在游戏市场愈发佳构化的现在，一款游戏除了玩法的创新、精良的天下不雅观故事，最开始玩家能够打仗理解到，也是最直不雅观能够展现游戏本色的元素便是美术风格，对付部分玩家而言，乃至可能是某一特定角色的立绘。
精良的美术也是为什么很多二次元游戏如此受玩家欢迎的缘故原由之一。

但美术对付很多技能出身的开拓者而言却并不算易事，精良的美术设计对付本就资金紧张的小团队而言更是一笔不小的支出。
但是有问题就会有办理方案。

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：由人工智能天生的“立绘级”二次元人物。
虽然团队目前还没有放出详细的商业化方案，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之前曾宣布过，他们紧张从事物联网方向“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，机器人装机量天下第一的日本企业发那科（FANUC）以及丰田汽车都和他们有互助关系。

而CryPko就曾由于将人工智能和区块链两大技能联合起来，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展示出来的技能还只是处于“做个二次元头像”的水平，这次的效果图可以说是在沉寂一段韶光后放出的大招。

天生对抗网络GAN

近些年来，其实用AI作画或者是自动天生角色已经不是一项陌生的技能了，在去年日本游戏开拓者大会CEDEC2020上，《怪物弹珠》的开拓商Mixi就展示了自己的CreativeAI天生游戏中的角色，虽然同样尚在研发之中，但是这项技能在未来对生产力的提升，对付游戏的长期开拓和运营的意义，也同样得到了Mixi方面卖力人切实其实定。

包括CryPko、Artbreeder等浩瀚项目在内，利用人工智能天生图像的技能常日都基于同一个机器学习的方法，那便是天生对抗网络（GAN，全称：Generative Adversarial Network），该方法由伊恩·古德费洛等人于2014年提出。
天生对抗网络由一个天生器与一个判别器组成。

天生器 (Generator)通过机器天生数据，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天生的，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办法进行学习。

两者间的博弈类似于警察和小偷

大略来说便是，首先判别器前期通过学习和演习，已经有了一部分辨别真假的能力，但是并不强。
这时候我们将天生器制造的假数据供应给判别器进行判断，经由不断地演习后，根据判别器的结果反馈，天生器的能力也会越来越强。

一段韶光后天生器的能力，就会超出判别器的水平，判别器失落去了浸染。
这个时候就须要开始演习判别器，同样地经由一段韶光的学习和演习，判别器的鉴别能力进一步增强，天生器的假数据又无法骗过判别器了，两个网络之间就进入了新一轮的循环。

在经由前面两道程序的不断重复之后，不论是天生器还是判别器此时的水平都已经非常高了，终极通过了判别器的判别，成功输出的结果也将更加靠近于真实。

GAN这种将博弈论引入机器学习的做法，事实证明它对付机器的无监督学习，乃至是半监督学习、完备监督学习都有着正面浸染。
目前GAN被紧张用于天生以假乱真的图片、天生影片、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，天生对抗网络乃至成功地仿照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天生的假照片

虚拟偶像的工业化制作

在经由永劫光的演习之后，CryPko已经有了长足的进步，并且不仅仅是从天生头像变为了半身像，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正各个部位的形状时，这些变革将即时地反响到 Crypko 天生的角色上，利用该系统，用户不须要绘画根本即可进行角色插图设计。

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

对付CryPko，PFN在今日也成功将其利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自动天生的，因此HACHI在新的MV当中全体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”各行各业的事情的时候，作为范例的创意领域，美术作为一个极具主不雅观色彩，包含创作者个人情绪和意志的行业，纵然在同为创意家当的写作、作曲等被AI拿下的时候，作画却一贯都是机器险些不可能超出的大山，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，只须要通过CryPok天生角色形象，然后进行细节的修正，利用上文提到的方法以及PFN 6个小时完成 200件以上的3D模型化的技能，批量生产内容，这些都将大大提高动画等作品的制作效率。

并且这一技能对小型独立游戏开拓团队而言，也将是福音，既能批量产出角色立绘乃至是游戏场景，纵然终极产出的内容有穿模或者细节上的瑕疵，须要后期调度，这种批量生产的模式也将大大降落游戏的美术本钱，担保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先前在接管日媒采访时就曾表示：“利用CryPko天生的画面本身就已经被分成了数个部分，再利用PFN供应的工具，就能很轻松地和M2的Emote动画工具进行联动，制作出动画。
在他们的事情中，有30%到40%的内容终极都可以通过AI来完成。
”

但即便如此，GameLook依然武断认为，实际上事实也证明了，AI在很长一段韶光内在创意领域都不会也无法取代人脑，而是作为美术、作曲等人的赞助工具。

最大略的一点便是AI短期内无法形成独立的审美和风格。
以美术为例，虽然经由演习，它可以产出精细的立绘，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仿照，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，纵然是商业作品，美术作品中最具有代价的部分依然是个中领悟的感情和思想，以及审美情趣。
虽然绘画中有很多重复性的根本部分是非常有规律的，这一部分也是机器可以替代的，但是缺少创造力和情绪也就意味着机器人与创意领域之间的鸿沟，暂时依然无法被超出。

对付非专业人士或者是小团队而言，这项技能，包括未来AI的发展将为它们带来巨大的红利，与此同时对付专业人士而言，在很长一段韶光内，AI依然只是一种工具而已，灵巧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：

“在技能不发达时，拍照也是一件十分须要技巧的事，而随着技能的发展，现在不懂拍照的人也能够用智好手机拍出精美的相片，AI在绘画领域的运用终极可能也会如此。
”