AI-assisted / Independent Project
2D 搜打撤游戏
基于 Godot 制作的 2D 搜打撤游戏 Demo，实践 AI 美术资源生成、素材处理与引擎整合。
当前成果
已形成 Windows 可试玩版本，接入搜索、背包拖放与旋转、敌人战斗及撤离结算。
个人职责
我负责玩法需求拆解、资源方案选择、素材筛选与迭代验证；借助 AI 完成素材生成、处理和程序实现，并在游戏中检查整体表现。
角色 / 场景 / UI素材处理引擎验证
HELLO, I'M Yu
你好, 我是 余
AIGC 美术工程 / ComfyUI 工作流 / AI 工具集成 / 游戏资产适配
美术工程ComfyUI 工作流AI 工具集成游戏资产适配
01 — ABOUT
关于我
专注 AI 在游戏美术生产中的应用，围绕实际项目需求搭建 ComfyUI 工作流、封装常用工具，解决风格一致性、批量生成和细节质量等生产问题。
拥有 2 年游戏行业项目经验，参与《最强祖师》及多个在研项目，涵盖角色、场景、道具等美术资源生产。作品包括项目生产案例、AI 工具与工作流，以及结合 AI 辅助开发和美术制作完成的独立游戏 Demo。
2年项目实践
AI 美术资产生产与流程优化
ComfyUI 工作流
工作流搭建、维护与规范沉淀
API 与工具封装
工作流调用与高频功能集成
Godot 资源适配
角色、场景与 UI 的整合验证
02 — Game Demo
独立游戏 Demo
个人项目Demo 阶段
From Asset to Engine
一件素材，如何进入游戏
制作过程 · 角色资源适配
生成与迭代
从角色设定到游戏造型
围绕同一角色调整头身比、轮廓和细节，形成适合 2D 游戏展示的角色形象。
处理与调整
透明贴图与动画序列帧
整理持枪行走序列帧，处理透明背景、动作对齐与播放节奏，再接入引擎验证。
03
引擎中的实际效果
角色入场 · 实机局部
在实际场景中检查角色尺寸、动作与环境的关系，将独立素材整合到可游玩的流程。
Enemy Roster / Motion Studies
怪物与动作
3 类敌人，10 组动作。从角色形象到游戏中的行走、攻击与退场。
01
3 组动作近战小怪
Melee
形象资源
行走、挥刀攻击与倒地动作。
02
3 组动作远程小怪
Ranged
形象资源
行走、射击与倒地动作。
03
4 组动作Boss
Boss
形象资源
行走、射击、召唤与倒地动作。
Environment / Asset Assembly
场景与物件
从独立素材到完整营地
选取建筑、营地、掩体与物资箱，展示统一视角与风格下的资源整合。
03 — AI Production Platform
AI 生产平台
From Workflow to Tool
把工作流，
变成日常工具。
ComfyUI 的节点能力很强，直接使用却有学习成本。我基于开源项目二次开发，将常用流程整理成更容易上手的生产入口。
ComfyUIAPI 集成批量生成Agent
我做的部分
围绕美术生产需求，完成工作流封装、功能集成与使用验证，并探索 Agent 对话和工具调用。
01 / Workflow
工作流封装
整理高频 ComfyUI 流程，固定常用参数，把节点操作封装成可直接调用的功能。
02 / Integration
API 与批量处理
通过 API 接入生成能力，集成批量生成、背景处理与图像编辑，减少重复操作。
03 / Exploration
Agent 辅助调用
接入对话模块，验证任务理解、工具调用与结果回传，继续探索自动任务编排。
04 — Research
AI问题研究
Issue 01
细节修复
解决 AI 出图中常见的细节模糊、肢体错乱和局部结构问题。
落地结果
将细节缺失与结构问题的修正方案沉淀为可复用的生成与修复流程。
细节缺失局部结构修复流程复用
05 — Stack
技术栈
当前高亮
工作流
从提示词、节点、模型到批量生成的完整生产链路。
1/3
01
ComfyUI
搭建图像生成、重绘、风格转换、批量生成等可复用工作流。
02
Stable Diffusion
理解底模、LoRA、ControlNet、重绘与常见生产参数。
03
Midjourney
用于概念探索、风格参考和前期视觉方向发散。
04
Nano / GPT / Seed
跟进闭源模型能力，并评估其在团队流程中的接入价值。
流程
从模型到团队使用
2y
AIGC 经验
Model Training
模型训练
Model Training
LoRA模型:宠物类风格定制
底模架构z-image
训练步数7200 Steps
学习率1e-4
数据集数量60张
打标策略ComfyUI-JoyCaption
用于宠物类资产的风格定制，让不同生成结果保持统一的视觉方向。
Model Training
LoRA模型:FLUX风格化定制
底模架构FLUX
训练步数6160 Steps
学习率2e-4
数据集数量77张
打标策略ComfyUI-JoyCaption
F1模型由于参数规格与蒸馏机制的原因,模型权重需略微偏高。
面向项目风格资产生成，补足强风格结果中的结构与细节精度。
Model Training
LyCORIS模型:强化风格学习
底模架构SDXL
训练步数9240 Steps
优化器Prodigy
算法lokr
图片数量36张
针对笔触特殊的项目风格，加强风格学习，配合 FLUX LoRA 兼顾细节。
Model Training
LoRA模型:立绘转Q版
底模架构Kontext
训练步数3000 Steps
学习率1e-4
数据集数量30张
打标策略手动标注
服务立绘转 Q 版的生产需求，保留角色特征并统一 Q 版表现。
06 — Practice
AI创作结果
Selected Track
角色包装
Thank you
感谢浏览，期待与你一起把想法变为成果。
Thanks for browsing. Let's turn inspiration into impact together.
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方向
AIGC / 技术 / 美术
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q266596