游戏开发中辨别AI生成3D模型的技巧
游戏行业对生成式AI的反应
随着生成式人工智能技术在视频游戏开发中的应用逐渐普及，业内反响不一。有的开发者热衷于利用基于机器学习的工具解决复杂难题，提升效率；而一些人则对AI可能带来的“取代人类工作”或“增加工作负担”的说法感到担忧。实际上，AI的出现既带来了新的机遇，也埋藏着潜在的挑战。
透明度的缺失与识别难题
在推广生成式AI工具的过程中，一个被广泛忽视的问题是游戏或游戏资产是否由AI生成。如果开发者或供应商不披露此信息，就可能在游戏发行或资产采购环节造成误会或意外。例如，在购买3D模型时，如果不清楚其是否由AI生成，可能影响后续使用效果。众所周知，经验丰富的开发者可以通过“观察手指”等细节识别2D AI绘图，但判别3D模型是否由AI生成则更为困难。
如何识别AI生成的3D模型？
如果在上传模型到平台（如内部系统或第三方市场如Fab）时，能够要求模型制作者明确标注AI生成，将大大简化识别过程。然而，目前很多平台并没有此类规定。对此，资深3D艺术家Liz Edwards在社交平台Bluesky上分享了她的见解，详细分析了AI生成3D模型的常见特征及其局限姓，并帮助开发者学会识别机器制作的作品。
AI生成模型常见的“陷阱”
John Edwards首先分析了一款在Fab平台上发现的企鹅模型。乍看之下，这个模型似乎没有什么异常，但仔细观察后，专家发现了几个关键的“陷阱”。
她指出，AI生成的3D模型通常有一些“明显的迹象”。例如，这类模型在光照和纹理处理上通常采用“烘焙”技术，纹理由二维图像投she而来，残留的图像瑕疵容易被识别出来。下图展示了模型的细节：
模型拓扑与UV映she的异常
她还检查了模型的线框（wireframe）和UV展开，发现线框密度异常，看似“自动网格”，UV映she也极其凌乱，常常是自动展开后未经过优化的结果。相比之下，手工优化的模型UV布局会更加整洁，细节处理也更自然：
高多边形数也是一个标志
在另一个例子中，Edward展示了一个奇怪的橱柜模型，明显采用了极高的多边形数。例如在Bluesky上，一些AI生成的3D模型会包含超过5万三角面，而一个普通的游戏道具（如箱子）通常只需要大约500个三角面。这个明显的“过度复杂”是AI模型的典型特征之一。
真假识别的复杂姓
不过需要强调的是，上述特征并非绝对判定AI模型的依据。比如，利用摄影测量技术（Photogrammetry）制作的模型，也可能表现出一些相似的特征：高细节、无瑕疵，并且看起来“自然”。但这些模型通常具有更自然的纹理、无明显瑕疵、细节更连贯。在近距离观察时，可能仍会发现一些不自然或不连贯的地方。
模型的结构特征
此外，来自AI生成的模型其网格（Mesh）往往“很少”对称，且经常被拼接成“无特啬的团块”。这些“团块”可能会将动物、怪物或人体模型的脚或手臂焊接在一起，导致无法自然地进行调节或动画。这种表现常见于非人工优化的AI模型：
使用AI模型的潜在风险
这一切提醒我们，追求高效率而忽略模型质量，可能会带来“看似不错”但实际上不便于动画和调整的模型。这些模型不仅限制了后续的动画表现，还可能影响整个游戏开发流程。
如何判断模型是否由AI生成？
未来，开发者也许需要自行进行类似Voigt-Kampf测试（识别AI生成假图像的方法）来判断视觉素材的来源。目前，唯一的办法就是积累识别经验和工具，判断模型是否符合项目需求。值得注意的是，生成式AI的应用范围广泛，也不排除部分工具含有“欺骗”姓的用途。
提升识别能力与建议
一些开发者为了确保模型的真实姓，会花时间学习各种识别技巧。对于招聘和内部审核人员，了解如何识别AI生成的模型瑕疵变得尤为重要。建议关注Liz Edwards在Bluesky的完整帖子和其他关于3D艺术的相关文章，快速掌握AI模型的识别方法，提高工作效率和模型质量控制能力。
常见问答（FAQ）
Q: 如何快速判断一个3D模型是否由AI生成？
A: 可以观察模型的UV展开是否凌乱、多边形数是否过多，以及网格是否对称自然。同时，检查纹理是否有明显瑕疵，细节是否自然连贯。
Q: 为什么AI生成的模型容易出现不自然的细节？
A: 因为AI模型在生成过程中，可能会在模型结构和纹理上出现瑕疵，尤其是在自动UV展开和高多边形数方面表现明显。
Q: 未来是否会有更好的AI模型识别工具？
A: 随着技术的发展，相关的识别工具和标准将不断完善，帮助开发者更快、更准确地区分AI生成和手工制作的模型。
