探索AIGC技术在角色贴图绘制中的潜在应用

一、引言

在数字艺术与游戏开发中，3D（三维）角色的贴图绘制始终是一个令人着迷且充满挑战的环节。近年来，随着人工智能技术的发展，AIGC（生成式人工智能）技术逐渐受到行业内外的关注。那么这是否意味着我们可以尝试利用这一新技术来优化角色贴图的绘制流程呢？Stable Diffusion（一种AI绘画生成工具）的出现无疑为我们提供了一个全新的视角，本文旨在分享笔者对如何运用Stable Diffusion进行角色贴图绘制，以及这一过程中的所思所得，希望能为同行提供一些有益的参考。

二、传统角色贴图绘制流程的挑战与探索

在贴图绘制的各个环节中，模型师或材质贴图师的绘画技巧起到了至关重要的作用。这意味着，对于那些未经深入绘画培训的专家，这一任务可能显得尤为艰巨。即便是资深的模型师，也会在某些细节上遭遇挑战。特别是当他们试图呈现微妙的光影效果或某种特定的材质特性时，如角色面部的贴图。面部，作为角色的焦点，其光影变化和皮肤质感的展现都需要高精细处理，这无疑增加了绘制的复杂性。

在这样的背景下，我们不禁思考：在这一个充满挑战的领域中，是否有可能借助AI（人工智能）技术来优化和简化贴图绘制流程？如果能够利用AI的力量，或许我们可以为模型师提供更多的便利，同时也为整个行业带来新的机会和可能性。这正是我们希望深入探讨和研究的方向。

三、Stable Diffusion在3D贴图绘制中的应用思路

在寻求优化角色贴图绘制流程的过程中，我尝试了一种新的方法。首先，我们需要一张3D角色的基础渲染图。然后，结合描述词，我们尝试使用Stable Diffusion的图生图功能来生成预期的3D渲染效果图。为了确保生成的效果图能够与原始3D渲染图的细节和风格更为接近，我们考虑了引入ControlNet插件。完成渲染后，为了将这一效果精确地应用到3D模型上，我们采用了C4D（一款三维设计软件）的摄像机投射技术，并通过烘焙技术导出贴图。最终，在Photoshop（一款图像处理软件）中进行了细致的修补和调整，以确保贴图与原始UV（纹理贴图坐标的简称，其定义了图片上每个点的位置的信息）保持一致。

四、实践探索“男青年”角色贴图的绘制

（一）基础图片的渲染

在角色贴图绘制的初步阶段，我们首先在C4D软件中为角色模型渲染出一张基础图片。这张图片将作为后续图片生成的基础，因此对其有一系列特定的要求。经过多次尝试和测试，我们总结出了以下几点关键建议供大家参考：

首先是图片形状建议使用方形图片。其次是建议图片的尺寸控制在1024×1024像素以下。最后是光影处理，为了确保后续的贴图处理更为顺畅，建议在渲染时保持光影效果较为均匀，避免强烈的光影对比。

如图1所示，这是我们根据上述建议渲染出的基础图片，它将为我们后续的工作提供一个稳定的出发点。

（二）高级渲染与细节增强

接下来，我们转向Stable Diffusion的文生图功能，帮助我们根据已有的基础颜色图，生成更为细致的男青年角色的最终渲染图。正如前文所述，为了确保生成的图像与我们的项目风格相匹配，笔者特意选择了秋叶版本的Stable Diffusion。考虑到我们此次的目标是生成偏向写实的风格，我们决定采用ReV Animated大模型，因为它在生成幻想、动画、半现实的人物和景观图像方面表现出色。

配置了基础模型后，我们开始为AI提供描述性的提示词，以引导其生成接近我们心目中的画面。但仅仅依赖提示词并不够，我们还需要确保生成的图像能够与我们的基础图片相匹配。这时，ControlNet这一新兴的Stable Diffusion插件显得尤为关键。尽管AI绘画技术在过去已经取得了很大的进步，但其在实际生产中的应用仍然面临着一些挑战，尤其是其天生的随机性和不可控性。幸运的是，ControlNet的出现为这一问题提供了可能的解决路径。它允许用户通过设定各种条件，使AI生成的图像更加接近于预期，从而大大提高了其在实际生产中的应用价值。

在多次尝试后，我发现结合ControlNet的SoftEdge（软边缘）和Depth（深度）功能可以获得相当满意的结果。当然，这只是其中一种组合方式，各位完全可以根据项目需求进行不同的尝试和组合。

具体的操作步骤如下：首先，我们将之前渲染的基础图导入ControlNet的界面中。接着，选择SoftEdge作为主要的控制类型，并确保预处理器和模型也都设置为与Softedge相关的选项。随后，我们进入ControlNetUnit1选项卡，并选择Depth作为第二控制类型，同时，预处理器和模型也被设置为与Depth相关的选项。具体的参数设置如图2所示。完成这些设置后，只需点击生成按钮，AI便会根据给定的参数为我们生成所需的图像。

在首次观看由Stable Diffusion生成的3D渲染图时，我感到惊讶。这幅图不仅成功地基于我们的基礎图呈现了3D渲染的面部效果，其风格与细节也符合了我的预期。受此鼓舞，我又进行了多次尝试，连续生成了六张不同的效果图。经过比较，我们选定了其中一张最符合项目需求的图片，正如图3展示的那样。

（三）贴图转换

如图4所展示的投射效果，通过其线框图，我们可以清晰地看到发线是完美匹配的。同时，图5还展示了笔者使用的相机投射和烘焙材质的具体参数设置。而在图6中，我们可以观察到投射烘焙后的效果，尽管大体上已经相当出色，但仍存在一些小瑕疵。为了进一步完善，我们计划在Photoshop中进行细致修正。

（四）贴图修补与完善

为了确保贴图符合项目的要求，我们将其导入Photoshop进行了进一步的修补和调整。在这个阶段，我们专注于修复瑕疵，如投射中未覆盖的部分或可能的损坏区域。此外，我们还增添了一些细节，确保贴图能够满足项目的美术要求。如图7所示，经过这一系列的修补和调整，我们成功地完成了男青年面部的diffuse贴图（漫反射贴图）。这张贴图已经非常接近项目的标准。

（五）最终效果观察

完成上述步骤后，我们将优化后的贴图重新应用于C4D中的3D模型。通过这一步，我们得以直观地观察和评估角色模型与贴图之间的融合效果，确保其达到了预期标准。

（六）与传统角色贴图绘制方式的对比

经过尝试，笔者发现之前的思路是可行的。在传统的角色贴图绘制中，艺术家们主要依赖于手绘技巧和多年的经验。然而，当我们尝试将传统的贴图绘制流程与现代AI工具结合时，我们发现了一种新的可能性。这种结合方法不仅显著缩短了贴图绘制的时间，而且还确保了贴图的高质量和一致性。更为重要的是，AI工具能够自动处理一些重复性的工作，这使得艺术家们可以将更多的精力投入创意和艺术设计中。综上所述，与传统的角色贴图绘制方法相比，结合AI的方法为我们提供了一个更为高效、灵活，并且在质量上更为出色的解决方案。

五、结语

总的来说，虽然当前还存在一些问题和挑战，但笔者坚信，通过持续的研究和实践，AIGC技术将为角色贴图绘制带来革命性的变革，为艺术家提供更多的工具和可能性。我们期待在不久的将来，与更多的同行一起探索和分享这一领域的新发现和进展。总之，AIGC技术为角色贴图绘制开辟了新的道路，为模型师提供了更多的工具和选择。我们期待未来能看到更多的创新和突破。

[作者简介]田雪芹，男，汉族，山东潍坊人，江苏省徐州财经高等职业技术学校助教，学士学位，研究方向为动画制作、虚拟现实。