如何用AIGC工具5天开发一款模拟经营游戏

前不久ChatGPT4的发布时，曾演示了用60秒写一款小游戏，让大家进一步发现和利用它的潜力。但是应该还是有不少开发者不知道究竟如何利用ChatGPT的强大功能，以及还需要利用哪些软件来与它配合，完成制作一款游戏。

近日罗斯基在一个海外博客上看到一组文章，作者在文中为大家演示了用哪些以及如何用AIGC工具在五天内制作一款功能齐全的模拟经营农场游戏。

以下是编译内容：

本文将使用AIGC工具在短短5天内开发一款功能齐全的农场游戏，带大家了解如何将各种AI GC工具整合到游戏开发工作中，展示的内容有：美术风格、游戏设计、3D资源、2D资源、故事内容。

注意：本教程适用于熟悉Unity开发和C#的读者。如果您不熟悉这些技术，请在阅读之前查看面向初学者的Unity教程。

第一天：确认美术风格

游戏开发的第一步是确定美术风格，对此我们使用的AIGC工具叫做Stable Diffusion，这是一个基于文本描述生成图像的开源模型。我们将用它为游戏创建视觉风格。

Stable Diffusion有两种运行方式：本地或在线。如果你的设备具有不错的GPU，并且你想使用所有功能，那就推荐本地运行，反之选择在线服务。

本地运行：

本文将使用Automatic1111 WebUI在本地运行Stable Diffusion。下面是在本地运行Stable Diffusion的流程，使用者需要了解一些技术知识。如果你使用的是Windows操作系统，并且拥有至少8g内存的Nvidia GPU，请继续执行下面的说明。否则，请到GitHub的README上寻找其他平台的使用说明，或者可以选择在线服务。

安装在Windows系统设备上：

要求：具有至少8 GB内存的Nvidia GPU。

安装Python 3.10.6。请务必在安装过程中确认“将Python添加到PATH”。

安装git。

通过在“命令提示符”中输入以下内容来克隆存储库：

git clone https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui.git

下载Stable Diffusion 1.5 weights，存放在克隆存储库的“models”目录中。

通过在克隆的存储库中运行webui-user.bat来运行WebUI。

找到“localhost://7860”以使用WebUI。如果一切运行正常，应该就像下面这样：

在线运行：

如果你不满足本地运行Stable Diffusion的要求，或者更喜欢精简的使用界面，有很多方法可以在线运行Stable Diffusion。博客Hugging Face上有很多免费使用方案，如Stable Diffusion 2.1演示或camemduru web。注意:本篇文章的部分内容将使用image2image等高级功能，这些功能在线服务上可能没有。

生成概念图

下面来生成一些概念图。步骤很简单：

输入所需内容。

单击生成。

但是，如何得到你真正想要的东西呢？输入指令本身就是一门艺术，所以如果你生成的第一张图片不是很好也没关系。有许多资源可以改进指令，比如使用lexica.art之类的资源来查看其他人使用Stable Diffusion生成的内容。寻找与你想要的风格相似的图像，从中获得指令灵感。下面有一些使用Stable Diffusion 1.5生成美术风格的提示：

使用“isometric、simple、solid shapes”等词来限制图片的形式，这种图片风格更容易复现到游戏中。

一些关键字，如“low poly”，虽然切合主题，但往往会产出较低质量的结果，建议找到别的替代字。

使用特定艺术家的名字也是一种有效的方式，可以引导模型采用特定风格并得到更高质量的结果。

输入指令：isometric render of a farm by a river, simple, solid shapes, james gilleard，atey ghailan。结果如下：

应用到Unity中：

下面使用游戏引擎Unity来让这个农场游戏动起来。

使用Unity 2021.9.3f1和Universal Render Pipeline创建Unity项目。

使用基本形状构筑场景。例如，添加立方体，单击右键-> 3D对象->立方体。

使用概念图作为参考来设置Materials。下面使用的是基本内置材质。

设置光照。下面使用的是温暖的阳光（#FFE08C，强度1.25）和柔和的环境照明 （#B3AF91）。

设置相机使用正射投影来匹配美术风格的投影。

加一些水。下面使用的是Unity资源商店中的Stylized Water Shader。

最后进行后期处理，使用了ACES色调映射（tonemapping）和+0.2曝光。

第二天 用ChatGPT设计游戏

基于这款农业游戏向ChatGPT提问：你是一位专业游戏设计师，要设计一款简单的农场游戏。要让它有趣，吸引人，哪些功能最重要？

ChatGPT给出的答案：作物多样化；具有挑战性和奖励的进度系统；动态和交互式环境；社交和多人游戏功能；一个宏大且给人代入感的故事或主题。

本文并不会详细写出如何实现这些内容，因为本系列的重点是如何在游戏开发过程中使用AIGC工具。

另外要说说ChatGPT的局限性，有时候它的答案听起来很有说服力，实际上内容是错误的。以下是一个与游戏开发相关的错误回答：

它的解释虽然听起来很棒，但却是完全错误的。这告诉大家ChatGPT虽然非常有用，但不应该用作知识库。

建议将ChatGPT更多作为头脑风暴和加速开发的工具，而不是用它完全替代开发过程中的步骤。

第三天 获取3D资源

文本转3D的当前状态

如第1步所述，文本转图像工具（如Stable Diffusion）在游戏开发工作中非常有用。文本转3D或根据文本描述生成3D模型领域最近也有许多发展：

DreamFusion使用2D渲染来生成3D资源。

CLIPMatrix和CLIP-Mesh-SMPLX直接生成纹理网格（textured meshes）。

CLIP-Forge使用语言生成像素模型（voxel-based models）。

CLIP-NeRF驱动带有文本和图像的NeRF。

Point-E和Pulsar+CLIP使用语言来生成3D点云（point clouds）。

Dream Textures在Blender中自动应用文本转图像到纹理场景中。

其中许多方法（不包括CLIPMatrix和CLIP-Mesh-SMPLX）都基于视图合成或生成主题的新视图，而不是传统的3D渲染。这就是NeRFs或Neural Radiance Fields的原理，它使用神经网络进行视图合成。

NeRFs

但是目前这项技术还没有达到在游戏开发中使用的程度。

由于NeRF-to-mesh，如摄影测量，目前最适合创建具有大量手动后处理的超高保真资源，因此在5天内创建农场游戏并没有真正的意义，所以这里只使用不同颜色的立方体来表示游戏中的作物。

第四天 生成2D资源

这一步需要使用图像编辑软件，如Photoshop或GIMP(免费)和Stable Diffusion。

以生成玉米为例：

1）绘出一个非常粗糙的玉米图标，旨在设定大致构图。

2）输入以下提示：corn, james gilleard, atey ghailan, pixar concept artists, stardew valley, animal crossing（玉米、詹姆斯·吉利德、阿蒂·盖兰、皮克斯概念艺术家、星露谷、动物之森）。

使用0.8的降噪强度优化图像，多次生成后选择一个喜欢的结果。

3）使用PS修改不喜欢的部分，比如上图的玉米茎。

4）大致绘出要更改的部分，让Stable Diffusion填充细节。将修改后的图像重新上传，使用0.6的去噪强度，得到一个接近完美的图像。

5）再次用PS修改不想要的部分，重新上传Stable Diffusion，并删除背景。

最后在10分钟之内就得到一个完美的图标。

第五天 撰写故事内容

最后一步使用AI创作故事。

1）给ChatGPT提供大量游戏背景，然后让它据此写一个故事摘要。

ChatGPT给出一个与游戏《星露谷物语》的故事极为相似的回答。

（注意：ChatGPT容易复制现有故事，所以只能把它当作工具，而不能代替人类去创造。）

2）对回答进行优化，让它向原创靠拢。

这次回答好很多，但还需要按照自己的游戏内容继续完善，例如要求删除魔法元素，因为游戏不包含魔法。经过几轮来回，最终得出一个满意的描述。

3）生成游戏内的具体内容，对游戏的描述，商店物品的描述。

回答很不错，但它说的有些东西游戏里不会有，比如探险。

4）优化内容。

结果很不错，应用到这个为AIGC教程开发的免费游戏中或许也没有问题，但如果是商业作品可能还有很多事情需要考虑。

鉴于法律、道德、商业方面的限制，最安全的方法可能还是使用ChatGPT等语言模型进行头脑风暴，由人类输出最终内容。

5）扩展内容。继续使用ChatGPT产出商品描述。

结果显示ChatGPT不太适合长篇连贯故事。在为农场游戏生成了一些商品描述后，内容质量也逐渐下降并陷入重复。所以最好是利用ChatGPT构思故事大纲；集思广益；细化内容。