Tekoäly peligrafiikan tuottamisessa

Abstract

Työssä selvitettiin, kuinka tekoälypohjaisia kuvagenerointimalleja voidaan hyödyntää peligrafiikan tuotannossa. Teoreettisessa osuudessa käsiteltiin peligrafiikan perusteita, tekoälyn roolia luovilla aloilla, yleisimpien kuvagenerointimallien toimintaperiaatteita sekä LoRA-menetelmän (Low-Rank Adaptation) rakennetta ja käyttöä.

Työn case-osuudessa koulutettiin LoRA-malli pelin päähahmosta, jonka avulla testattiin, miten hyvin mallia voidaan hyödyntää generatiivisessa hahmografiikassa. Toimeksiantajana oli suomalainen peliyritys Lohkare Games Oy. Koulutus toteutettiin Kohya SS -sovelluksella, ja lopputuloksia arvioitiin visuaalisesti vertaamalla syntyneitä kuvia alkuperäiseen hahmokäsitykseen.

Koulutusprosessi vaati useita versioita, joiden avulla optimoitiin datasetin laatu, koulutusparametrit ja generointipromptien käyttö. Lopulta saatiin aikaan malli, joka tuotti hahmosta visuaalisesti tunnistettavia kuvia, minkä perusteella LoRA-menetelmää voidaan pitää toimivana työkaluna peligrafiikan tuotannossa.

Työn keskeinen havainto on, että LoRA tarjoaa kevyen ja tehokkaan tavan mukauttaa suuria generatiivisia malleja pelikohtaisiin tarpeisiin. Sen avulla voidaan säästää resursseja ja nopeuttaa kehitystyötä. Samalla työn tulokset osoittavat, että mallin onnistuminen vaatii laadukasta dataa sekä tarkkaa ohjausta generointivaiheessa. Kuvagenerointimallien ja LoRA-teknologian odotetaan tulevaisuudessa yleistyvän pelialalla, ja ne tarjoavat uusia mahdollisuuksia visuaalisen sisällön tuottamiseen erityisesti pienille tiimeille.