开发人员如何发现 AI 生成的 3D 模型

图片来自 Adob​​e Stock。

游戏开发商曾经有过混合反应视频游戏开发中生成式人工智能的进步。有些人渴望基于机器学习的工具来帮助解决复杂的问题，另一些人则厌倦了被告知人工智能将取代工人或让他们的生活更轻松（实际上它可能只会做更多的工作）。

生成式人工智能工具推出的一个问题是使用人工智能制作游戏或游戏资产的透明度（或缺乏透明度）。如果资产意外出现在游戏中，隐藏这一事实可能会在招聘过程或发布方面造成意外。从 Fab 等商店购买 3D 资产时，它也会造成困难。众所周知，开发人员可以通过“看手指”（或其他常见线索）来发现人工智能生成的 2D 艺术，但如何对 3D 模型做同样的事情呢？

如果要求使用生成式 AI 制作 3D 资产的建模者将他们的模型标记为 AI 制作的，那就很容易了。但在 Fab 上，情况并非如此。

在 Bluesky 上，资深 3D 艺术家 Liz Edwards 回答了这个问题。她在简短的帖子中详细分析了 AI 生成的 3D 模型的常见特征，以及这些特征通常如何使所述模型不适合一般游戏开发用途。她很友善地允许游戏开发者重新创造她的见解，以帮助您学习如何发现机器的工作。

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糟糕的纹理和混乱的 UV

Edwards 首先仔细检查了她在 Fab 上发现的企鹅模型的 3D 模型，乍一看，这似乎并不奇怪。经验丰富的开发人员可能会仔细观察并注意到一些奇怪的地方，例如脚的形状和腹部奇怪的线条，但爱德华兹指出了更深层次的缺陷。

她写道，该模型具有人工智能生成的“明显迹象”。她解释说，AI 生成的 3D 模型通常具有烘焙照明，并且纹理是从 2D 图像投影的。该 2D 图像中的伪影保留在皮肤上。

图片来源：Liz Edwards，来自 Bluesky

Edwards 访问了模型并查看了线框和 UV 贴图，注意到线框看起来像一个“密集的自动网格”，并且贴图被自动展开，留下了“混乱的一团糟”。

图片来源：Liz Edwards，来自 Bluesky

她比较了一下另一个由“Pinotoon”制作的企鹅模型，它具有更熟悉的特征，例如干净的 UV 布局以及位置更好的眼球和喙。

Edwards 使用另一个奇怪的橱柜混合示例来说明 3D 生成模型的共同特征：多边形数量极高。在 Bluesky 的其他地方，她重点介绍了 genAI 3D 模型的创建者将如何放置诸如板条箱在拥有 50,000 个三角形多边形的 Fab 市场上，视频游戏中的平均箱子只需要在最上端有 500 个三角形多边形。

图片来源：Liz Edwards，来自 Bluesky

使用生成式 AI 制作的 3D 模型可能会造成混乱

爱德华兹警告说，仅凭上述特征并不能自动识别模型是由人工智能工具生成的。例如，使用摄影测量捕获的 3D 模型具有相同的特征。不同之处在于，这些模型具有自然纹理，通常没有伪影，并且具有连贯、自然的细节。

图片来源：Liz Edwards，来自 Bluesky

如果您不为给定的 3D 资源制作动画，或者不关心其多边形数量，您可能会对看起来像是通过摄影测量创建的模型不屑一顾，但要小心。正如爱德华兹所展示的那样，这些模型仍然可能存在不连贯的细节，当近距离观察时，这些细节看起来令人不安或不合适。

图片来源：Liz Edwards，来自 Bluesky

她还解释说，人工智能生成的 3D 模型上的网格“很少”对称，并且经常融合在一起形成“无特征的斑点”。这些“斑点”通常将动物、怪物和人形动物的脚或手臂焊接在一起，使得它们无法摆出姿势或制作动画。

图片来源：Liz Edwards，来自 Bluesky

这个问题凸显了使用以质量换取创建效率的模型的主要风险 - 如果对象看起来“足够好”，但多边形太多或无法制作动画，则该对象可能会干扰团队的其余工作需要制作一款出色的游戏。

知道如何发现机器

游戏开发商是否应该自己制作Voigt-Kampf 测试确定视觉艺术是否是由生成人工智能创作的？现在，这就是“是”。用生成式人工智能制作的艺术资产可能会以各种方式溜进你的管道，如果不及时发现，可能会给尚未准备好捕捉它们的团队带来问题。

并非所有生成式人工智能技术都是为了欺骗而设计的。但有人指出，生成式人工智能的一个广泛用途是欺骗他人，特别是在使用图像、文本或视频生成时。

寻找可靠企鹅模型的开发人员可能会浪费宝贵的时间来尝试让这个有缺陷的版本发挥作用。缺乏 3D 建模经验的招聘人员如果看不到机器制造的缺陷，可能会向候选人推荐人工智能生成的模型。目前，开发人员所能做的就是配备必要的工具，并判断人工智能生成的模型是否符合他们的需求。

如果您需要更快地进行自己的排序，请务必查看 Edwards 的完整帖子（以及有关 3D 艺术的其他帖子）在蓝天上。