传媒互联网产业行业研究:AIGC步入快车道游戏行业降本增效或超预期
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1、敬请参阅最后一页特别声明 1 行业观点 AIGC 发展步入快车道。据 Gartner,生成式 AI(AIGC)预计未来 2-5 年内达到成熟阶段。1)基础层技术的进步推动 AIGC 爆发。生成算法持续突破,其中,2017 年 Transformer 模型发布,2018 年谷歌基于该模型发布了 BERT模型,开启预训练模型时代,对生成式 AI 带来质的突破。2)目前预训练模型已经从单一模型演进到多模态模型,且已出现面向 C 端的应用,单一模型主要包括 NLP(自然语言处理)、CV(计算机视觉)领域,比如自然语言处理模型 GPT 3;多模态模型涉及文字、图片、音视频等多种内容形态,比如 Stabl
2、e Diffusion,能实现文本转换为图片,2023 年 3 月 15 日 Open AI 推出的 GPT-4 能实现输入文本或图像,输出文本。3)应用:AIGC 技术场景涵盖内容生产各环节,目前发展较成熟的是文本生成、图像生成及文字生成图像/音视频。对于游戏领域,AIGC 可赋能游戏制作、运营环节。1)游戏制作:目前原画领域较成熟,Midjourney 等 AI 绘画工具能实现输入文本、生成图像,但目前的产出尚有不合理之处,尤其是对“手”的处理,需要人工调整才可用于游戏制作。2D 游戏美术环节中,角色设计较成熟,动作/特效有待发展。2D 角色:AIGC 成熟度从高到低为,角色模型角色表情角
3、色动作=角色特效,AI 工具已可辅助快速、高质量生成 2D 素材,但生成内容连续度、风格统一度不够,无法生成游戏中可使用的角色动作,Stable Diffusion 将 2D 视频直接生成动画的方式提供了角色动作/特效生成的路径,一定程度解决了画面抖动问题;2D 场景和物体:成熟度低于 2D 角色设计,但已有 DALLE2 等工具进行辅助。3D 游戏美术环节中,角色设计及表情较成熟,动作生成在发展中,3D 扫描生成物体及场景的路径已较清晰。3D 角色:目前 AIGC 成熟度从高到低为,角色模型=角色表情角色动作角色特效,NVIDIA Omniverse 和 Unreal Metahuman 目
4、前可生成 3D 角色模型和表情,NVIDIA ASE 虽可实现 3D 角色动作,但目前直接应用性较低且动作生成较局限。3D 场景和物体:Image to 3D、Text to 3D、ChatGPT to code to DCC、3D Scan 四种方式中,目前 3D Scan 最成熟,随 GPT 系列持续迭代,从 ChatGPT 到 DCC 的模式有望快速发展。其他环节:策划及代码逻辑均出现较成熟的工具。策划环节代表性工具是 ChatGPT,文本生成能力较强且脑洞较大,GPT-4 在此基础上进一步加强,且能回答“文本+图像”形式呈现的问题;Github Copilot 等可辅助代码编写。2)游
5、戏运营:AI 辅助生成广告素材,实现自动化广告投放。AIGC 在游戏领域应用的作用:降本增效,提升内容质量。1)辅助游戏制作和运营,降本增效。以网文、游戏为例,内容生产成本较高:阅文集团内容成本占在线阅读收入比例整体在 30%以上,游戏研发成本约 15%-35%,AI工具可大幅降低美术等环节的成本。据伽马数据,22 年中国游戏收入 2659 亿元,以 25%的研发成本、40%的成本可被优化计,可优化成本约 266 亿;游戏大作制作时间在 2 年以上,以原神为例,从立项到公测耗时 3 年+,AI 工具赋能下,预计游戏制作时间有望缩短,NFT 游戏Bearverse开发应用 AI 技术后,工时从
6、6 个月压缩至1 个月,减少 80%+。2)AIGC 有望助力激发创意,提升画质以及交互性,进而提高游戏体验。投资建议 关注游戏上线节奏及 AIGC 在游戏领域的应用情况。我们认为,AIGC 技术及产品目前已在游戏行业有部分应用,中长期来看,对游戏制作的降本增效、内容质量提升有较强的促进作用;当前游戏版号常态化发放,政策端不确定性降低,预计产品周期是业绩的关键驱动,关注游戏产品上线情况,个股方面,建议关注腾讯控股、网易、巨人网络、三七互娱、完美世界。风险提示 AIGC 技术发展及应用不及预期风险,监管风险 行业深度研究 敬请参阅最后一页特别声明 2 内容目录 一、技术进步加快 AIGC 发展及
7、应用.4 1.1 AIGC 产业:从底层基础设施到应用.4 1.2 底层技术持续进步,AIGC 发展步入快车道.4 1.3 AIGC 应用:各模态内容生产的变革.6 1.4 现象级产品ChatGPT 推动 AIGC 出圈,AIGC 发展有望加快.7 二、游戏领域应用:美术环节较成熟,未来有望辅助各环节.9 2.1 AIGC 可赋能游戏制作、运营.9 2.2 游戏制作美术环节:原画设计已出现可投入应用的 AI 工具.10 2.3 2D 游戏美术环节:角色设计较成熟,动作/特效有待发展.11 2.4 3D 游戏美术环节:角色设计及表情较成熟,动作生成在发展中,3D 扫描生成场景及物体较成熟.12
8、2.5 其他环节:策划及代码逻辑均出现较成熟的工具.13 三、AIGC 在游戏领域应用的作用:降本增效,提升内容质量.14 3.1 辅助游戏制作和运营,降本增效.14 3.2 从创意、美术、交互性等角度,提高游戏内容质量.15 四、投资建议.16 五、风险提示.17 图表目录 图表 1:AIGC 产业各层级一览.4 图表 2:2022 人工智能技术成熟曲线.4 图表 3:主流生成模型.5 图表 4:国内外主要预训练模型.5 图表 5:AIGC 技术场景一览.6 图表 6:AIGC 应用现状一览.7 图表 7:从 Transformer 模型到 GPT-4:自然语言处理(NLP)模型的进化.7
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