11月3日，嘉程创业流水席第157席【探讨游戏科技趋势中AIGC应用】，邀请了冰河物语CEO王国鸿来分享，主题是《Art to End 的 3D AIGC》。

以下是演讲正文：

很荣幸受到嘉程资本的邀约，在线上跟大家分享我们目前在3D游戏领域做的AIGC的相关应用。在讲具体的应用之前，我也是想把我对AIGC这一块的理解跟大家分享一下。

首先我认为AIGC有三种表现形式，第一种叫做无指令的AIGC，不需要人去输入任何的指令，AI模型就可以自动地去生成随机的一些结果。例如我们做了一款3D生成引擎，这个引擎的输入是批量同品类的三维模型，训练后就具备了随机输出差异化、同品类的三维模型的能力，AI学习的就是这个品类的三维mesh表示。

但是这个输出，没有任何的指令能够去控制它，到底能产生什么样的三维模型，AI最多只能控制生成出来三维模型的品类和训练集一致。这种无指令的AIGC它的商业价值就是表现得低一些。

第二种就是现在非常常见的，叫做指令AIGC。

这个指令AIGC指的是人可以给AI一些指令，比如说典型的像通过文字去生产图片的这样一些应用，人可以去给AI输入一段文字指令，例如“走在阳光下的戴眼镜的小狗和小猫”，AI就会通过这一行指令去完成一个对应的结果输出。

这种AIGC，在UGC领域中可能是一个非常有趣的应用，但是在PGC的这样一个专业流程中，它更多的是起到一个启发式的作用，尤其是制作游戏、影视的这样标准要求很高的流程。

第三种就是我今天重点介绍的，叫做基础作品+指令的AIGC。这样的AIGC指的就是我们现在已经有了一个基础的艺术作品，无论它是3D的也好，2D的也好，再通过这样一个指令让人工智能去根据基础作品生成内容。

比如说我给AI输入了一个图片，它是一个很可爱的狗坐在草地上的一张照片，我再给它输入一行指令，叫Sitting dog，想要根据图中的狗去生成一个坐下来的狗。这种情况下，AI接收到的输入有两个，基础作品和文字指令，然后它就可以根据原图生成一个坐下来的狗。

这种AIGC我们也给它起了一个名字，叫做ART2END-AIGC。

接下来重点讲一下我们在做3D AIGC时遇到的最大的三个问题。

第一个问题就是组件，其实无论现在在游戏还是影视，它去生产一个三维模型的时候，大部分是以零部件的方式去生产的，我去做玩偶也好，枪也好，它是以部件的形式去生产的，比如说玩偶他会先做鼻子，先做胳膊，先这样，再去做衣服，再去做腿最后合并成一个模型。

但是如果通过人工智能，生成出来的三维模型基本布线都是连在一起的，这样对在PGC流程中使用三维模型的专业人士来说，这样的生成结果是非常不友好的，所以这个组件是我们首先要攻克的这样一个难题。

第二个问题就是布线了，布线其实最明显的如果你通过AI去生产一个三维模型，它的布线通常是以三角面的形式去表示的，虽然生成三角面之后可以通过一些其他的方法将三角面变成四边面，但是这种属于均匀布线，对后续的绑定、渲染上色都是非常不友好的。

特别比如说像做数字人，眼睛会拥有更密集的布线，就是因为通过这种密集的布线才能表现它的这样一个生动的表现力。布线这一块，AI目前基本上没有任何一个比较好的解决方案，只是说一些通过后处理的方式去稍微改善。

第三个问题就是关于材质，目前咱们经常玩的那些，无论是3A游戏大作，还是看到了非常精美的那些影视场景，它走的都是PBR流程。PBR流程通常值的就是物理渲染，物理渲染目前大概有两套的贴图，都可以完成相同的物理渲染的效果。

第一套是通过漫反射、粗糙度，包括AO、 置换法线这些贴图，去完成这样一个渲染。

另外一套就是通过颜色、光泽、高光配合AO法线和置换去完成另外一套渲染。但无论是哪一套渲染，它都是需要一个制作步骤，通过这六张图片的组合，才能完成三维模型的非常逼真的渲染。但是如果你要通过AI去生成，它是无法分割的，很难去把对应的PPR材质完整地分割出来，这个其实也是非常难的阻碍AIGC的一点。

接下来讲一下我们在游戏行业，通过我们现在已有的这些技术突破去做的一些相关的尝试。以及我们拿的这些技术去做了非常具体的这样一个在3D领域ART2END-AIGC的这样一个案例。

我们现在在制作3A游戏的时候，大家可以看到这些游戏场景它其实做得非常好，用了大量的扫描的资产，自己建的非常精美的素材库也很多。其实在制作整个三维场景的时候，并不需要花很多时间，因为我有大量的素材库，我有很多很精美的场景，你给我一个大概的架构图，可以很快的去把三维场景给你这样一个摆出来，但是摆完之后，用渲染引擎去跑FPS的时候，就会发现非常的卡，FPS甚至到了4~5帧，一秒钟只能渲染4到5张图片。

这样的FPS在对于任何一个游戏玩家来说，都是难以忍受的。所以这个ART2END-AIGC的功能，它的输入有两个部分，ART的部分就对应的这样一个建模师已经建好的非常精美的三维场景，指令部分就是指要保证这个三维场景感官基本不变的情况下，让它变得不卡。这种情况下，人工智能引擎是如何针对这个输入和它的指令去做生成的呢？这个其实就是我们先前积累的一些关于3D生成以及材质继承，以及这样点云相似度的对比，去完成这样一个人工智能的生成。

如图所示，上面一行其实是三个山体，最左边的是原始的山体，这个原始的三体大概由接近200个左右的小的石块组成，这些小石块的三维模都是非常高精度的PBR扫描资产。

再提一个概念，在虚幻引擎里面，引擎看到这200个石头，如果200个石头彼此之间不一样，其实对它来说就是200个实例，那么这200个实例，需要一个个地去渲染，这样就很容易卡顿。但是如果相同的模型它重复200次，对这个UE系统来说，它其实就是一个实例，那么渲染的时候可以就渲染一个模型，通过一些比较简单的加减乘除，就可以把其他的另外199个模型快速地渲染出来。所以我们针对UE设计的系统，设计了一套AIGC系统，用最这套系统的功能简单的一句话概括就是：用更少的实例，结合三维的AIGC引擎，去摆回和原始三维场景差不多的感观。

包括左下第二行这个房屋建筑原来大概是用了300个左右不同的房子去堆砌起来的这样一个实景，经过我们这样一个AIGC过滤一遍之后，它其实只需要50个左右的这样一个3D资产，就可以摆回跟原来差不多的这样一个三维场景。这样原来就每秒只能渲染3~4帧的这样一些三维场景，FPS就可以指数级增长。

这样在实际的游戏的使用，玩家玩的过程中的卡顿就会大大减少。这个就是我们分享出来的一个典型的案例，谢谢大家。

嘉宾简介

王国鸿，冰河物语创始人&CEO。本科毕业于北京航空航天大学计算机系，硕士就读于清华大学软件学院；曾担任酒泉卫星发射中心数据工程师，众标科技首席算法工程师，长期致力于三维算法在游戏影视等领域的落地。

北京冰河物语智能科技有限责任公司（简称“冰河物语”/“Glacier Legend”）成立于 2020 年 11 月，是一家 AI-3D 引擎提供商，致力于以最前沿人工智能技术，为游戏、影视、XR 和元宇宙等领域赋能，自主研发了业界领先的三维场景生成、三维场景优化，材质继承等核心技术。

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嘉程资本创始合伙人李黎是知名天使投资人，曾主导投资过乐信（纳斯达克代码：LX）、团车（纳斯达克代码：TC）、老虎证券（纳斯达克代码：TIGR）、牛股王、蜜芽、辣妈帮、PingCAP、易订货、彩贝壳、鹿客、Krazybee等明星公司的天使轮。

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