腾讯游戏神秘研发团队,悄悄干了件领先行业的大事

VISVISE 把动画、3D 模型、智能 NPC、数字资产管理四条管线装进同一套工具链,可在不改动现有工作流的前提下无缝接入策划、美术、程序各环节。

摘要
 
区别于通用 AIGC,VISVISE 基于腾讯 10 余年游戏数据与动捕基地积累,专攻游戏刚需:非水密 3D 拆分、部件级拓扑、智能蒙皮/插帧,已在《和平精英》等 90+ 产品落地。
 

GoSkinning 让蒙皮耗时从 3 天缩至 1 天,MotionBlink 插帧把动画周期从月级压到周级;Superman 全流程工具可将角色迭代从 4 个月压缩到 1 天,整体效率提升 8–10 倍。
 

自动蒙皮已对外合作,后续功能成熟后将逐步 SaaS 化,目标不是盈利,而是通过更多外部场景反哺算法,持续迭代,最终让重复工序 100% 自动化,开发者回归创意。
 

团队认为 AI 对游戏的影响才刚开始:声音、光照、智能 NPC、多模态动画等仍有巨大空间,VISVISE 会持续扩展组件,为未来“每款游戏都独一无二”甚至“人人不同体验”的 AGI 时代打底。
 
最近,腾讯把一款低调的产品,悄悄拿到了科隆游戏展上。
 
这款产品叫做VISVISE,简单来说,它是一套AI全链路游戏创作解决方案,覆盖了动画制作、3D模型生成、智能NPC和数字资产管理四大管线,并能够在不改变管线和工作流的情况下,无缝进入模型生成、贴图制作、骨骼绑定、动画制作、场景构建及渲染等诸多环节。
 

许多现场体验的游戏开发者表示,VISVISE颠覆了自己对动画制作的认知
 
很少有人知道,VISVISE已经应用到了《和平精英》《PUGBM》等多款头部游戏当中。此外,完美世界、青瓷等厂商也都是他们的用户。
 

VISVISE官方公众号展示的部分合作产品
 
以自动蒙皮工具GoSkinning为例,它让《和平精英》的动画蒙皮制作提效了60%,即便是其比较复杂的资产蒙皮工作,也能从3天完成变成1天。目前GoSkinning已在90多款游戏当中得到使用,它服务的所有业务,每月总调用量达 20 万根骨骼——这是2000个角色的需求量。
 

VISVISE专家曾子骄在科隆Devcom游戏开发者大会上表示,VISVISE可将蒙皮效率提升8倍以上
 

VISVISE来自腾讯游戏效能产品部。这个中台存在已久,一直在帮助腾讯游戏提升研发效率。在AI时代,相关团队从自动蒙皮切入,依靠多年积累的数据和人才攻克了一系列技术难关,还顺手炼制了几个自研大模型。

前几天在科隆,腾讯游戏效能产品部负责人陈冬向葡萄君介绍了VISVISE的研发历程,以及他们对AI改变游戏的畅想。
 
陈冬2008年毕业即入职腾讯,先后负责过游戏安全和数据中台。在他看来,即便仅凭当前的AI技术,游戏行业也仍有大量的优化、创新空间。如果AGI(通用人工智能)未来再有重大突破,有一天AI或许可以真正模拟人类的意识,强大的智能NPC将颠覆整个行业
 

 

01

起源:从蒙皮和动画入手,

搭建AI底座

 
IEG的技术公线团队,其实早在生成式AI(gen AI)出现之前就在关注AI领域了。
 
从2016年开始,不管是在游戏的提效、优化、算法,还是玩法对弈层面,大家就都在运用机器学习和深度学习的技术。2018-2019年,团队在美术资产管理,比如怎么存、怎么搜、怎么设置权限等方面也有不少实践。
 
但2023年,ChatGPT让大家意识到了生成式AI原理的威力,并开始思考一个问题:腾讯游戏有这么多数据,那么在AI方面,是不是可以做更多事情?
 
于是,团队把目光投向了DCC(Digital Content Creation,数字内容生成) ,并选择了一个3D模型制作中的一个非常细分的工序:蒙皮绑定(Skinning)
 
为什么要先做美术?因为美术不像玩法,游戏3D资产生产的过程中有什么步骤、有什么环节、花多少时间、有多少资源、什么是好、什么是坏……一切都非常明确。
 
而所谓蒙皮,指的是将3D模型网格的顶点与骨骼关联起来的过程。这是一项繁琐而枯燥的工作,但在做角色动画时,3D模型每个面片的移动,都会涉及关节点的权重。如果绑定质量不高,形变错误、穿模就是最直观的结局。
 
选中目标后,技术团队开始围绕手头的大量产品数据,研究如何有效表征顶点、骨骼以及二者之间的关系,并炼制属于自己的大模型。很快,他们不只搞清楚了普通角色的蒙皮建模规律,还针对裙摆等多层复杂易穿插结构研发了裙摆蒙皮 AI,针对粘连问题推出了通用局部蒙皮 AI。
 

就这样,GoSkinning成了团队第一个通用性极高的AI产品,团队的技术成果还入选了SIGGRAPH、ICLR等顶级会议和GDC。
 
和蒙皮类似,动画生成(MotionBlink)也是团队早期优化细分工序,探索AI增效的尝试。
 
动画制作,一直是游戏研发当中最耗资源的环节之一。手K有多麻烦且不说,即便花大价钱做动作捕捉,请了演员,买了设备,租了场地,捕捉出来的数据还是要手工修复。
 
在找十几个项目组做过大量的调研之后,团队决定尝试一个很符合直觉的方案:能不能让动画师只画最关键的动作,然后由AI自动补足其中的帧数?
 
这个方向最大的难点,是动画缺乏有效的表征——大语言模型对于词汇的表征,是需要离散化码本解决的。可用怎样一段数字表征动画的某一帧,以及它与前后帧在趋势上的联系?此前业界没有有效且高质量的解决方案。
 
于是,效能产品部的团队先是找了几个最精锐的同事,对着这么多年在腾讯动捕基地积累的动画数据做实验,先在小规模验证思路,再把数据量推到100小时、500小时、1000小时……不断增大模型的规模,添加参数,完善编码器,最终研发了智能插帧 AI(MIB)
 
渐渐地,MotionBlink的效果从只能补齐跑跳走的帧数,到了能生成关键帧、调整POSE,补齐各种复杂的动作,甚至能通过定制模型,完成二次元等风格化项目的专属动作。光子某工作室就因为使用了MotionBlink,动画制作周期大幅缩短。
 

事实上,蒙皮和动画只是效能产品部探索AI增效和辅助创意的缩影。最近几年,3D模型、智能NPC……他们的各项工具正在深入各种产品的研发链路,并彼此搭配,成为了工业化的基础设施。
 

于是2024年,陈冬决定把所有和AI有关的游戏研发工具整合在一起,呈现腾讯游戏在AI上的能力和规划,VISVISE就此诞生——VIS是Vision(愿景)的缩写,也带有视觉的意思(Computer Vision),VISE则是Wise(智慧)的谐音。
 
如今在VISVISE里,数据清洗/收集,底层训练、技术框架、产品等方面都有对应的团队。但和很多人的想象不同,VISVISE整个团队的规模却不算大。
 
陈冬说,虽然训练AI的成本很高,需要大量的GPU算力反复迭代试错,积累和清洗数据,但仅靠堆人完全解决不了问题。因为这个过程不只是简单的工程实现,它需要阅读大量的论文和信息,结合实际问题,提出创新性的改进方案。
 
幸运的是,由于团队内相关研究开展已久,如今在各个子产品的Leader大多有10年以上的工作经验;一线的同学,也大多来自腾讯用来招聘顶尖技术人才的青云计划。团队的人才密度这才算是有了保证。
 
 

02

VISVISE的优势:

垂直、精准、全链路

不过先就此打住:现在市面上的AI提效工具也不少。和它们相比,VISVISE到底有什么区别?
 
陈冬说,和通用型AIGC产品不同,VISVISE聚焦于游戏领域,针对具体问题而生,有着明确的业务场景。同时,团队还有大量的游戏数据积累,以及业务理解作为支撑。
 
比如说,相关团队很早就有了自己的动捕基地,积累了大量的高质量动画数据;包括3D制作方面,他们也有生产团队去负责做早期的模型LOD。换言之,VISVISE不是款玩概念的噱头产品,而是在具体业务场景中迭代出来的实战派。
 
以3D生成为例,市面上支持文生3D、图生3D的模型不少,但只要游戏人将信将疑地问上三个问题,就足以让大多数产品汗流浃背:
 
第一,生成的模型有没有体积?
 
考虑到性能优化,游戏美术模型生产一向是能省就省,很多衣服可能只是由单面片构成,没有实际厚度的「视觉幌子」。
 
因此,VISVISE一开始最重要的目标就是能生成非水密(non-Watertight)的3D结构。而很多其他模型因为要服务3D打印,必须选择水密结构,"因为现实物理世界是有体积的。"所以要做到非水密,难度很高,如今市面上研究这个方向的团队也很少。
 
第二,生成的模型能不能进行拆分?
 
很多3D生成的AI模型都会统一生成一个完整的模型,然后把所有细节焊在一起。但游戏3D模型需要分部件,比如说一个角色要分肩甲、挂饰、裙摆等等,这样单独制作时,才能符合美术管线的制作流程,给后续人工介入留足空间。
 
在这一点上,VISVISE不仅支持分部件,还可以看到每一个部件的所有细节,且部件都是可编辑的状态,在精细程度和布线的规范性上有更大的优势。
 
第三,模型对拓扑结构的支持有多少?
 
一些3D模型只在乎几何的形状是不是足够精细,但游戏都是由三角形或者四边形的面片构成,这里面不光是几何的问题,还包含拓扑结构的问题。“你拿不同模型的布线给美术团队看,好坏一眼就能看出来,包括部件分得好不好、准不准。”
 

比如在制作手臂时,拓扑得沿着骨骼的方向,以环形的方式出现,这样美术才可以直接选中一个环去做调整。
 
再比如说做硬表面时,拓扑布线该怎么走,哪个布线该随骨骼走,哪个布线该随着几何或者衣服的方向/走向去走,形变比较大的部位,像膝盖和颈部,做动画时它的布线得更密一些,才能保证足够高的精度。
 
这是一个很枯燥,但所有做3D模型的人都必须要做的事情——雕刻是最有创意和灵感的部分,但随后,艺术家就要在高模的基础上,用更低的面数去表示,确保几何上看起来没有问题,确保布线符合工艺要求,才能进到游戏管线。
 
而在拓扑方面,VISVISE在生成式AI出现之前就有一个专门的团队,研究如何计算几何,理解布料和硬表面分别怎么布线,走向又是什么。这让它们的结果可以更规范,更精细。
 
在此基础上,它们还开发了基于可微渲染的引擎资产自动化预处理工具,以此实现程序化自动减面,并尽可能保证模型的品质。据统计,这项工作可以比人工制作耗时提效10倍以上。
 


更重要的是,在单一工序之外,VISVISE已经能够整合各项能力,把各个环节串起来,系统性地解决开发难题。
 
拿VISVISE旗下的Superman工具举例,它能在角色绑定、角色定制、表情生成、动画制作方面实现全流程的自动化,把传统的角色迭代流程,从4个月提速至1天。
 
据VISVISE统计,这里面包含的一键智能包裹,效果能达到业界标杆 Wrap4D 1天的工作量;一键智能绑定,可以提升传统流程中90%的绑定效率;一键面部动画生成,则相当于1人天3s动画的工作量。
 

这应该也是腾讯游戏要整合各个AI产品到VISVISE的原因:各个小组的专业能力可以统筹在一起,无缝融入任何游戏开发管线,一口气解决上下游环节的全部问题。
 
 

 

03

VISVISE与AI的未来

目前,VISVISE的自动蒙皮功能已经对外开放合作,更多功能在成熟之后,也会逐渐SaaS化并推向市场。
 
陈冬说,这当然不是为了赚钱。除了为行业创造价值,他也希望VISVISE能够接触更多的需求、场景和客户,从而进一步改善产品、提升技术。
 
在未来,他希望VISVISE能进入到更多游戏的生产流程当中,不断提升AI提效的上限,让行业能够产生更多创意。
 
"对于那些重复、枯燥、繁琐的非创意类环节,我们希望尽可能实现100%的AI自动化,让开发者能够完全回归创意。如果开发者能够更专注于打磨创意,那大家等待一款游戏的周期会变短,总有一天可以每一款游戏都非常不一样,甚至每个玩家的体验都不一样,这是非常值得期待的。"
 
陈冬还表示,未来VISVISE的组件一定会越来越多,因为AI还可以赋能太多制作环节:声音、配音、光照、离线烘焙、智能NPC……只一个动画环节,就有大量可以增加的新功能,比如用语音、视频等多模态的方式生成动画;再比如让AI制作人与人、人与物体的交互动画,并且更细腻地处理手指和面部。
 

目前VISVISE的部分工具与能力
 
在他看来,人们对于游戏的终极追求,比如更拟真的世界,更智能的NPC,都离不开AI 。如今AI对游戏的影响才刚刚开始,押注AI就是押注未来:"我们需要从更长远的角度去看待AI的影响,做更长期的投入。"

本文源自「私域神器」,发布者:siyushenqi.com,转载请注明出处:https://www.nodgame.com/65462.html

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