Scenario 游戏资产教程：从风格训练到批量生成工作流

这篇教程不会把目标设成“生成一张好看的骑士”。我们会完成一个能被团队复测的小型游戏资产包：同一角色的多个方向和装备变体、一组匹配道具、统一透明背景输出，以及一份记录模型、提示词、credits、许可和人工修改时间的资产表。

Scenario 的界面、模型库和单次 credits 消耗会持续调整，所以教程重点是稳定方法，而不是死记某个按钮。正式项目开始前，请重新查看当前价格页、适用模型说明、商业许可和隐私政策。

这篇教程会完成什么

最终交付应包含：

• 一个范围明确的角色或风格模型；
• 正面、背面、左右侧和两个四分之三角度；
• 三种动作、两套装备和一组匹配道具；
• 透明背景 PNG 或项目要求的源格式；
• 每个资产对应的模型、提示词、参考图、生成日期和审核状态；
• credits 与人工修改时间统计；
• 一份“可用、返工、废弃”的结果清单。

这不是最终上线包。2D 素材仍要经过轮廓、像素密度、透明边缘和小尺寸检查；3D 输出仍需技术美术处理拓扑、UV、材质、骨骼、LOD、碰撞体和性能。

开始前需要准备

1. 明确一个足够小的测试范围

第一次不要训练整个世界观。选择一个角色、一种环境或一套道具语言。例如：

• 一名披甲探索者；
• 两套装备配色；
• 四个基础方向；
• 三个动作；
• 六件道具；
• 一种统一背景和光源。

范围越清楚，越容易判断模型是否真的提高了一致性。把“好看”拆成可观察标准：脸型、身体比例、服装结构、主色、材质、轮廓、镜头、光源和细节密度。

2. 核对训练素材授权

训练集只使用团队自有、已购买明确许可、客户正式授权或可合法使用的素材。不要从搜索引擎随便下载同类角色，也不要直接用知名游戏角色、电影人物或在世艺术家的作品填满数据集。

为每张参考图记录来源、作者、许可证、项目归属和允许用途。无法确认来源的图片宁可删除。平台给予商业使用权，不会自动修复输入素材的侵权问题。

3. 建立项目文件结构

建议在本地资产库中建立：

• references：原始参考与授权记录；
• training-clean：清洗后的训练集；
• prompts：固定提示词和负面约束；
• tests：每次模型版本的固定测试结果；
• accepted：通过人工验收的资产；
• rejected：保留失败原因的少量样本；
• exports：进入 Unity、Unreal 或设计工具的最终版本；
• licenses：套餐、条款和客户授权快照。

目录名可以不同，但版本、来源和审核状态必须可追踪。

第一步：清洗参考图

官方当前建议，训练具体角色或对象可从大约 5–15 张参考图开始，风格训练通常需要更多图片。数量不是越多越好。十张结构一致、清晰且有授权的图片，通常比五十张画风冲突的图片更可靠。

清洗时重点检查：

• 主体比例和核心服装是否一致；
• 是否混入多个角色或不同年龄版本；
• 图像是否有水印、文字、边框或压缩噪点；
• 背景是否过于固定，导致模型把背景当成角色特征；
• 是否覆盖需要的角度，而不是全部正脸；
• 小道具是否在不同图片中互相冲突；
• 是否存在未经授权的品牌、角色或美术资产。

如果训练的是风格而不是具体角色，应该保留主题变化，但统一色彩、线条、材质和渲染逻辑。不要把“同一种题材”误认为“同一种风格”。

第二步：创建并命名模型

在 Scenario 中创建自定义模型时，用能长期维护的命名方式，例如：

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名称应包含项目、对象、版本和日期。不要只写“new model”或“final”。模型描述记录训练目标、数据数量、适用画幅和已知限制。

选择与最终用途接近的基础模型。目标是卡通立绘，就不要只用写实测试判断；目标是游戏 UI 小图标，也不应只在超大海报尺寸检查。训练前查看当前预估 credits，并给任务设置预算上限。

上传后再做一次逐图检查。确认没有误选客户保密文件、未发布内容或个人资料。自助版隐私政策允许 Scenario 为运营、安全和改进服务及 AI 使用内容和去标识化数据；高敏感 IP 应先确认企业 MSA/DPA 和模型治理条款。

第三步：建立固定测试矩阵

模型训练完成后，不要立刻开始批量生产。先准备六到十条固定测试，覆盖：

1. 正面中景，纯色背景；
2. 背面中景，保持装备结构；
3. 左右侧面，验证脸型和轮廓；
4. 跑步或攻击动作，验证肢体与武器连接；