GDC 2022
今年3月21日至3月25日,全球游戏行业最具规模、最有权威、最有影响力的专业峰会GDC2022在旧金山莫斯康中心盛大召开。本届GDC中,雷火UX共获邀17场演讲,分布在9个核心演讲以及8个峰会演讲,再度刷新中国游戏行业纪录,领跑全球。
接下来雷火UX公众号将陆续为大家进行介绍。本篇为大家介绍的是来自雷火UX数据分析师周壹&阿旦的演讲——“图灵模式和分形:程序化生成研究”,以下是演讲实录。
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我们为什么需要程序化图纹生成
随着图形技术不断发展,精细的画面表现已经成为游戏沉浸感的重要组成部分。从游戏开发角度看,精细的画面表现意味着更高的图像解析度与更高的贴图纹理分辨率,尽管人眼对高清画面的辨识是有上限的,但游戏开发者会尽可能呈现更多的游戏内部细节,构造更广袤的游戏大世界,让游戏世界尽可能的趋向一个真实的世界。
精细的游戏画面表现提供了更沉浸的游戏体验,但其同时也带来了游戏体验中的不便:
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图灵斑纹
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分形图案生产
不同于图灵斑纹通过反应扩散方程实现图纹生成,分形的图纹生成基于自相似递归模式。分形有非常多门类,其不仅被用于图纹生成,还被应用于音乐制作、医疗分析以及地震学等领域中。在本次分享中,我们着重介绍了两种分形图纹生成的模型:L-system和IFS。
L-system分形,可以简单理解为一个语句复写系统,通过赋予一条语句中各个单词的具体行为,即可生成对应图案。举个例子,假定我们规定在一个只包含AB字母的语句序列中,每次字母A被改写为AB,字母B被改写为A,则通过多次迭代会形成一个非常庞大且复杂的AB语句(如下图)。
IFS分形,其原理和L-system类似但有所不同,在数学上相较于L-system要复杂很多。其每次迭代只生成一个点,但在基于随机公式的多次迭代后,则可以生成有规律的图案(如下图)。IFS分形的关键点在于随机公式的选取。
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总 结
GDC2022雷火UX演讲一览
【实录】条条大路通罗马:在《永劫无间》中用不同学科方法分析流失
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