这对制作人 CTO的搭档，用三年时间做了一套被腾讯、完美看上的新技术

　　假如有一项新技术，不仅能成倍数提高3D动作制作效率，还能节省几十万甚至几百万的成本，甚至可以让玩家给自家游戏一键制作出大量的UGC内容，你信吗？放在一年前葡萄君是完全不信的。

　　但有时候，技术突破给游戏带来的改变，能轻松超出我们的想象。

　　2017年，在蓝港互动担任SVP、曾制作《王者之剑》的梅嵩，与同在蓝港互动担任CTO的陈敏，都觉得做游戏遇到了瓶颈。用梅嵩的话说，做游戏需要更多的文化造诣，而他们刻在骨子里的，是对技术的追求。

　　尽管早在2014年的时候他们就为蓝港引入了如今热门的PBR技术，并实现了DEMO，但几款产品的尝试不成之后，他们对制作游戏的热情渐渐消退了。

　　于是在2017上半年，梅嵩觉得是时候去做一些游戏研发之外的事情了。很快，他和陈敏找到了当时热门的AI深度学习方向，并对其中AI的人体姿态识别产生了浓厚的兴趣。

　　就像人脸识别的普及一样，他们希望把姿态识别跟3D游戏的制作结合起来，解决以往动捕的高成本问题。随后，梅嵩和陈敏离职创业，成立了小K动捕，开始研究和尝试视频动捕的技术。

　　然而，事情的进展并没有他们想象的那么顺利，一方面，他们需要从头学习AI技术的基础内容，距离用技术解决问题差了太多的积累，另一方面，这项技术还停留在理论的阶段，实现出来的效果对游戏而言几乎没法应用。

　　经历两年多的研发，小K的视频动捕技术总算是从同行口中的“挺有趣，但用不了”，逐渐完善到了可以让游戏美术传一个视频，等一会儿就生成一套可以用的3D动作基础数据。比起美术自己手工做3D动作，用这些数据修整后使用的效率要快上4~5倍。

　　不仅如此，梅嵩和陈敏还开发了一些更贴合游戏诉求的功能、工具，直接在服务器上对动作数据进行二次应用。只要一名玩家自拍一个全身视频，上传到小K的服务器，就能生成一套游戏角色模仿玩家动作跳来跳去的视频。

　　在功能完善的过程中，很快有大厂盯上了小K的技术。从营销、内容制作、付费上都做了尝试。

　　2019年中，腾讯，完美与小K动捕合作了一期《完美世界》手游的UGC活动。鉴于这次活动传播效果超出预期，后续腾讯的自研产品《一起来捉妖》，也陆续应用了这套技术。甚至，《一起来捉妖》基于小K的技术，做出了新的付费点。

　　从同行婉拒到大厂愿意连续合作，小K动捕这一路的坚持并不容易，如今梅嵩和陈敏的坚持终究是有了结果，而在技术这条路上，这一走就是3年。

　　用3年时间落地一项新技术有多难？

　　在游戏研发方向摸爬滚打很多年之后，梅嵩和陈敏觉得有点累了。

　　2014年在蓝港，他们针对一个IP项目做研发，陈敏提议引入PBR技术，实际运用之后做出来的DEMO的确让人眼前一亮，然而做着做着他们发现，味道不太对。“有些游戏人就像电影导演，他拍起电影来可以拍几十年、拍各种类型，可我们对文化的理解没那么透彻。”

　　在他们看来，自己没办法像米哈游那样，对二次元理解有这么透彻，也没法对武侠等国有文化拿出精确的把握，做游戏的过程中，他们总是容易代入一些技术向的东西。

　　2012年他们在制作《王者之剑》2D动作手游时就实现了实时PVP，引入了一些新技术点，但尝试来尝试去，终归还是卡在了游戏的文化造诣上。等到2017年回过头来看的时候，游戏技术方面能做的图形、引擎、服务器、客户端，几乎都被同行研究得差不多了。

　　不过这时他们发现，游戏之外的行业，技术正在发生巨大的变革。比如AR、VR的发展、人工智能的火热，作为重度的技术控，这些新鲜的东西非常吸引他们。

　　梅嵩和陈敏反复思考，觉得似乎到了该创业的时候，于是他们离开了蓝港，在2017年下半年成立了小K动捕，决定不再做游戏研发，而是做游戏相关的技术服务。

　　原因很简单，当时AI深度学习技术有了突破，给视频动捕提供了可实现的理论依据，他们知道做3D游戏的动作捕捉成本很高，少则20~30万起步，多则大几百万，并不是所有游戏公司都能负担得起的。于是他们想到了用AI技术来降低传统动捕的门槛，觉得这可能非常有价值。

　　不过摆在他们面前的困难并不少，最大的难点就是新技术的研发。当时，研究人体姿态识别的论文有一些，但都停留在理论研究层面，没有真正讨论实际应用的问题，更不用说用到游戏3D动作这么垂直的领域。

　　首先，AI很难通过普通视频识别出3D的位移数据，因为视频图像是2D的，识别的误差很大。其次，哪怕识别出了数据，用到3D模型上，人物会显得非常抖动，就像没站稳到地面上一样。最后3D人物的建模风格差异巨大，识别真人数据以后再套用，很容易出错。

　　几经周折之下，他们终于发现了问题的核心：（1）AI训练数据不够；（2）光靠AI识别捕捉的效果达不到实际使用要求。

　　深度学习的原理是让AI通过大量的数据积累经验，来应对各种各样的识别场景，做到最大程度的减少误差，通俗一点讲，就是要调教，调教需要大量的数据进行训练，后来他们建立了自己的数据中心，进行了大量的数据标注，一点点积累自己的数据集。

　　同时他们还运用了大量以往游戏动画研发的经验，来优化和调整各项实际应用的效果和功能，最后终于在2019年下半年，得到了一份阶段性的成熟版本。

　　技术是有了，但该怎么用呢？

　　对小K动捕来说，如果只做纯技术，那和注重理论的论文可能就没什么区别了，所以如何落地的重要程度，至少占到整个项目的一半。

　　小K的团队成员都不质疑视频动捕的潜力，就好比人脸识别，它显然能带来巨大的改变。但具体来看，又该怎么去应用这项技术，这个细节层面的问题成了大家争论最多的部分。这些路没人走过，想起来痛苦，实现起来也经常碰壁。

　　2018年底的时候，梅嵩拿着早期版本去找动漫公司做推广，但动漫公司大都有了自己的动捕设备，觉得当时的版本也不太适合做3D动画。梅嵩也设想过为专业美术提供服务，可当时的版本还不完善，业内的朋友看过以后说：“你这个确实挺有趣的，但用不了。”

（编辑：应用网_阳江站长网）

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