stable-diffusion 生成同一人物不同动作的尝试（多姿势图_stable diffusion 一个角色多个造型

原文：stable-diffusion 生成同一人物不同动作的尝试（多姿势图） - 知乎

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因为开发游戏常遇到缺乏美术资源的情形，因此一直在研究的一个课题是如何用AI去生成一个游戏角色的多种动作，此前也使用过对抗模型等方式做过尝试，不过效果还不能实用，以下是一些以前的研究连接。

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如今扩散模型在绘图方面取得较好成果，那么能否使用预训练模型的能力，来实现同一角色的不同动作。这个研究有着比较重要的落地意义，因为一旦成功，便能够加快游戏开发2D美术的效率，减少一帧一帧去画角色行走帧动画的工作量。

效果展示

如下是使用扩散模型生成的行走图，大致还原了人物动作，虽然一些细节还不太好，但整体已经能得到较高的分辨率。也由于该实验是针对人物的动作，并没有很细致的设置prompt以及挑选生成图，若仔细调整，生成效果还会更好。

将生成的角色切出来，并作为行走图放到游戏当中，得到如下的效果。虽然动作还不是很自然，但整体已经达到一定的效果，至少比几年前的实验效果好的多。

以下展示另外一些生成的角色。这些图片分为两行三列，每一行代表角色的正面、侧面和背面、也每一列则代表同一个行走动作中的两帧动画，一帧代表迈开左脚、另一帧代表迈开右脚。

除了生成行走图，该方法也可以用于生成人物的不同角度，以下是一些生成出来的图，每一张图共有8个面向，分别代表角色旋转0°、45°、90°……时的姿态。

实现方法

首先是获取基础姿态，通过3D软件导入基础模型，并截出所需的动作图像，如下图是构成行走图的六个姿态。

转换为骨骼

拼接组合

然后生成图片即可，而要作为动作图放到游戏，还需要做些抠图处理。

不同面向的角色生成也类似，构建骨骼图。

得到一张拼接图

然后用于生成

下一计划

目前仅仅是一些使用技巧，然而我也从Controlnet和Lora的实现方法中得到一些灵感，能否结合预训练模型、再加上自己的一些微调，使得模型具备拟合正面图像的生成能力呢，有空继续尝试。

PS：如果你想从事游戏开发，就不得不提到《百万在线：大型游戏服务端开发》这本书，它是一本很实用的游戏服务端书籍，看完基本就能达到一定的开发水平，甚至比那些工作了几年的人还要更强。