Кейс: 50 игровых иконок за 6 часов

Меня зовут Олеся, я концепт и 2D художник. Обучаю других художников и студии внедрять Stable Diffusion в свою работу. Сегодня я расскажу об одном из способов ускорить производство ассетов.

Сколько времени может занять создание 50 иконок вручную с нуля? Cпойлер: ~40 часов. А если с помощью нейросетей? Мне очень захотелось это узнать и я поставила таймер. Замечу, что у новичков в SD это может занять куда больше времени.

И нет, мы не пойдём сразу в нейросеть генерировать иконки, ведь получим большой разброс по стилю и качеству.

Если у вас уже есть своя база ассетов, которую вы хотите расширить, тогда можно переходить к пункту 6. Но в данном кейсе я воспроизвожу ситуацию, где у нас нет базы и нам нужно создать иконки с нуля в нужном нам стиле.

Погнали!

1. Скетч

Вначале я собрала референсы, определилась с 3 предметами и набросала грубый скетч в Photoshop.

2. Лайн

Сделала лайн с помощью шейпов, тоже в Photoshop.

3. Цвета

Далее есть 2 пути: если мы хотим очень нестандартный рендер (уникальный стиль проекта), тогда рендерим иконки руками.

Но я ориентировалась на казуальную графику и сделаю рендер в этом стиле прямо в Stable Diffusion. Выбранные цвета мне в этом помогут, так как лайн без цвета рендерить дольше.

4. Рендер иконок в Stable Diffusion

Здесь начинается магия, которая засасывает надолго.

Для рендера есть вариант использовать как общедоступные модели, так и свои обученные. Оба варианта рабочие, в итоге я остановилась на втором.

При этом используется img2img и ControlNet. Этот этап может занять какое-то время, но в результате это будет быстрее, чем рендерить руками.

Главное определиться со стилистикой, которую мы хотим получить. И так как я рендерю каждую иконку отдельно, важно, чтобы все 3 иконки были в одном стиле и не сильно выбивались.

Вот некоторые промежуточные генерации.

5. Полишинг иконок: Inpaint и Photoshop

После рендера время перейти к полишингу - он тут минимален.

Я склеила несколько зелий в одно, а у лимона подрисовала низ и верхушку в Photoshop.

Этот зелёный лист я быстро поправила прямо в Stable Diffusion и его не пришлось перерисовывать руками.

Готовые иконки!

Вот так выглядят наши иконки. Время их размножить!

6. Обучение нейросети

С помощью обучения нейросети мы сможем генерировать и рендерить изображения в нужном нам стиле или с нужными персонажами. Это довольно обширная тема - в данном случае я использую Lora.

Подготовка датасета: 5 мин

Для обучения нам нужен датасет и чем он больше - тем лучше. Обычно я рекомендую использовать от 10 изображений, а в диапазоне 50-100 будет ещё лучше.

В данном кейсе у нас будет всего 3 изображения в датасе - это наши иконки. Это не много, но тоже рабочий вариант. После создания подписей я перехожу сразу к обучению - это технический процесс.

Обучение нейросети: 15 мин

7. Генерация иконок в нашем стиле

После обучения нейросети мы наконец-то можем генерировать иконки в нашем стиле! Так как у нас в датасете было всего 3 изображения, то результаты будут не очень гибкими и часть генераций будет неудачной, это нормально.

В этом случае на помощь приходит prompt engineering: с помощью различных параметров и функций мы постараемся выжать максимум результата.

Для меня было важно, чтобы общая форма объектов была похожа и могла поместиться в квадрат. Также было важно наличие обводки снаружи как на наших иконках.

Вот так выглядят отобранные сырые генерации, собранные на одном листе. Разный фон не страшен - мы всё равно его уберём.

8. Полишинг иконок в Photoshop

Тут я исправляю мелкие недочеты, убираю фон, поворачиваю объекты и подгоняю по размеру.

9. Финал

Сет иконок готов! Весь процесс занял 6 часов 10 минут. Вместо ~ 40 часов.

На темном фоне иконки мне нравятся больше, но там менее заметна обводка.

P.S. забыла поправить 2 иконки с rim light, но пусть уже остается так.

Альтернативный путь: мы могли бы сгенерировать всего 10 новых иконок и собрать новый датасет уже с 13 изображениями для нового обучения. Это бы повысило процент удачных генераций, так как обучающего материала стало больше. И так можно повторять бесконечно, увеличивая свой датасет.

В данном случае по времени это вышло бы приблизительно одинаково, но сейчас, имея на руках уже 50 иконок, можно провести новое обучение и увеличить качество и гибкость генерации новых ассетов.

10. Бонус

Вот ещё несколько примеров рендера скетча с помощью Stable Diffusion, стиль может быть любым.

Надеюсь, этот материал оказался полезным и вы узнали что-то новое.⭐

🔸 Ещё мои статьи:

🔸 Если вы хотите освоить Stable Diffusion — приходите ко мне на курс. На сайте можно посмотреть программу и работы студентов! 🔥

🔸 Мой блог, где вы найдёте больше полезных постов и моих мыслей.

🔸 Мой блог, где вы найдёте больше полезных постов и моих мыслей.

🔸 Artstation | LinkedIn

#gamedev #художники #2d #нейросети #stablediffusion #stablediffusionai #геймдев #ai #ии #искусственныйинтеллект #разработка_игр #дизайн #арт #art #artificial_intelligence #генерация_арта #art_generation