AIGC工具融入數(shù)字游戲綜合設(shè)計(jì)課程全流程的教學(xué)策略研究

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

中圖分類號：G642文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A

文章編號：1004-9436（2025）06-0210-03

0引言

在數(shù)字技術(shù)與藝術(shù)設(shè)計(jì)深度融合的時代背景下，游戲設(shè)計(jì)教育領(lǐng)域面臨著教學(xué)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(shè)計(jì)課程普遍陷入作品創(chuàng)意模板化、風(fēng)格同質(zhì)化、設(shè)計(jì)低效化的困境，難以滿足游戲產(chǎn)業(yè)對創(chuàng)新型、實(shí)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(gòu)數(shù)字游戲內(nèi)容生產(chǎn)范式。從文本生成工具的跨領(lǐng)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(lán)圖平臺，AIGC工具已覆蓋游戲設(shè)計(jì)“創(chuàng)意構(gòu)思一視覺呈現(xiàn)一資產(chǎn)制作一技術(shù)實(shí)現(xiàn)”的全流程。AIGC工具的蓬勃發(fā)展為破解課程痛點(diǎn)提供了契機(jī)，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(shù)多元”的需求。

1數(shù)字游戲綜合設(shè)計(jì)課程教學(xué)困境

數(shù)字游戲綜合設(shè)計(jì)課程作為數(shù)字媒體藝術(shù)專業(yè)游戲設(shè)計(jì)方向的核心課程，開設(shè)在游戲設(shè)計(jì)開發(fā)、游戲場景制作等先導(dǎo)課后，承擔(dān)著系統(tǒng)性整合知識、強(qiáng)化職業(yè)協(xié)作能力的任務(wù)。課程以項(xiàng)目制教學(xué)為依托，結(jié)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(gòu)思到落地實(shí)現(xiàn)的全流程，涵蓋宏觀設(shè)計(jì)、原型設(shè)計(jì)、場景角色塑造、交互設(shè)計(jì)等多環(huán)節(jié)教學(xué)任務(wù)。課程現(xiàn)存創(chuàng)意設(shè)計(jì)、圖像設(shè)計(jì)、資產(chǎn)設(shè)計(jì)與開發(fā)設(shè)計(jì)四大核心教學(xué)階段，均面臨一定困境。創(chuàng)意設(shè)計(jì)階段，學(xué)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(gòu)與情感共鳴；圖像設(shè)計(jì)階段，學(xué)生難以精準(zhǔn)把握用戶群體與藝術(shù)風(fēng)格關(guān)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(shè)計(jì)階段，模型細(xì)節(jié)粗糙，骨骼綁定與動作設(shè)計(jì)效率低下；開發(fā)設(shè)計(jì)階段，藝術(shù)背景學(xué)生存在交互藍(lán)圖與代碼編寫的技術(shù)壁壘，常因邏輯漏洞導(dǎo)致項(xiàng)目停滯，難以落地。國家《教育強(qiáng)國建設(shè)規(guī)劃綱要（2024—2035年）》明確要求“促進(jìn)人工智能助力教育變革。面向數(shù)字經(jīng)濟(jì)和未來產(chǎn)業(yè)發(fā)展，加強(qiáng)課程體系改革”。盡管多所高校已開展AIGC教學(xué)實(shí)驗(yàn)探索，但仍存在工具應(yīng)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(shè)計(jì)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(shè)計(jì)教育突破傳統(tǒng)瓶頸帶來了新契機(jī)，其應(yīng)用已從單一環(huán)節(jié)延伸至游戲設(shè)計(jì)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(shí)現(xiàn)游戲核心規(guī)則、敘事腳本、美術(shù)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(shè)計(jì)層面，黃慎澤（2025）在游戲設(shè)計(jì)教學(xué)中，證實(shí)了AIGC圖片生成與三維建模工具在資產(chǎn)設(shè)計(jì)教學(xué)中的實(shí)踐路徑與成效[2]；LiuQ（2025）將Transformer與GAN深度學(xué)習(xí)框架融入U(xiǎn)nity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(yùn)用卷積層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，驗(yàn)證了AIGC在角色創(chuàng)作上的獨(dú)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(shè)計(jì)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(shè)計(jì)全流程，不僅涉及企業(yè)，也涉及教育中的具體實(shí)踐。從創(chuàng)意構(gòu)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(qiáng)大賦能潛力，為數(shù)字游戲綜合設(shè)計(jì)課程改革提供了技術(shù)參照與理論支撐。

3AIGC全流程滲透式教學(xué)策略構(gòu)建及應(yīng)用

3.1教學(xué)內(nèi)容設(shè)計(jì)

教學(xué)內(nèi)容設(shè)計(jì)圍繞課程核心問題，遵循“階段任務(wù)一階段問題—技術(shù)匹配—教學(xué)轉(zhuǎn)化”的邏輯脈絡(luò)展開AIGC工具調(diào)研，從游戲設(shè)計(jì)的創(chuàng)意、圖像、資產(chǎn)、開發(fā)四大核心環(huán)節(jié)入手，結(jié)合教學(xué)階段難度與學(xué)生能力培養(yǎng)需求，分層篩選適配工具，力求技術(shù)與教學(xué)目標(biāo)深度契合?；谟螒蛟O(shè)計(jì)產(chǎn)業(yè)全流程實(shí)踐需求，結(jié)合AIGC工具特性與學(xué)生認(rèn)知規(guī)律，教學(xué)內(nèi)容以傳統(tǒng)教學(xué)有機(jī)嵌人為支撐，構(gòu)建“基礎(chǔ)利用一進(jìn)階融合一生產(chǎn)優(yōu)化一智能開發(fā)”螺旋上升的教學(xué)內(nèi)容體系，以實(shí)現(xiàn)“了解一感知一記憶一理解一應(yīng)用”的漸進(jìn)式能力提升。

基礎(chǔ)利用期聚焦創(chuàng)意迭代的文本內(nèi)容生產(chǎn)。首先進(jìn)行“人機(jī)協(xié)作原則”教學(xué)，通過剖析AIGC生成邏輯與人工干預(yù)邊界，規(guī)避學(xué)生對技術(shù)的過度依賴。教學(xué)內(nèi)容以DeepSeek為核心工具，以“結(jié)構(gòu)化三元指令框架”為核心，拆解“需求描述 + 約束條件 + 風(fēng)格指令”的組合邏輯，指導(dǎo)學(xué)生完成故事、機(jī)制、關(guān)卡的方案生成任務(wù)。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(jī)制教學(xué)，培養(yǎng)學(xué)生對生成內(nèi)容的篩選能力。實(shí)踐環(huán)節(jié)通過“調(diào)研測試閉環(huán)”設(shè)計(jì)，學(xué)生針對目標(biāo)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(guān)卡流程圖的結(jié)構(gòu)化設(shè)計(jì)文檔。

進(jìn)階融合期聚焦AI視覺生成技術(shù)與藝術(shù)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(gòu)建方法。技術(shù)層面，以StableDiffusion為載體，拆解商業(yè)圖像中藝術(shù)風(fēng)格、光線參數(shù)對視覺效果的影響機(jī)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(qiáng)化文本工具與視覺生成的邏輯銜接。實(shí)踐教學(xué)初期依托傳統(tǒng)概念圖創(chuàng)作流程引導(dǎo)學(xué)生構(gòu)建設(shè)計(jì)框架，中期引入ControlNet簡化色彩搭配控制技術(shù)及圖生圖局部細(xì)化工具，后期通過ComfyUI搭建高階圖像處理流程，實(shí)現(xiàn)作品視覺一致性與細(xì)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(diǎn)，銜接上階段圖形生成工具，引入CharTuner等角色專項(xiàng)優(yōu)化工具，構(gòu)建“智能建模一工業(yè)化標(biāo)準(zhǔn)一精細(xì)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(biāo)準(zhǔn)；中期精細(xì)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(fù)合材質(zhì)設(shè)計(jì)方法；后期智能綁定階段，融合傳統(tǒng)動作設(shè)計(jì)邏輯與DeepMotion視頻動作捕捉，實(shí)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(biāo)準(zhǔn)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(shí)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(yīng)用邏輯。初期進(jìn)行藍(lán)圖與代碼邏輯分析，通過具體案例拆解核心交互功能實(shí)現(xiàn)路徑；中期借助BlueprintMachineLearningPlugin等工具生成代碼框架進(jìn)行藍(lán)圖生成，降低技術(shù)門檻；后期利用自動化工具定位開發(fā)問題進(jìn)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(yùn)行Demo，實(shí)現(xiàn)從資產(chǎn)生產(chǎn)到功能模塊落地的轉(zhuǎn)化。

3.2教學(xué)方法設(shè)計(jì)

教學(xué)方法設(shè)計(jì)以四階段教學(xué)內(nèi)容為核心，通過多元化教學(xué)策略激活課堂，助力學(xué)生高效掌握AIGC工具與游戲設(shè)計(jì)技能，實(shí)現(xiàn)從知識學(xué)習(xí)到產(chǎn)業(yè)實(shí)踐的跨越。四階段教學(xué)中均采用對比教學(xué)法進(jìn)行教學(xué)，以傳統(tǒng)設(shè)計(jì)與AIGC賦能成果對比的形式，激發(fā)學(xué)生興趣，同時幫助學(xué)生了解各階段內(nèi)容的評價標(biāo)準(zhǔn)?；A(chǔ)利用期，以“案例引導(dǎo) + 實(shí)踐操作”為主，以小組真實(shí)選題為例，示范運(yùn)用AIGC生成世界觀、關(guān)卡設(shè)計(jì)等的全過程，解析Prompt撰寫邏輯。學(xué)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(chǔ)認(rèn)知。進(jìn)階融合期引入“雙軌并行”教學(xué)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(xì)節(jié)調(diào)整進(jìn)行二次創(chuàng)作。課堂中實(shí)時投屏優(yōu)秀案例，從多維度剖析視覺風(fēng)格塑造要點(diǎn)，幫助學(xué)生突破同質(zhì)化局限。生產(chǎn)優(yōu)化期依托“項(xiàng)目驅(qū)動 + 分層指導(dǎo)”，將資產(chǎn)項(xiàng)目拆解為模塊化任務(wù)。根據(jù)學(xué)生技術(shù)基礎(chǔ)差異，分配階梯式目標(biāo)，基礎(chǔ)組專注粗模生成與優(yōu)化，進(jìn)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(xué)生一對一指導(dǎo)，確保學(xué)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(biāo)準(zhǔn)的資產(chǎn)。智能開發(fā)期推行“虛實(shí)結(jié)合”教學(xué)，以虛幻引擎為實(shí)踐載體，利用AI行為樹實(shí)時調(diào)試交互邏輯，直觀呈現(xiàn)技術(shù)實(shí)現(xiàn)效果。同時引入同行專家指導(dǎo)，針對復(fù)雜技術(shù)難題提供前沿方案，搭建課堂教學(xué)與產(chǎn)業(yè)實(shí)踐的橋梁。學(xué)生在真實(shí)開發(fā)場景中完成可運(yùn)行Demo，實(shí)現(xiàn)創(chuàng)意到工程化落地的完整閉環(huán)。

3.3教學(xué)效果

選取某高校數(shù)字媒體藝術(shù)專業(yè)兩個平行班進(jìn)行對照實(shí)驗(yàn)，實(shí)驗(yàn)班（45人，14組）采用前文構(gòu)建的教學(xué)策略，對照班（38人，11組）沿用傳統(tǒng)教學(xué)方法，實(shí)驗(yàn)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(fēng)暴、用戶畫像、敘事情節(jié)、核心機(jī)制、關(guān)卡設(shè)計(jì)）設(shè)計(jì)推演（ 20% ，包含概念地圖、概念場景、概念角色）、資產(chǎn)設(shè)計(jì)（ 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(diǎn)完整性、互動體驗(yàn)流暢性、成果運(yùn)行bug率）四維度十六項(xiàng)進(jìn)行設(shè)計(jì)成果評定。結(jié)果顯示，實(shí)驗(yàn)班學(xué)生的平均分為90.319分，對照班學(xué)生的平均分為82.336分。實(shí)驗(yàn)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(jié)語

本研究通過AIGC工具分階段、分層次的教學(xué)內(nèi)容設(shè)計(jì)與方法創(chuàng)新，一定程度上緩解了傳統(tǒng)數(shù)字游戲設(shè)計(jì)課程的教學(xué)困境。實(shí)驗(yàn)表明，該策略能一定程度上提升學(xué)生的創(chuàng)意產(chǎn)出效率與技術(shù)實(shí)踐能力，可為游戲設(shè)計(jì)教育的數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供參考。未來研究可結(jié)合課程知識圖譜細(xì)化工具介入具體教學(xué)階段的具體方法及成效的細(xì)化研究，可進(jìn)一步探索AIGC與其他綜合設(shè)計(jì)類課程的融合應(yīng)用，并結(jié)合生成式倫理問題完善教學(xué)評價機(jī)制。同時，因?qū)嶒?yàn)樣本量局限，有待結(jié)合完善的教學(xué)評價機(jī)制，對長期教學(xué)效果進(jìn)行跟蹤評估，為構(gòu)建更完善的智能教育生態(tài)提供支撐。建議后續(xù)研究結(jié)合跨學(xué)科協(xié)作機(jī)制，深化AIGC技術(shù)倫理與教育公平性的協(xié)同治理路徑探索。

參考文獻(xiàn)：

[1］吳止境.AGI賦能下電子游戲與AIGC的融合探究［J]互聯(lián)網(wǎng)周刊，2024（20）：17-21.

[2］黃慎澤.融入AIGC的游戲美術(shù)課程改革［J］.計(jì)算機(jī)教育，2025（3）：201-205.

[3]Qinchuan Liu， Jiaqi Li，Wenjie Hu.Exploration of Cross-Modal AIGC Integrationin Unity3DforGame Art Creation[J].Electronics，2025，14（6）： 1101.

[4]Jiaqi Li， Qinchuan Liu. Application of generative artificialintelligence AIGC technologyunderneural networkalgorithmingamecharacter art design[J］.Journal of theKnowledgeEconomy，202416（1）： 1-32.

[5]Jin J， Yang M， Hu H， et al. Empowering design innovation usingAI-generated content [J]. Journal of Engineering Design，2025，36 （1）： 1-18.