小游戏公司, 想部署一个本地ai系统,希望它能够, 对运维, 运营, 客服, 美术, 策划, 程序都能够有很大的帮助, 目前市面上那款 ai 模型比较合适

目前市面上有线上和线下本地部署的两种AI：线上的优势为出图速度快，不吃本地显卡的配置，且无需自己下载动辄几个G的模型，还能看其他创作者的制作的涩图，但为了节约算力成本他们只支持出最高1024X1024左右的图，制作横板、高清等图片就会受限线下部署的优势为可以自己添加插件，不卡算力，出图质量高于线上平台，但是使用期间电脑基本处于宕机状态，如果配置不高的话还会出现生成半天之后爆显存的情况，导致出图失败[heading3]所以我们这里充分发挥线上和线下平台的优势[content]线上：找参考，测试模型线下：主要的出图工具在线上绘图网站的绘图广场上发现自己想要的画风点击创作，会自动匹配创作的使用的模型lora和tag截取一小张游戏人物作为底图，目的是将线上平台有限的算力全部堆在人物身上多批次，多数量的尝试不同的画风，得出最符合游戏的一款模型+lora组合最后在C站（[https://civitai.com/](https://civitai.com/)）上下载对应模型到本地，加载部署后就可以开始正式生图了！

在2D美术中，我们广泛地使用图像生成技术。AI生成图像领域中，生成模型和神经网络渲染是两个主要的技术分支。2022年主流生成式图像应用DALL-E 2.0、Stable Diffusion和Midjourney的诞生，使图像生成的精细化程度得到了有效的提升。提示对图像生成结果的控制能力得到了提高。在3D模型生成中，AI主要完成了对3D模型生成流程的“⼀步到位”。△图：3D美术工作流拆解，《AI游戏产业驱动力研究报告》工作流中的每⼀个环节几乎都需要⼀位或⼀组3D美术工程师来完成，而使用3D生成模型可以直接完成⼀个可调整的3D粗模，大大提升效率。△图：GAME BOT，超参数科技②测试与优化AI在游戏测试环节中存在3大模拟场景，分别是AI玩家模拟、AI NPC和AI游戏模型测试。在优化环节往往承担改善角色动画、编程&加速、自动化游戏测试等功能。通过生成文字、图片、视频、音乐来缩减时间和资源消耗，也能快速识别游戏开发过程中的基本问题，并提出改善方法。③故事情节与NPC游戏设计是整个游戏开发过程的核⼼，AI在角色与故事生成、游戏机制创新等方面，依托最基础的自然语言生成用法。生成式AI阶段，游戏开发者在决策式AI的基础上融合更多思维和方法用以训练智能NPC，通过针对性训练数据集，强化NPC模型的基础能力，如角色知识、对话能力、情节演绎和逻辑推理。目前，小型的智能NPC可以实现封包在游戏中本地运行。④音乐与音效

游戏内容辅助生成，生成文、生成图、生成3D以及生成音乐。应用分为两个场景，一个是游戏策划人和制作人，第二个是美术的设计师。去年开始，听的较多的是基于Stable Difussion的生成。对于工业化的游戏公司，它能够通过2D美术素材的辅助生成提高创业效率50%，降低20%-80%的成本。文生图：提示词加参数就可以形成2D的参考图，适配度是非常高的，可能一开始用SD或者其他的开源工具去做。图生图：原画师或美术会使用，用一个线稿或原画，在原画基础上加一些Prompt，加一些参数，就可以形成一个效果图和二级的素材，这种情况会越来越多的。动画辅助渲染：用Lora对角色背景、关键帧进行风格渲染。例如，用真人视频渲染成二次元风。游戏的智能运营，包括智能NPC互动、客服、攻略的问答、代码和脚本的生成。主要针对游戏的产品经理、运营经理和社区的运营经理。智能NPC：保持长期记忆；保持人物个性和对话表现形式；满足成本平衡游戏社区运营：海外Discord，国内Fanbook。让更多的玩家在游戏之外，在社群里面很好的互动，如基于游戏的美术素材二创、对于攻略的查询和智能客服。