本文引用格式：.AIGC工具融入數(shù)字游戲綜合設計課程全流程的教學策略研究［J].藝術科技，2025，38（6）：210-212.

中圖分類號：G642文獻標識碼：A

文章編號：1004-9436（2025）06-0210-03

0引言

在數(shù)字技術與藝術設計深度融合的時代背景下，游戲設計教育領域面臨著教學模式與行業(yè)需求脫節(jié)的挑戰(zhàn)。傳統(tǒng)數(shù)字游戲綜合設計課程普遍陷入作品創(chuàng)意模板化、風格同質(zhì)化、設計低效化的困境，難以滿足游戲產(chǎn)業(yè)對創(chuàng)新型、實踐型人才的迫切需求。生成式人工智能（AIGC）正以巔覆性力量重構數(shù)字游戲內(nèi)容生產(chǎn)范式。從文本生成工具的跨領域創(chuàng)意聯(lián)想，到ComfyUI流程化生成一致性較高的概念效果圖，到TripoAI生成概念帶骨骼動作的3D模型，再到UnrealEngine及Unity推出的自然語言代碼藍圖平臺，AIGC工具已覆蓋游戲設計“創(chuàng)意構思一視覺呈現(xiàn)一資產(chǎn)制作一技術實現(xiàn)”的全流程。AIGC工具的蓬勃發(fā)展為破解課程痛點提供了契機，其跨模態(tài)生成能力與高效試錯特性，恰好匹配課程“創(chuàng)意密集、迭代頻繁、技術多元”的需求。

1數(shù)字游戲綜合設計課程教學困境

數(shù)字游戲綜合設計課程作為數(shù)字媒體藝術專業(yè)游戲設計方向的核心課程，開設在游戲設計開發(fā)、游戲場景制作等先導課后，承擔著系統(tǒng)性整合知識、強化職業(yè)協(xié)作能力的任務。課程以項目制教學為依托，結合院校特色選題，圍繞游戲行業(yè)流程，完成游戲從創(chuàng)意構思到落地實現(xiàn)的全流程，涵蓋宏觀設計、原型設計、場景角色塑造、交互設計等多環(huán)節(jié)教學任務。課程現(xiàn)存創(chuàng)意設計、圖像設計、資產(chǎn)設計與開發(fā)設計四大核心教學階段，均面臨一定困境。創(chuàng)意設計階段，學生過度模仿熱門游戲玩法，致使主題趨同、敘事單薄、玩法僵化，陷入“模板化”窠白，缺乏創(chuàng)新性故事架構與情感共鳴；圖像設計階段，學生難以精準把握用戶群體與藝術風格關聯(lián)，使用AI圖形工具存在參數(shù)失控、作品視覺雜糅等問題；資產(chǎn)設計階段，模型細節(jié)粗糙，骨骼綁定與動作設計效率低下；開發(fā)設計階段，藝術背景學生存在交互藍圖與代碼編寫的技術壁壘，常因邏輯漏洞導致項目停滯，難以落地。國家《教育強國建設規(guī)劃綱要（2024—2035年）》明確要求“促進人工智能助力教育變革。面向數(shù)字經(jīng)濟和未來產(chǎn)業(yè)發(fā)展，加強課程體系改革”。盡管多所高校已開展AIGC教學實驗探索，但仍存在工具應用階段化、淺表化、銜接難等問題。

2AIGC工具介入數(shù)字游戲綜合設計課程全流程的可能性

近年來，AIGC工具的迅猛發(fā)展為游戲設計教育突破傳統(tǒng)瓶頸帶來了新契機，其應用已從單一環(huán)節(jié)延伸至游戲設計全鏈路，成為行業(yè)提升效率的核心驅(qū)動力。創(chuàng)意及圖形生成層面，吳正境（2024）創(chuàng)新性提出以ChatGPT+Midjourney等通用人工智能工具組合，實現(xiàn)游戲核心規(guī)則、敘事腳本、美術資源及音頻素材的多模態(tài)協(xié)同輸出[1]。圖形生成及資產(chǎn)設計層面，黃慎澤（2025）在游戲設計教學中，證實了AIGC圖片生成與三維建模工具在資產(chǎn)設計教學中的實踐路徑與成效[2]；LiuQ（2025）將Transformer與GAN深度學習框架融入Unity游戲場景資產(chǎn)開發(fā)中，顯著提升作品視覺表現(xiàn)力[3]；JiaqiLi等（2024）運用卷積層神經(jīng)網(wǎng)絡，驗證了AIGC在角色創(chuàng)作上的獨特優(yōu)勢[4]；JinJ（2024）基于文本、圖像、音頻等多類型數(shù)據(jù)，系統(tǒng)梳理了產(chǎn)品定義、創(chuàng)意生成、參數(shù)化開發(fā)等不同設計階段適配的AIGC工具與創(chuàng)作內(nèi)容[5]?，F(xiàn)有研究表明，AIGC工具已深度嵌入游戲設計全流程，不僅涉及企業(yè)，也涉及教育中的具體實踐。從創(chuàng)意構思中的敘事生成，到開發(fā)落地中的代碼輔助優(yōu)化，均展現(xiàn)出強大賦能潛力，為數(shù)字游戲綜合設計課程改革提供了技術參照與理論支撐。

3AIGC全流程滲透式教學策略構建及應用

3.1教學內(nèi)容設計

教學內(nèi)容設計圍繞課程核心問題，遵循“階段任務一階段問題—技術匹配—教學轉(zhuǎn)化”的邏輯脈絡展開AIGC工具調(diào)研，從游戲設計的創(chuàng)意、圖像、資產(chǎn)、開發(fā)四大核心環(huán)節(jié)入手，結合教學階段難度與學生能力培養(yǎng)需求，分層篩選適配工具，力求技術與教學目標深度契合?；谟螒蛟O計產(chǎn)業(yè)全流程實踐需求，結合AIGC工具特性與學生認知規(guī)律，教學內(nèi)容以傳統(tǒng)教學有機嵌人為支撐，構建“基礎利用一進階融合一生產(chǎn)優(yōu)化一智能開發(fā)”螺旋上升的教學內(nèi)容體系，以實現(xiàn)“了解一感知一記憶一理解一應用”的漸進式能力提升。

基礎利用期聚焦創(chuàng)意迭代的文本內(nèi)容生產(chǎn)。首先進行“人機協(xié)作原則”教學，通過剖析AIGC生成邏輯與人工干預邊界，規(guī)避學生對技術的過度依賴。教學內(nèi)容以DeepSeek為核心工具，以“結構化三元指令框架”為核心，拆解“需求描述 + 約束條件 + 風格指令”的組合邏輯，指導學生完成故事、機制、關卡的方案生成任務。融合傳統(tǒng)游戲創(chuàng)意理論，系統(tǒng)講解需求分析原理與創(chuàng)意展開邏輯，引入評價機制教學，培養(yǎng)學生對生成內(nèi)容的篩選能力。實踐環(huán)節(jié)通過“調(diào)研測試閉環(huán)”設計，學生針對目標人群開展多維度調(diào)研，通過多版方案橫評篩選最優(yōu)創(chuàng)意，產(chǎn)出包含玩法說明、敘事腳本、關卡流程圖的結構化設計文檔。

進階融合期聚焦AI視覺生成技術與藝術創(chuàng)作的協(xié)同邏輯，首先通過“故事視覺轉(zhuǎn)譯”模塊，解析場景、角色、載具等核心要素的視覺意象構建方法。技術層面，以StableDiffusion為載體，拆解商業(yè)圖像中藝術風格、光線參數(shù)對視覺效果的影響機制，講解底層模型、Lora、Hypernetwork等模型融合原理，輸出Prompt指令集撰寫模板，強化文本工具與視覺生成的邏輯銜接。實踐教學初期依托傳統(tǒng)概念圖創(chuàng)作流程引導學生構建設計框架，中期引入ControlNet簡化色彩搭配控制技術及圖生圖局部細化工具，后期通過ComfyUI搭建高階圖像處理流程，實現(xiàn)作品視覺一致性與細節(jié)精度的迭代優(yōu)化。

生產(chǎn)優(yōu)化期以三視圖創(chuàng)作為起點，銜接上階段圖形生成工具，引入CharTuner等角色專項優(yōu)化工具，構建“智能建模一工業(yè)化標準一精細加工”的全流程管線。初期粗模生成階段，講解TripoAI自動化生成帶骨骼綁定的3D粗模及引擎標準；中期精細化加工階段，依托專業(yè)建模工具鏈，解析PBR材質(zhì)流程與復合材質(zhì)設計方法；后期智能綁定階段，融合傳統(tǒng)動作設計邏輯與DeepMotion視頻動作捕捉，實現(xiàn)動作生成、優(yōu)化及跨平臺適配。最終產(chǎn)出符合產(chǎn)業(yè)標準的資產(chǎn)包，完成從視覺圖像到工程資產(chǎn)的轉(zhuǎn)化。

智能開發(fā)期以“角色攀爬系統(tǒng)”等實際功能開發(fā)為例，解析AI在代碼生成與工程調(diào)試中的應用邏輯。初期進行藍圖與代碼邏輯分析，通過具體案例拆解核心交互功能實現(xiàn)路徑；中期借助BlueprintMachineLearningPlugin等工具生成代碼框架進行藍圖生成，降低技術門檻；后期利用自動化工具定位開發(fā)問題進行診斷調(diào)試，形成“問題診斷一代碼優(yōu)化一功能測試”的閉環(huán)工作流。最后產(chǎn)出含核心交互功能的可運行Demo，實現(xiàn)從資產(chǎn)生產(chǎn)到功能模塊落地的轉(zhuǎn)化。

3.2教學方法設計

教學方法設計以四階段教學內(nèi)容為核心，通過多元化教學策略激活課堂，助力學生高效掌握AIGC工具與游戲設計技能，實現(xiàn)從知識學習到產(chǎn)業(yè)實踐的跨越。四階段教學中均采用對比教學法進行教學，以傳統(tǒng)設計與AIGC賦能成果對比的形式，激發(fā)學生興趣，同時幫助學生了解各階段內(nèi)容的評價標準?；A利用期，以“案例引導 + 實踐操作”為主，以小組真實選題為例，示范運用AIGC生成世界觀、關卡設計等的全過程，解析Prompt撰寫邏輯。學生通過臨摹與競賽，在創(chuàng)意碰撞中掌握指令撰寫技巧，建立基礎認知。進階融合期引入“雙軌并行”教學法，推動AI生成與人工創(chuàng)作協(xié)同。通過文生圖剖析，產(chǎn)出圖像基底，再通過手繪、細節(jié)調(diào)整進行二次創(chuàng)作。課堂中實時投屏優(yōu)秀案例，從多維度剖析視覺風格塑造要點，幫助學生突破同質(zhì)化局限。生產(chǎn)優(yōu)化期依托“項目驅(qū)動 + 分層指導”，將資產(chǎn)項目拆解為模塊化任務。根據(jù)學生技術基礎差異，分配階梯式目標，基礎組專注粗模生成與優(yōu)化，進階組探索高模制作、動作生成與物理引擎適配。針對不同層次學生一對一指導，確保學生在自身能力區(qū)間內(nèi)突破瓶頸，高效完成符合行業(yè)標準的資產(chǎn)。智能開發(fā)期推行“虛實結合”教學，以虛幻引擎為實踐載體，利用AI行為樹實時調(diào)試交互邏輯，直觀呈現(xiàn)技術實現(xiàn)效果。同時引入同行專家指導，針對復雜技術難題提供前沿方案，搭建課堂教學與產(chǎn)業(yè)實踐的橋梁。學生在真實開發(fā)場景中完成可運行Demo，實現(xiàn)創(chuàng)意到工程化落地的完整閉環(huán)。

3.3教學效果

選取某高校數(shù)字媒體藝術專業(yè)兩個平行班進行對照實驗，實驗班（45人，14組）采用前文構建的教學策略，對照班（38人，11組）沿用傳統(tǒng)教學方法，實驗周期12周?；诔晒麅?nèi)容由同行專家從前期分析（占比 30% ，包含頭腦風暴、用戶畫像、敘事情節(jié)、核心機制、關卡設計）設計推演（ 20% ，包含概念地圖、概念場景、概念角色）、資產(chǎn)設計（ 30% ，包含角色資產(chǎn)、骨骼綁定、場景資產(chǎn)、宣傳動畫）開發(fā)成果（ 20% ，包含交互節(jié)點完整性、互動體驗流暢性、成果運行bug率）四維度十六項進行設計成果評定。結果顯示，實驗班學生的平均分為90.319分，對照班學生的平均分為82.336分。實驗班創(chuàng)作效率更高，創(chuàng)意階段內(nèi)容更豐富，開發(fā)完整度更高。

4結語

本研究通過AIGC工具分階段、分層次的教學內(nèi)容設計與方法創(chuàng)新，一定程度上緩解了傳統(tǒng)數(shù)字游戲設計課程的教學困境。實驗表明，該策略能一定程度上提升學生的創(chuàng)意產(chǎn)出效率與技術實踐能力，可為游戲設計教育的數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供參考。未來研究可結合課程知識圖譜細化工具介入具體教學階段的具體方法及成效的細化研究，可進一步探索AIGC與其他綜合設計類課程的融合應用，并結合生成式倫理問題完善教學評價機制。同時，因?qū)嶒灅颖玖烤窒?，有待結合完善的教學評價機制，對長期教學效果進行跟蹤評估，為構建更完善的智能教育生態(tài)提供支撐。建議后續(xù)研究結合跨學科協(xié)作機制，深化AIGC技術倫理與教育公平性的協(xié)同治理路徑探索。

參考文獻：

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