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DOI: 10.12361/2661-3727-07-03-174312

基于 StableDiffusion 的游戏素材生成模型优化研究

许鑫磊, 田运福, 吴海琪

桂林电子科技大学

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摘要：随着 AI 生成内容技术极速成长，依靠分散模型的图像生成技术在游戏制造方面显示出巨大的应用可能，该研究围绕运用 Stablediffusion 模型执行游戏素材生成的改良问题展开论述，由于游戏制作对素材样式统一性，可控程度以及形成速率有着独特需求，在此背景下，全面剖析了有关模型调整，数据集形成，算力加强等关键技术路径。仔细探究通过控制状况改进和细节优化策略来达成对游戏风格高度契合的做法。深入分析了通过控制条件优化和细节增强策略以实现游戏风格高度适配的方法，并建立了涵盖生成质量与性能的评估体系。研究表明，优化后的模型能有效融入游戏开发流程，提升素材制作效率，同时本文亦指出了当前技术在高实时性需求与动态生成方面的局限性，为未来研究方向提供了重要参考。

关键词：

StableDiffusion；游戏素材生成；模型优化；风格一致；生成控制；计算效率

Universe Scientific Publishing

ISSN：2661-3719

年,卷(期)：2025,7(3)