探索AIGC技術在角色貼圖繪制中的潛在應用

一、引言

在數字藝術與游戲開發中，3D（三維）角色的貼圖繪制始終是一個令人著迷且充滿挑戰的環節。近年來，隨著人工智能技術的發展，AIGC（生成式人工智能）技術逐漸受到行業內外的關注。那么這是否意味著我們可以嘗試利用這一新技術來優化角色貼圖的繪制流程呢？Stable Diffusion（一種AI繪畫生成工具）的出現無疑為我們提供了一個全新的視角，本文旨在分享筆者對如何運用Stable Diffusion進行角色貼圖繪制，以及這一過程中的所思所得，希望能為同行提供一些有益的參考。

二、傳統角色貼圖繪制流程的挑戰與探索

在貼圖繪制的各個環節中，模型師或材質貼圖師的繪畫技巧起到了至關重要的作用。這意味著，對于那些未經深入繪畫培訓的專家，這一任務可能顯得尤為艱巨。即便是資深的模型師，也會在某些細節上遭遇挑戰。特別是當他們試圖呈現微妙的光影效果或某種特定的材質特性時，如角色面部的貼圖。面部，作為角色的焦點，其光影變化和皮膚質感的展現都需要高精細處理，這無疑增加了繪制的復雜性。

在這樣的背景下，我們不禁思考：在這一個充滿挑戰的領域中，是否有可能借助AI（人工智能）技術來優化和簡化貼圖繪制流程？如果能夠利用AI的力量，或許我們可以為模型師提供更多的便利，同時也為整個行業帶來新的機會和可能性。這正是我們希望深入探討和研究的方向。

三、Stable Diffusion在3D貼圖繪制中的應用思路

在尋求優化角色貼圖繪制流程的過程中，我嘗試了一種新的方法。首先，我們需要一張3D角色的基礎渲染圖。然后，結合描述詞，我們嘗試使用Stable Diffusion的圖生圖功能來生成預期的3D渲染效果圖。為了確保生成的效果圖能夠與原始3D渲染圖的細節和風格更為接近，我們考慮了引入ControlNet插件。完成渲染后，為了將這一效果精確地應用到3D模型上，我們采用了C4D（一款三維設計軟件）的攝像機投射技術，并通過烘焙技術導出貼圖。最終，在Photoshop（一款圖像處理軟件）中進行了細致的修補和調整，以確保貼圖與原始UV（紋理貼圖坐標的簡稱，其定義了圖片上每個點的位置的信息）保持一致。

四、實踐探索“男青年”角色貼圖的繪制

（一）基礎圖片的渲染

在角色貼圖繪制的初步階段，我們首先在C4D軟件中為角色模型渲染出一張基礎圖片。這張圖片將作為后續圖片生成的基礎，因此對其有一系列特定的要求。經過多次嘗試和測試，我們總結出了以下幾點關鍵建議供大家參考：

首先是圖片形狀建議使用方形圖片。其次是建議圖片的尺寸控制在1024×1024像素以下。最后是光影處理，為了確保后續的貼圖處理更為順暢，建議在渲染時保持光影效果較為均勻，避免強烈的光影對比。

如圖1所示，這是我們根據上述建議渲染出的基礎圖片，它將為我們后續的工作提供一個穩定的出發點。

（二）高級渲染與細節增強

接下來，我們轉向Stable Diffusion的文生圖功能，幫助我們根據已有的基礎顏色圖，生成更為細致的男青年角色的最終渲染圖。正如前文所述，為了確保生成的圖像與我們的項目風格相匹配，筆者特意選擇了秋葉版本的Stable Diffusion。考慮到我們此次的目標是生成偏向寫實的風格，我們決定采用ReV Animated大模型，因為它在生成幻想、動畫、半現實的人物和景觀圖像方面表現出色。

配置了基礎模型后，我們開始為AI提供描述性的提示詞，以引導其生成接近我們心目中的畫面。但僅僅依賴提示詞并不夠，我們還需要確保生成的圖像能夠與我們的基礎圖片相匹配。這時，ControlNet這一新興的Stable Diffusion插件顯得尤為關鍵。盡管AI繪畫技術在過去已經取得了很大的進步，但其在實際生產中的應用仍然面臨著一些挑戰，尤其是其天生的隨機性和不可控性。幸運的是，ControlNet的出現為這一問題提供了可能的解決路徑。它允許用戶通過設定各種條件，使AI生成的圖像更加接近于預期，從而大大提高了其在實際生產中的應用價值。

在多次嘗試后，我發現結合ControlNet的SoftEdge（軟邊緣）和Depth（深度）功能可以獲得相當滿意的結果。當然，這只是其中一種組合方式，各位完全可以根據項目需求進行不同的嘗試和組合。

具體的操作步驟如下：首先，我們將之前渲染的基礎圖導入ControlNet的界面中。接著，選擇SoftEdge作為主要的控制類型，并確保預處理器和模型也都設置為與Softedge相關的選項。隨后，我們進入ControlNetUnit1選項卡，并選擇Depth作為第二控制類型，同時，預處理器和模型也被設置為與Depth相關的選項。具體的參數設置如圖2所示。完成這些設置后，只需點擊生成按鈕，AI便會根據給定的參數為我們生成所需的圖像。

在首次觀看由Stable Diffusion生成的3D渲染圖時，我感到驚訝。這幅圖不僅成功地基于我們的基礎圖呈現了3D渲染的面部效果，其風格與細節也符合了我的預期。受此鼓舞，我又進行了多次嘗試，連續生成了六張不同的效果圖。經過比較，我們選定了其中一張最符合項目需求的圖片，正如圖3展示的那樣。

（三）貼圖轉換

如圖4所展示的投射效果，通過其線框圖，我們可以清晰地看到發線是完美匹配的。同時，圖5還展示了筆者使用的相機投射和烘焙材質的具體參數設置。而在圖6中，我們可以觀察到投射烘焙后的效果，盡管大體上已經相當出色，但仍存在一些小瑕疵。為了進一步完善，我們計劃在Photoshop中進行細致修正。

（四）貼圖修補與完善

為了確保貼圖符合項目的要求，我們將其導入Photoshop進行了進一步的修補和調整。在這個階段，我們專注于修復瑕疵，如投射中未覆蓋的部分或可能的損壞區域。此外，我們還增添了一些細節，確保貼圖能夠滿足項目的美術要求。如圖7所示，經過這一系列的修補和調整，我們成功地完成了男青年面部的diffuse貼圖（漫反射貼圖）。這張貼圖已經非常接近項目的標準。

（五）最終效果觀察

完成上述步驟后，我們將優化后的貼圖重新應用于C4D中的3D模型。通過這一步，我們得以直觀地觀察和評估角色模型與貼圖之間的融合效果，確保其達到了預期標準。

（六）與傳統角色貼圖繪制方式的對比

經過嘗試，筆者發現之前的思路是可行的。在傳統的角色貼圖繪制中，藝術家們主要依賴于手繪技巧和多年的經驗。然而，當我們嘗試將傳統的貼圖繪制流程與現代AI工具結合時，我們發現了一種新的可能性。這種結合方法不僅顯著縮短了貼圖繪制的時間，而且還確保了貼圖的高質量和一致性。更為重要的是，AI工具能夠自動處理一些重復性的工作，這使得藝術家們可以將更多的精力投入創意和藝術設計中。綜上所述，與傳統的角色貼圖繪制方法相比，結合AI的方法為我們提供了一個更為高效、靈活，并且在質量上更為出色的解決方案。

五、結語

總的來說，雖然當前還存在一些問題和挑戰，但筆者堅信，通過持續的研究和實踐，AIGC技術將為角色貼圖繪制帶來革命性的變革，為藝術家提供更多的工具和可能性。我們期待在不久的將來，與更多的同行一起探索和分享這一領域的新發現和進展。總之，AIGC技術為角色貼圖繪制開辟了新的道路，為模型師提供了更多的工具和選擇。我們期待未來能看到更多的創新和突破。

[作者簡介]田雪芹，男，漢族，山東濰坊人，江蘇省徐州財經高等職業技術學校助教，學士學位，研究方向為動畫制作、虛擬現實。