AIGC 落地实践：新盛游戏将生成式技术引入原画与本地化流程

导读：新盛游戏分享了生成式 AI 在原画构思与多语言本地化中的应用经验，强调 AI 定位为提效工具，关键创作环节仍由人工把控。

在日前举办的内部技术周活动上，新盛游戏分享了生成式人工智能技术在研发流程中的落地经验。目前，相关能力已应用于原画构思、UI 素材延展与多语言本地化三个场景，取得了一定的效率收益，但团队也坦言，落地过程中踩过不少坑。

用在“发散”阶段，而非“定稿”阶段

在美术环节，团队将生成式技术定位为“发散工具”：用于快速产出大量概念草图与风格探索方案，供主美与主策挑选方向。一旦方向确定，最终的定稿仍由美术人员手工完成。团队认为，AI 擅长的是提供可能性和缩短试错周期，而不是替代创作者做审美判断。

在本地化场景中，团队构建了结合游戏术语库的机器翻译 + 人工校审流程。术语库覆盖了各产品的专有名词、角色称谓与技能描述，确保关键概念在不同语言版本中保持一致。据测算，该流程使本地化的初稿产出时间缩短了约六成，人工精力集中在语义润色与文化适配上。

边界与规范同样重要

在实践中，新盛游戏也明确了使用边界：生成内容不得直接使用于最终商业交付物；训练与生成过程需使用具备合法授权的数据源；涉及角色形象与剧情文本的内容，必须由主创团队确认后方可进入生产管线。

公司技术委员会表示，对新技术的态度是“积极试点、谨慎推广”。目前 AIGC 相关能力已在两个项目中完成验证，团队正整理形成内部使用规范，计划逐步向更多项目组推广。

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