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AI绘图在场景设计中如何应用
2024-12-27 03:43

今天我们就主要分享AI绘图在场景设计领域中的运用。所有的AI绘画工具,模型和插件资源·,AI学习资料及教程都已经整理好了,文末扫码即可免费获取噢

AI绘图在场景设计中如何应用

用AI绘图做过哪些尝试

在研究学习AI的过程中,除了基础的文生图功能之外,还尝试过线稿生图、黑白稿生图、layout生图、深化设计稿、生成材质、天空、扩充画幅等,基本每一种都进行过大量的测试。

AI绘图在项目的场景设计初期有哪些用途

首先是激发创意,AI绘画可以通过算法和数据分析,给设计师提供创意灵感和参考,帮助设计师在概念设计初期找到新的、独特的设计方向。比如我们想设计一个奇幻的原始丛林,我们直接在一些搜索引擎上查找到的资料大概率是这样的

在传统的搜索引擎中输入太多的词条并不能得到更加符合需求的参考图,但是AI绘图工具却可以做到,而且可以根据我们提供的多种提示词进行智能整合,使其生成的场景更具有创意性,进而回馈给设计师更多的灵感。

以下是我们以“奇幻的原始丛林”为主题生成的两个案例,大家可以感受一下它跟网搜图之间的差异

第二点功能是可视化呈现,这点在上图中就已有体现,AI绘图可以将设计师的想法快速转化为可视化的图像,帮助设计师更好地表达自己的概念和创意,这样可以让项目团队更容易理解和共享设计理念,促进沟通和合作。比如我们想要在原始丛林中再加入部落的元素,那么又可以得到以下的场景。

虽然有时AI生成的场景会存在一些逻辑性问题,但是如果我们选定了某个方向,就可以在它基础上进行优化和衍生设计。所以,在项目前期,AI生图的目的并不是为了生成一些可以直接拿来使用的图,而是将它当成一个基于剧本或导演需求生成的可视化参考方案,协助我们完成整个项目的场景设计。

至于AI生成的场景能否直接运用到我们的项目,还需要看它是否符合这个项目的世界观,以及是否满足场景里面的角色表演和镜头调度需求等。

第三点是快速迭代和调整,AI绘画可以通过快速生成多个场景设计方案,帮助设计师在短时间内进行多次迭代和调整,加快设计过程,从而更好地满足项目要求。

这点应该比较好理解,同一套提示词我们都能生成无数个版本,何况还可以对提示词进行调整和重新组合,不得不说AI绘图真的非常之强大。

第四点是风格引导,AI绘图可以学习和模仿各种绘画风格,并将其应用于场景设计中,帮助设计师在整体风格上保持一致性或创造出特定的艺术效果。

以我们乐园的城堡为例(以上为实拍图,通过SD我们可以将它快速转化出以下几种风格

到这里会发现,哪怕是成熟的设计师,也不可能在短时间内去完成这么多方向的探索和细节的刻画,这就是AI绘图的惊人之处。

除此之外,AI还可以起到自动化辅助的功能,在设计过程中减少一些重复性工作,如输出序列、批量处理等,从而提高效率,让设计师更专注于创意和设计思考。

除了项目创作初期,AI绘图在其他阶段还有哪些运用

比如在制作中期,对于Matte painting艺术家来说,他们可以通过AI来生成绘景素材,从而替代在网络上找素材的环节。

举个很简单的例子,假如我需要做这个场景的远山MP,正常的流程是我要先到网上搜集很多的素材,或者通过模型渲染得到我想要的素材,再进行拼合、衔接、调整等,一整套做下来,哪怕是个很简单的场景,其实也是比较耗时的,但是现在,我们通过设计稿以及提示词的描述,就可以快速生成我们想要的素材,从效率上来说是其他工艺很难比拟的。

以下为AI辅助效果

再以一个天空的需求为例,原稿的精度比较粗糙,无法直接使用到成片,但项目组又非常想要跟设计稿一样的天空,我们使用传统工艺进行绘制肯定会比较麻烦一些,而现在通过AI就能快速解决这一问题。

可以看到,生成的天空在色彩和云的造型上与原稿非常的接近,但是在细节精度上却比原稿提升了许多。

同样在风格转化时也非常方便

结合二次元模型,AI可以帮我们快速将写实风格的天空转化成卡通风格。

可以说,只要有需求,AI基本上可以运用于各个设计阶段。

使用AI绘图软件有没有觉得不可思议或印象深刻的地方

刚开始我们学习AI的时候,尝试拿一张线稿来生成效果图,生成出来的效果是这样的

当时就已经感觉很惊讶了,但是在学习过一段时间之后,发现它竟然可以直接生成到这种效果

这不禁让我爆出一句国粹(也许再修炼一段时间还能输出更高质量的图

这里顺带一说,当我们把SD和MJ的基本操作都学会之后,影响生成效果的关键,还是会回到提示词身上,所以提示词的专业程度基本决定了AI生成效果的上限。

有没有比较稳定的AI输出流程

没有太固定的流程,不过我们有一套可行的方法,大致分为两种情况

一种是在没有想法和思路时,可以通过文字描述或参考图用AI自主生成一些画面,从生成图中去找灵感

另一种是在有想法或思路时,可以通过勾画一些线稿、黑白稿或色稿用来给AI垫图,生成一些匹配自己想法的效果图,如果有生成合适的,那就可以选择最佳的版本往下深化,如果没有合适的,那就将几个版本的优点结合到一起自己再“拼”出一张稿,画好之后再拿这张稿垫到AI工具中重新生成图,循环迭代,直至满意。

当然,不是所有的图都能用AI来实现满意的效果,场景的复杂度相比角色还是更高一些,当AI遇到“瓶颈”,还需要人为的去做改善。

除此之外还有什么重要的经验或结论

有一个大致的规律,在AI绘图的过程中,我们输入的信息(含垫图的信息量)越充分,得到的结果就越符合我们的需求。

用过AI绘图的朋友都知道,在场景设计这块,纯靠文字生成的效果图其实是很难达到我们准确需求的,所以,为了实现更加理想的效果,我们通常需要先做一些场景的初步设计,然后再通过AI来生成一些效果案例。

这里我以一张八年前的黑白旧稿为例,拿它来当垫图其实信息量已经算是比较充分的了,再结合提示词,生成的效果就会比较符合我的需求,甚至一些布局的微改还有点出人意料。

朋友们如果有旧稿或草图搁置的不妨也拿AI来试一下,没准还能有意外的收获

怎么看待AI绘图对概念设计行业带来的影响

对于概念设计相关行业来说,设计师并不是单纯的绘画艺术家。

概念设计师负责构思和呈现项目的整体概念和理念,并将其转化为可视化的方案,它是一个需要综合运用创意思维、研究分析、视觉传达和沟通能力的职业。大多数设计岗位,实际上都是偏重于输出、偏重于效率的,而鲜少是为了锻炼设计师的画技,这跟纯艺、纯绘画相比还是有一定的差别。

所以说,AI绘图对于概念设计师来说更多是一个提高效率的便利性工具。

对新入行的艺术从业者有什么建议

AI时代应更加注重自身的艺术修养,毕竟,AI生成的图像,能否运用到项目或场景设计中,很大程度上还是需要设计师的判断,而这个判断,又在很大程度上依赖于设计师本身的艺术修养。所以,不断提升自己在技术与艺术领域中的高度,依然是大家的重点发展方向。

AIGC技术的未来发展前景广阔,随着人工智能技术的不断发展,AIGC技术也将不断提高。未来,AIGC技术将在游戏和计算领域得到更广泛的应用,使游戏和计算系统具有更高效、更智能、更灵活的特性。同时,AIGC技术也将与人工智能技术紧密结合,在更多的领域得到广泛应用,对程序员来说影响至关重要。未来,AIGC技术将继续得到提高,同时也将与人工智能技术紧密结合,在更多的领域得到广泛应用。

一、AIGC所有方向的学习路线

AIGC所有方向的技术点做的整理,形成各个领域的知识点汇总,它的用处就在于,你可以按照下面的知识点去找对应的学习资源,保证自己学得较为全面。

二、AIGC必备工具

三、最新AIGC学习笔记

四、AIGC视频教程合集

观看全面零基础学习视频,看视频学习是最快捷也是最有效果的方式,跟着视频中老师的思路,从基础到深入,还是很容易入门的。

五、实战案例

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