인디 게임 개발자의 AI 활용

인디 게임 개발자의 AI 활용

 

게임 자산을 만드는 데 어려움을 겪고 있는 인디 게임 개발자입니까? 캐릭터와 환경에서 음향 효과와 음악에 이르기까지 자산 생성 프로세스는 압도적일 수 있습니다. 이 기사에서는 인디 게임 개발자인 Alejandro가 AI를 활용하여 자신의 게임에 대한 시각적 자산 생성을 강화하는 방법을 보여줍니다.

 

위의 이미지에서 볼 수 있듯이 Alejandro는 AI 기술, 특히 OpenArt의 Photo Booth를 사용하여 이러한 모든 게임 자산을 생성했습니다 . 이 도구를 사용하면 맞춤형 AI 모델을 훈련하여 원하는 스타일로 시각적 자산을 만들 수 있습니다. 페루에 거주하는 학생, 인디 게임 개발자 및 기술자인 Alejandro는 10개 이상의 게임 디자인 및 개발에 참여했으며 OpenArt에서 Artificial Artist 로 인정받고 있습니다.

 

 

게임 자산 엔진으로서의 AI

 

“ OpenArt 및 Photo Booth를 발견하기 전에는 Unity Asset Store 및 Humble Bundle과 같은 온라인 마켓에서 게임 자산을 구했습니다. 이러한 시장은 자산의 훌륭한 소스이지만 내가 원하는 자산을 맞춤화할 수 없기 때문에 때때로 내가 원하는 정확한 자산을 찾기가 어렵습니다. 종종 사용하지 않은 많은 자산을 축적하고 디지털 계정의 공간을 차지했습니다 …

 

Alejandro는 OpenArt Photo Booth를 발견하면서 과거에 구입한 모든 자산을 잘 활용할 수 있다는 사실을 알게 되었습니다. 그는 아이콘, 캐릭터, 물약, 무기, 갑옷, 크리스탈 등의 많은 모델을 교육해 왔습니다. 예를 들어 물약 이미지의 10개 이미지만 사용하여 물약 병의 고품질 이미지를 일관되게 생성할 수 있는 모델을 훈련할 수 있습니다.

10개의 트레이닝 이미지

모델에서 생성한 샘플 게임 자산 사용자 정의 가능

 

AI를 사용하여 게임 자산을 생성할 때의 이점 중 하나는 자산을 정확한 사양에 맞게 사용자 지정할 수 있다는 것입니다. OpenArt의 Photo Booth를 사용하여 물약의 색상, 병 모양 및 기타 시각적 요소를 원하는 대로 쉽게 변경할 수 있습니다. 진짜 보너스 부분은 때때로 AI가 예상치 못한 유쾌하고 놀라운 결과를 만들어 프로세스에 놀라움과 창의성의 요소를 추가할 수 있다는 것입니다.

 

시간 및 비용 효율성

Alejandro는 AI 생성 이미지 방법이 다른 방법에 비해 더 빠르고 효율적이며 비용이 적게 든다는 사실을 발견했으며 이 모든 것을 스스로 할 수 있다는 사실에 흥분했습니다. 그는 자신의 게임 설계 및 개발을 강화하는 데 도움이 되는 강력한 게임 자산 엔진을 마음대로 사용할 수 있는 것처럼 느낍니다. 전반적으로 AI 기술의 사용은 자산 생성 프로세스를 크게 간소화하고 개선했습니다.

 

품질

AI 이미지의 품질에 대한 질문에 그는 전반적으로 AI 생성 이미지의 품질에 깊은 인상을 받았으며 최근 몇 년 동안 많은 개선을 보았다고 말했습니다. 아이템 아이콘 모델은 현재 그에게 특히 유용합니다. 그는 종종 생성된 이미지를 시작점으로 사용하고 Adobe Photoshop에서 편집하여 자신의 표준에 맞지 않는 세부 사항을 조정합니다. 그런 다음 그는 img2img와 같은 도구를 사용하여 아이콘의 품질을 더욱 향상시킬 것입니다. AI가 생성한 얼굴은 여전히 ​​추가 작업이 필요합니다.

Alejandro는 다른 개발자와 디자이너가 무료로 사용할 수 있도록 OpenArt 프로필 에서 생성한 많은 자산을 공유했습니다 .

 

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모델 학습 팁

Alejandro는 모델 교육 과정이 매우 간단하며 다음 4단계만 포함한다고 말했습니다.

 

1. 훈련시키려는 모델을 정의합니다.
2. 그런 다음 훈련에 사용할 이미지를 준비하고 선택합니다.
3. 훈련을 위해 해당 이미지를 Photo Booth에 업로드하고 약 45분을 기다립니다.

4. 마지막으로 모델을 평가합니다. 더 자세히 설명하자면, 얼굴을 훈련시키려면 512×512 픽셀의 고품질 이미지가 최소 30개 필요하고 훈련에 6000단계를 적용해야 합니다. 유사한 시스템에 따라 50개 이미지를 초과하지 않으면 이미지당 200단계를 유지합니다. 그러나 더 많은 이미지가 있는 경우 단계 수를 50으로 줄이거 나 단계 수를 모델 학습에 사용되는 이미지 수의 배수로 유지하려고 합니다. 예를 들어 60개 이미지의 경우 9000단계를 사용합니다.

 

AI를 사용하여 게임 자산을 생성할 때 염두에 두어야 할 또 다른 핵심 팁은 일관성의 중요성입니다. 학습 이미지의 일관성이 높을수록 AI로 더 나은 품질의 이미지를 생성할 수 있습니다. 가장 응집력 있고 고품질의 결과를 얻으려면 유사한 스타일, 구조 및 배경을 가진 이미지를 사용하는 것이 가장 좋습니다. Alejandro는 다양한 소스의 이미지를 사용하는 모델과 단일 소스의 이미지를 사용하는 다른 모델의 두 가지 물약 모델을 훈련하여 실험을 수행했을 때 이것이 사실임을 발견했습니다. 그는 후자의 모델이 더 일관되게 더 높은 품질의 결과를 생성한다는 것을 발견했습니다.

 

낙관적인 미래

"저는 이 새로운 기술이 가져다주는 기회를 활용하여 저와 같은 비예술가 게임 개발자에게 유사한 프로세스를 추천할 것입니다."

 

Alejandro는 AI 기술이 점점 더 정교해지고 캐릭터 모델, 아이콘 및 환경과 같은 더 광범위한 게임 자산을 생성할 수 있을 것이라고 믿습니다. 그는 이러한 자산을 수동으로 만들 리소스나 시간이 없는 인디 개발자에게 특히 유용할 것이라고 생각합니다.

 

Alejandro는 OpenArt의 스타일 패키지 제작자 중 한 명입니다. 스타일 패키지(또는 사전 설정)는 개인화된 AI 모델에 적용할 수 있는 고도로 선별된 프롬프트 세트입니다. 이렇게 하면 고품질 이미지를 얻기 위해 재촉하는 작업이 줄어듭니다. 그의 Anime & Art 스타일 패키지는 OpenArt 커뮤니티에서 매우 호평을 받고 있습니다. 크리에이터는 스타일 패키지 판매 수익을 얻습니다. 신속한 크리에이터로서 이 수익 창출 기회에 관심이 있다면 여기에서 프리셋 크리에이터 프로그램을 신청할 수 있습니다 .

 

OpenArt Photo Booth 에서 첫 번째 모델을 교육하여 작업 흐름을 강화할 수 있는 기회를 놓치지 마십시오 . 지금 쉽고 효율적으로 고품질의 사용자 지정 가능한 게임 자산을 만들기 시작하십시오!

 

 

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