制作效率提升60，日本大厂TA专家分享：动画式RPG制作优化实例 - 未分类资讯(健康生活网)

今天分享一篇来自日本Cygames的TA专家横山晓的干货演讲。

众所周知，Cygames美术实力出众，不光是近年来高品质3D产品夺目，他们对于2D美术的研究可以说更是透彻。比如《公主连结》就是市面上最早一批打出动画式RPG标签的产品，这款产品几乎在游戏的每个角落，都塞上了2D手绘式动画。

但这不是重点，重点是《公主连结》的产量惊人。众所周知2D手绘动画制作成本高、制作周期长，要在保质的情况下保量，那可以说难上加难。而Cygames在游戏上线后，为了保质保量还提产，引入了2D动画摄影的自动化制作管线，并且将动画摄影制作周期缩短为原本的三分之一。以下为具体分享内容：

PCR是一款拥有豪华声优阵容、70万字以上的剧情容量的动画RPG，最大的特征，就是游戏中随处可见的2D动画，给人以看动画一般的游戏体验。游戏在每月中旬都会更新主线剧情，每月月末又会更新活动剧情，而且这些剧情都要用到短篇动画。

活动剧情里总是会制作全新的ED动画，如同TV动画一般，会在故事关键节点播放出来，给人一种动画RPG特有的氛围感。

此外， 游戏剧情里也会插入动画制作手法里常用的静止画，在其他各个角色的个人剧情，以及追加各种新内容的剧情里，都会用到相同制作手法的静止画。今天要聊的，就是以静止画为核心，在动画制作中用到的摄影手法，以及TA在其中能起到什么作用。

01 动画摄影

首先要介绍的是动画摄影。在PCR里作为静止画使用的画作，会按照以下的流程来制作：草稿→设计图→原画→清稿→成稿→摄影。摄影相当于整个动画制作工序里的最后一步，如果出现返工的情况，就需要从相应的环节开始执行重做，最后再进行摄影。摄影之后，常规的动画还需要经过编辑和整合的工序，但静止画会直接进行实装。

简单来说，摄影是「将角色的赛璐珞（又称赛璐璐，在日本动画业界泛指用于制作动画的胶片）、背景等结合起来，制成用户实际看到的影像」这一工序。

下面这张图，就是为摄影而准备的前置素材，可以看到素材的颜色没有经过特别的处理，角色和她端着的料理在内，整个赛璐珞给人的观感都非常平面。背景也是因为没有摄影加工，所以看起来非常清晰。

通过摄影处理之后，画面融入了大量的光效，背景变得朦胧，色调层次更加细腻，整体观感也就显得十分立体，尤其在这张静止画当中，料理也加入了特殊的效果。与之类似，摄影这个环节需要对素材进行大幅度的加工，让影像散发出更强的魅力。

「摄影」这个词，源自过去采用赛璐珞胶片、背景板进行相机拍摄的工艺，虽然现在进入了数字化时代，但用词还是保留了下来。PCR里的摄影，一般指的是数字化的赛璐珞动画里的摄影，具体是用adobe After Effects载入素材以后，在不改变原素材的前提下制作画面。

不过摄影并非完全在Cygames内进行制作，也有一部分由外包制作。目前，游戏战斗中的必杀技Cut in动画、主线剧情和活动剧情内的短篇动画，都是我们与外包合作制作的。

此外，剧情里出现的眨眼、张嘴的静止画，以及主线剧情和活动剧情最后的ED动画，都是由公司内部进行制作的。

对我们来说，即便日程安排有所限制，但也要以最高的品质为目标。因此制作效率，就显得极为重要。

02 自动化摄影

接下来要聊到的就是PCR里为了提高制作效率而实现的自动化摄影。

摄影的自动化并非在开发期间实现的，而是在刚开服后。游戏刚开服的时候，公司内部的摄影成员只有1个人，到2021年底增加到了6人，其中1人兼任TA，另外还有1人兼任3D制作。

由于开服以前，摄影都由外包担任，开服后公司内部提出要不要自制，不过内部成员对外包的制作手法并不习惯，所以必须用到自动化的工具。于是，我们首先对摄影里的角色处理、静止画处理中最占时间的部分，进行了自动化处理。

1 角色自动化处理

我们边看例子边做说明。角色处理是对动画的角色等素材进行赛璐珞的适配处理。下图左侧的图像是处理前的角色，右侧是处理后的结果。可以看到，处理过后的图像更加柔顺，给人一种润泽感，而且角色处理完之后，还会对一部分半透明的素材进行处理，提高整体画面的立体感，柔和的氛围感也更强。

不同作品对角色处理的度也不同，在PCR里，我们是按照角色立绘的观感，来进行角色的处理，下图左侧的图像就是游戏内的立绘效果，右侧是游戏内动画用到的角色处理效果，能看到也是按照立绘的风格来处理的。

由于角色处理实质上是对角色的各个素材部件进行处理，所以需要对部件进行颜色区分，以遮罩的形式来运用。下面就是角色处理时，实际用到的一部分遮罩。在PCR里，几乎所有的颜色都进行了相应的处理，所以需要进行细致的图层区分，比如从左到右，纯皮肤、纯头发、纯服装、纯线条、光照下的常规部分，没有光照的阴影部分。

这些只是一部分区分好的遮罩，类似的遮罩还会制作出很多个，一个个组合起来进行处理。然而，这种区分遮罩的处理方法必定会花费大量的时间，因为光是遮罩的种类就有40种以上。不过，这些遮罩还用到了一个叫做颜色模型的颜色设计图。

以下就是实际的颜色模型。颜色模型依据设定会配备非常多种，在摄影之前要准备好的赛璐珞里，会依据这个颜色模型对角色进行上色。而摄影时，会提取这些图像上方框里的颜色，来生成遮罩，并对各个部分进行后续处理。

服装不同，颜色模型也会不同。下图是2018年的活动剧情里登场的泳装，尽管看起来用到的颜色不多，但颜色框的数量却不少。此外，由于这次用到的武器也不同，也需要完全重新制作。

2020年正月登场活动服装如下，头发上的装饰设计则又不一样了。与之类似的和服，还会产生一个粘贴的操作，这时候会由摄影环节直接制作相应的素材。

下面是主线剧情里登场的公主模式服装，虽然图上没画出来，但这套服装是有翅膀的，翅膀还有一套专属的颜色模型。此外，武器设定也不同，所以也配备了另一套颜色模型。

下面是三周年活动的服装。可以看到，服装不同，各种细节装饰都不同，因此在角色处理时，颜色的变化也有所不同。

同时，颜色除了受服装影响，还受到所用的动画场景的影响。下图是常规颜色的颜色模型，以及暖灯映照下的颜色模型。场景改变后，整体的颜色也改变为橙色基调，稍显偏暗的味道。实际结合视频看一下所用到的场景。

角色受到右侧暖灯的光线照射，尽管场景处于整体偏暗的夜里，但仍然给人一种温暖的印象。

下面是相同剧情里用到的，更暗一些的室内场景的颜色。跟先前不同，整体以青色为基调，更偏暗。

能看到跟上一段视频不同，角色皮肤没有用到偏红的处理，而是对整体施加了冷色调的处理。

所以即便是相同的服装，也需要像这两个画面一样，针对不同的出现场景，适配不同的颜色。基于这种需要，我们针对相应角色的处理也会变化，哪怕是看起来相同的场景里，只要光线的照射方式等环境因素稍作变化，就需要重新处理相应的素材。

因此，角色处理的时间如何缩短，就是一大重要课题。

角色自动化处理要解决的课题主要是三个：

1，通常处理一个角色需要三个工作日，这是因为在遮罩区分之后，要处理的图层最少也有50份以上；

2，为了确保能和外包用最少工序进行处理，所以事先进行了多次色彩数值的调整和设定；

3，PCR里登场的角色超过50名，新服装在每个月都会实装，所以随着运营的推进，要制作的量也在不断增加，而且提升现有角色品质也会带来更多的工作量。

为了解决这些问题，我们制作了如下的工具，来对相应工序进行自动化处理：

1，赛璐珞颜色区分工具；

2，部件遮罩整合工具；

3，赛璐珞颜色转换工具；

4，颜色模型重复色检查工具。

先看赛璐珞颜色区分工具。

在过去，我们是按照颜色、种类，来手动制作遮罩。而这个工具可以从颜色模型里自动提取颜色，并且程序化地生成遮罩。而且这套程序可以通过After Effects来使用，直接对颜色模型进行颜色的区分。具体看一下原理。

颜色模型里，包含了对各个素材部件指定颜色的颜色框（Color box）。PCR用到的就是下图的形式，以前我们都是在After Effects里对每个颜色框提取颜色，再制作遮罩。然而，1个角色拥有100种以上的颜色，纯手动提取太折腾了。因此，我们希望能自动提取这些颜色。

但具体怎么做？这个案例中，我们的切入点就是刚才提到的颜色框的特性。颜色框是由特定的大小、特定颜色的线条构成的，多个颜色框组合在一起，就成了一组颜色框。由于颜色框指定了颜色，那么只要识别了方框，就可以获得哪种颜色对应哪个素材的关系了。

具体用到的识别手法，就是图像识别里比较简单的模板匹配法。由于颜色框的形状颜色是固定的，所以这种识别方法能判断出颜色框的位置信息，而且颜色模型里的颜色都是特定的BitMaP图像，所以也很好识别。

我们在这里用到的编程语言是Python，并且用模板匹配法指定完全一致的方框来进行检索。选择Python的理由是图像处理很轻松，而且程序也不复杂，我们便想直接用script语言来写，而且如果有必要，还能直接制作简单的GUI。

为了进行模板匹配，我们分析了颜色框的特性。框格的形状如下图左上角所示，框线的颜色则分为蓝色和红色两种，提取根据这两个条件，可以得出单纯只有边线颜色的图像，如下图右侧所示。

识别框格的时候，实际上用到的是只有边线的图像，如下图右侧所示。对比左侧的图像来看，这些边线的颜色没有用作角色各个部位的颜色。此外，虽然框格外会延伸出线条，但框格本身保留得十分完整。

但是对上述结果应用模板匹配以后出现了一个问题。由于有些颜色框是成组出现，单独的颜色框和成组的颜色框形状不同，会导致组合被错误识别。

于是，我们从框格衍生出的线条着手解决。单看实际的颜色框，单独的存在的颜色框不会紧贴两条以上的线条，多个框格相连的时候，相连的线条一定不少于两条，所以我们没必要识别一整个框格，只需要根据前面这个规律，识别框格连接线条的模式即可。

为了识别相连的线条，我们对模板匹配所用的图像扩张了1个像素，以进行线条识别，于是就能锁定框格的实际形状。模板匹配时，针对单一框格实际用到的识别图像总共分为9种，由于单框格不会与两条以上的线条相连，所以很好区分。

针对两两相连的框格，我们采用如下三种识别图像。两两相连的框格，特征是上下不会出现线条，如果有线条，只会出现在中间结合处的左侧或右侧。根据这个规则就能识别两两相连的框格，与三个以上的颜色框区分开来。

如上所述，通过类似的手段，我们就能识别出各个颜色框。下图右侧就是实际用到的所有识别图像，识别工具如果检测到了对应的颜色框，就会从相应颜色框的文件当中，计算所包含的颜色种类，以供后续处理所用。虽然直接针对不同框格形状直接逐一识别的方式更轻松，但我们希望至今为止用到的框格都能直接适配，所以多花了些功夫。

颜色框会根据每个框格的位置，来指定什么时候用什么颜色。比如，下图的颜色框从上到下分别用于高光、常规色、1号阴影、2号阴影。

由于框格的位置可以准确识别，颜色的种类也就能准确地提取出来，这些信息都会输入到After Effects里，如下图右侧图像所记载的。