lora — новый метод обучения для Stable Diffusion. В отличие от DreamBooth, который, в основном, использовался до этого, обучает модели намного быстрее, и они лучше попадают в нужный стиль в итоге.
SDXL — самая свежая версия Stable Diffusion. Генерирует изображения лучшего качества, чем предыдущие версии, требует меньше негативных промптов.
Bing Image Creator — нейросеть от Microsoft, которая дает неплохие результаты, её основное преимущество — промпты можно писать на разных языках, она понимает не только английский.

Мой муж — геймдизайнер, он и его коллеги тоже используют нейросети, чаще всего — chatGPT, например, чтобы посчитать какие-то простые балансные вещи. Также некоторые переводят свои рабочие заметки на чистый деловой язык перед отправкой клиенту или начальству. И chatGPT справляется на ура: смысл и колкость сообщения остаются, но лексика перестает быть грубой.
Эйчары тоже оценили chatGPT: можно причесать резюме и формулировки для Linkedin, проверить, верно ли всё составлено на английском. Об этом, кстати, говорили на карьерном мероприятии в Scream School.
Наконец, интересна нейросеть, которая переводит видео на другие языки, причем используется твой собственный голос, а движение губ идеально подстраивается под звук. Полезно для тех, кто хочет выйти на международную площадку, но не знает языков. В будущем, думаю, это будут использовать также для локализации игр.

При реализации творческих задач. Забавно, но это относится и к программированию. Знакомые программисты местами используют нейросети для генерации простого кода, но не для комплексных и системных задач — код будет грязным и не факт, что сработает. Можно, конечно, задать вопросы нейросети, и она поправит свои ошибки, но зачастую написать код самому (как и сделать классный арт, если ты опытный художник) быстрее, чем часами кидать промпты и отлавливать хороший результат.