一、引言

在數(shù)字藝術(shù)與游戲開發(fā)中，3D（三維）角色的貼圖繪制始終是一個令人著迷且充滿挑戰(zhàn)的環(huán)節(jié)。近年來，隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展，AIGC（生成式人工智能）技術(shù)逐漸受到行業(yè)內(nèi)外的關(guān)注。那么這是否意味著我們可以嘗試?yán)眠@一新技術(shù)來優(yōu)化角色貼圖的繪制流程呢？Stable Diffusion（一種AI繪畫生成工具）的出現(xiàn)無疑為我們提供了一個全新的視角，本文旨在分享筆者對如何運(yùn)用Stable Diffusion進(jìn)行角色貼圖繪制，以及這一過程中的所思所得，希望能為同行提供一些有益的參考。

二、傳統(tǒng)角色貼圖繪制流程的挑戰(zhàn)與探索

在貼圖繪制的各個環(huán)節(jié)中，模型師或材質(zhì)貼圖師的繪畫技巧起到了至關(guān)重要的作用。這意味著，對于那些未經(jīng)深入繪畫培訓(xùn)的專家，這一任務(wù)可能顯得尤為艱巨。即便是資深的模型師，也會在某些細(xì)節(jié)上遭遇挑戰(zhàn)。特別是當(dāng)他們試圖呈現(xiàn)微妙的光影效果或某種特定的材質(zhì)特性時，如角色面部的貼圖。面部，作為角色的焦點(diǎn)，其光影變化和皮膚質(zhì)感的展現(xiàn)都需要高精細(xì)處理，這無疑增加了繪制的復(fù)雜性。

在這樣的背景下，我們不禁思考：在這一個充滿挑戰(zhàn)的領(lǐng)域中，是否有可能借助AI（人工智能）技術(shù)來優(yōu)化和簡化貼圖繪制流程？如果能夠利用AI的力量，或許我們可以為模型師提供更多的便利，同時也為整個行業(yè)帶來新的機(jī)會和可能性。這正是我們希望深入探討和研究的方向。

三、Stable Diffusion在3D貼圖繪制中的應(yīng)用思路

在尋求優(yōu)化角色貼圖繪制流程的過程中，我嘗試了一種新的方法。首先，我們需要一張3D角色的基礎(chǔ)渲染圖。然后，結(jié)合描述詞，我們嘗試使用Stable Diffusion的圖生圖功能來生成預(yù)期的3D渲染效果圖。為了確保生成的效果圖能夠與原始3D渲染圖的細(xì)節(jié)和風(fēng)格更為接近，我們考慮了引入ControlNet插件。完成渲染后，為了將這一效果精確地應(yīng)用到3D模型上，我們采用了C4D（一款三維設(shè)計(jì)軟件）的攝像機(jī)投射技術(shù)，并通過烘焙技術(shù)導(dǎo)出貼圖。最終，在Photoshop（一款圖像處理軟件）中進(jìn)行了細(xì)致的修補(bǔ)和調(diào)整，以確保貼圖與原始UV（紋理貼圖坐標(biāo)的簡稱，其定義了圖片上每個點(diǎn)的位置的信息）保持一致。

四、實(shí)踐探索“男青年”角色貼圖的繪制

（一）基礎(chǔ)圖片的渲染

在角色貼圖繪制的初步階段，我們首先在C4D軟件中為角色模型渲染出一張基礎(chǔ)圖片。這張圖片將作為后續(xù)圖片生成的基礎(chǔ)，因此對其有一系列特定的要求。經(jīng)過多次嘗試和測試，我們總結(jié)出了以下幾點(diǎn)關(guān)鍵建議供大家參考：

首先是圖片形狀建議使用方形圖片。其次是建議圖片的尺寸控制在1024×1024像素以下。最后是光影處理，為了確保后續(xù)的貼圖處理更為順暢，建議在渲染時保持光影效果較為均勻，避免強(qiáng)烈的光影對比。

如圖1所示，這是我們根據(jù)上述建議渲染出的基礎(chǔ)圖片，它將為我們后續(xù)的工作提供一個穩(wěn)定的出發(fā)點(diǎn)。

（二）高級渲染與細(xì)節(jié)增強(qiáng)

接下來，我們轉(zhuǎn)向Stable Diffusion的文生圖功能，幫助我們根據(jù)已有的基礎(chǔ)顏色圖，生成更為細(xì)致的男青年角色的最終渲染圖。正如前文所述，為了確保生成的圖像與我們的項(xiàng)目風(fēng)格相匹配，筆者特意選擇了秋葉版本的Stable Diffusion?？紤]到我們此次的目標(biāo)是生成偏向?qū)憣?shí)的風(fēng)格，我們決定采用ReV Animated大模型，因?yàn)樗谏苫孟?、動畫、半現(xiàn)實(shí)的人物和景觀圖像方面表現(xiàn)出色。

配置了基礎(chǔ)模型后，我們開始為AI提供描述性的提示詞，以引導(dǎo)其生成接近我們心目中的畫面。但僅僅依賴提示詞并不夠，我們還需要確保生成的圖像能夠與我們的基礎(chǔ)圖片相匹配。這時，ControlNet這一新興的Stable Diffusion插件顯得尤為關(guān)鍵。盡管AI繪畫技術(shù)在過去已經(jīng)取得了很大的進(jìn)步，但其在實(shí)際生產(chǎn)中的應(yīng)用仍然面臨著一些挑戰(zhàn)，尤其是其天生的隨機(jī)性和不可控性。幸運(yùn)的是，ControlNet的出現(xiàn)為這一問題提供了可能的解決路徑。它允許用戶通過設(shè)定各種條件，使AI生成的圖像更加接近于預(yù)期，從而大大提高了其在實(shí)際生產(chǎn)中的應(yīng)用價值。

在多次嘗試后，我發(fā)現(xiàn)結(jié)合ControlNet的SoftEdge（軟邊緣）和Depth（深度）功能可以獲得相當(dāng)滿意的結(jié)果。當(dāng)然，這只是其中一種組合方式，各位完全可以根據(jù)項(xiàng)目需求進(jìn)行不同的嘗試和組合。

具體的操作步驟如下：首先，我們將之前渲染的基礎(chǔ)圖導(dǎo)入ControlNet的界面中。接著，選擇SoftEdge作為主要的控制類型，并確保預(yù)處理器和模型也都設(shè)置為與Softedge相關(guān)的選項(xiàng)。隨后，我們進(jìn)入ControlNetUnit1選項(xiàng)卡，并選擇Depth作為第二控制類型，同時，預(yù)處理器和模型也被設(shè)置為與Depth相關(guān)的選項(xiàng)。具體的參數(shù)設(shè)置如圖2所示。完成這些設(shè)置后，只需點(diǎn)擊生成按鈕，AI便會根據(jù)給定的參數(shù)為我們生成所需的圖像。

在首次觀看由Stable Diffusion生成的3D渲染圖時，我感到驚訝。這幅圖不僅成功地基于我們的基礎(chǔ)圖呈現(xiàn)了3D渲染的面部效果，其風(fēng)格與細(xì)節(jié)也符合了我的預(yù)期。受此鼓舞，我又進(jìn)行了多次嘗試，連續(xù)生成了六張不同的效果圖。經(jīng)過比較，我們選定了其中一張最符合項(xiàng)目需求的圖片，正如圖3展示的那樣。

（三）貼圖轉(zhuǎn)換

如圖4所展示的投射效果，通過其線框圖，我們可以清晰地看到發(fā)線是完美匹配的。同時，圖5還展示了筆者使用的相機(jī)投射和烘焙材質(zhì)的具體參數(shù)設(shè)置。而在圖6中，我們可以觀察到投射烘焙后的效果，盡管大體上已經(jīng)相當(dāng)出色，但仍存在一些小瑕疵。為了進(jìn)一步完善，我們計(jì)劃在Photoshop中進(jìn)行細(xì)致修正。

（四）貼圖修補(bǔ)與完善

為了確保貼圖符合項(xiàng)目的要求，我們將其導(dǎo)入Photoshop進(jìn)行了進(jìn)一步的修補(bǔ)和調(diào)整。在這個階段，我們專注于修復(fù)瑕疵，如投射中未覆蓋的部分或可能的損壞區(qū)域。此外，我們還增添了一些細(xì)節(jié)，確保貼圖能夠滿足項(xiàng)目的美術(shù)要求。如圖7所示，經(jīng)過這一系列的修補(bǔ)和調(diào)整，我們成功地完成了男青年面部的diffuse貼圖（漫反射貼圖）。這張貼圖已經(jīng)非常接近項(xiàng)目的標(biāo)準(zhǔn)。

（五）最終效果觀察

完成上述步驟后，我們將優(yōu)化后的貼圖重新應(yīng)用于C4D中的3D模型。通過這一步，我們得以直觀地觀察和評估角色模型與貼圖之間的融合效果，確保其達(dá)到了預(yù)期標(biāo)準(zhǔn)。

（六）與傳統(tǒng)角色貼圖繪制方式的對比

經(jīng)過嘗試，筆者發(fā)現(xiàn)之前的思路是可行的。在傳統(tǒng)的角色貼圖繪制中，藝術(shù)家們主要依賴于手繪技巧和多年的經(jīng)驗(yàn)。然而，當(dāng)我們嘗試將傳統(tǒng)的貼圖繪制流程與現(xiàn)代AI工具結(jié)合時，我們發(fā)現(xiàn)了一種新的可能性。這種結(jié)合方法不僅顯著縮短了貼圖繪制的時間，而且還確保了貼圖的高質(zhì)量和一致性。更為重要的是，AI工具能夠自動處理一些重復(fù)性的工作，這使得藝術(shù)家們可以將更多的精力投入創(chuàng)意和藝術(shù)設(shè)計(jì)中。綜上所述，與傳統(tǒng)的角色貼圖繪制方法相比，結(jié)合AI的方法為我們提供了一個更為高效、靈活，并且在質(zhì)量上更為出色的解決方案。

五、結(jié)語

總的來說，雖然當(dāng)前還存在一些問題和挑戰(zhàn)，但筆者堅(jiān)信，通過持續(xù)的研究和實(shí)踐，AIGC技術(shù)將為角色貼圖繪制帶來革命性的變革，為藝術(shù)家提供更多的工具和可能性。我們期待在不久的將來，與更多的同行一起探索和分享這一領(lǐng)域的新發(fā)現(xiàn)和進(jìn)展?？傊?，AIGC技術(shù)為角色貼圖繪制開辟了新的道路，為模型師提供了更多的工具和選擇。我們期待未來能看到更多的創(chuàng)新和突破。

[作者簡介]田雪芹，男，漢族，山東濰坊人，江蘇省徐州財(cái)經(jīng)高等職業(yè)技術(shù)學(xué)校助教，學(xué)士學(xué)位，研究方向?yàn)閯赢嬛谱?、虛擬現(xiàn)實(shí)。