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.
Если мы хотим, чтобы результат ещё больше подходил под наши ожидания (лучше попадание в ракурс, например) - тогда стоит использовать цветной скетч для генерации каждой иконки. Будет дольше, но все равно быстрее, чем рендерить руками с нуля.
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
Комментарий недоступен
Поддерживаю, чем шире ии инструменты будут распространены, тем быстрее они навернуится на юридических казусах и отвращении людей к ии артам, которые будут их воспринимать как непростительный треш.
Чем хуже - тем лучше.
Я сама тестирую некоторых из них и пока что они все уступают по возможностям и качеству, но когда-то это может измениться, но очень сомневаюсь, что к концу года. Да и генерировать бесплатно на своём компьютере тоже приятно, не пользуясь сторонними сервисами)
Ну а кроме как для 3 в ряд и прочего однотипного гиперкэжа это никуда не годится. А такими темпами только усугубляется стагнация игропрома без его развития
Почему только 3 в ряд?) Генерация более реалистичной графики даётся даже легче. А обучить нейросеть можно под любой стиль.
Сипмы: "НЕЕЕЕТ ВЫ НЕ МОЖЕТЕ ЮЗАТЬ СТЕЙБЛ, ЭТО КРАЖА СОБСТВЕННОСТИ ХУДОЖНИКОВ"
Художники: Сегодня мы учимся юзать Стейбл, чтобы рисовать в еще 50 раз быстрее
Кек, как же без рекламы говно курсов...