• 色彩表现力
    • 这个是一些小引擎容易忽略的地方. 可能引擎各种功能都有, 但是为什么做出来的东西不够出彩呢? 除去美术自身的原因, 程序也要好好与美术进行沟通. 很多时候美术有一些很不错的想法, 确总是做不出来, 这个就是程序的责任了. 以WOW的技术为一个起始点, 我想可以从这些方面来改善:
      • 法线贴图. 这个只是用来做一些假的几何细节, 最重要的是高光的体现. 不过从另一个角度来说, 高光太多虽然画面看着很"次世代", 但是容易让玩家眼睛疲劳, 需要把握一个度.
      • 更换光照模型. Phone的材质表现力比较有限, 可以尝试使用CookTorrance等其它光照模型
      • RimLight, 增强模型体积感
      • 自发光/Glow等效果应用, 可以做出比较炫丽的灯光效果
      • 颜色精度的控制, 如果想做对比度比较强的色彩, LDR空间是不够的, 需要HDR(float)颜色的支持. 另外, Bloom/HDR的后处理也需要配合时行调整.
      • Gamma校正. 如果不做, 你就会听到美术抱怨: 为什么我画的贴图放到游戏里不打光颜色也会变-_-
      • Color grading, 后期的校色, 有助于美术调整整个场景的气氛
      • 补光, 避免暗面死黑或单调. 一个方向光是不够的
      • 纹理精度, 在保正空间占用尽量小的情况下提高纹理的细节, 可以尝试分mip加载, DXT压缩
      • GI/AO, 至于实时还是预计算, 那是方案问题
      • 次表面散射, 比较适合皮肤, 树叶, 玉石等
  • 物理应用
    • 最近几个月一直断断续续地跟Havok打交道, 越用越喜欢. 无论是代码还是工具, 无论功能还是性能, 都非常不错. 虽然很多游戏没有物理引擎也做得挺好, 但是我觉得很有必要集成的. 总结一下, 大概有这么几个方面可以应用:
      • 碰撞检测. 这几乎是所有集成了物理引擎的人都会去用的, 甚至有些人就是为了碰撞检测才集成的. 很多只是做一下三角面/碰撞体的检测而已, 根本都不加动态的物理模拟
      • 射线查询. 既然有了物理引擎, 这个功能不用白不用
      • 区域触发器. 当地面逻辑上从2D向3D转变时, 事件区域的定义就是一个立体几何体了
      • 刚体模拟. 最典型的, 乒乓球
      • 约束应用. 比如做波斯猴子那种荡竹竿的动作
      • 力场模拟. 比如风, 重力, 浮力等
      • 布料. 这个算是比较高级的应用, 但是很少见游戏用. 除去性能的原因, 就是效果总是不能让美术满意, 他们宁愿用动画做...
      • 破坏. 高级的物理应用了. 评估了Havok Destruction, 共有3种表现: 解体, 破碎, 变形. 当然, 全动态可破碎场景确实很酷, 代价也不小, 不管从金钱上还是人力上. PhysX那个Destruction就是个玩具, 没得比...
      • AI. 其实没有直接关系, 只是3D寻路需要NavMesh的支持, 这个跟物理碰撞是密切相关的.
      • 动画. 很多动画都是可以用物理去模拟, 比如人物Ragdoll, 可以省掉死亡动作. 物理骨骼与骨骼动画的混合, 可以做出比较自然的受击, IK等效果. 还有绳索, 飘带, 头发等模拟, 比直接用动画做效果好得多, 美术成本也可以节省不少
    • 总的来说, 除去碰撞这中传统的物理应用, 与动画的结合才是物理引擎真正能够发挥其表现力的地方, 要想做动作类的游戏, 这一块不得不深入.
  • 时间成本
    • 现在越来越觉得时间才是让人比较容易忽略的因素. 往往天分什么的是次要的.
    • 当技术不再是瓶颈后, 如何有效的去分配自己的时间与别人的时间, 才是值得好好考虑的事情.
    • 做事要考虑成本, 分解成/人/日能做多少事, 把时间用在该用的地方.
    • 代码不值钱, 如果一个程序花一天能节省美术每人十分钟的重复劳动, 那也是值得的. Pipeline的设计, 要从人力成本上考虑, 尽量高效率
    • 大神们不一定是天才, 他们只是把时间更多地花费在他们所专注的事情上, 从另一个方面讲, 他们可能是弱者, 不解风情, 不会享受, 生活打理得很差之类.

近期工作与学习技术总结相关推荐

  1. 不管你是学习技术为了找工作还是创业，你都要对技术本身有个清醒的认识，在中国不会出现比尔盖茨及乔布斯

    不管你是学习技术为了找工作还是创业,你都要对技术本身有个清醒的认识,在中国不会出现BILL GATES,因为,中国目前还不是十分的尊重技术人才,还仅仅的停留在把软件技术人才当作人才机器来用的尴尬境地. ...

  2. 对学习技术，工作的一些看法，两年工作经验

    大学毕业到现在,再有三月即工作满两年,这两年换了一次工作,分别在每家工作待了一年,一直走到现在其实很不容易,回头看看不管是工作还是生活,发觉自己成熟得太慢!和自己的期望还是有很大差距!IT这个行业付出 ...

  3. 深度学习技术在美图个性化推荐的应用实践

    导读:美图秀秀社交化的推进过程中,沉淀了海量的优质内容和丰富的用户行为.推荐算法连接内容消费者和生产者,在促进平台的繁荣方面有着非常大的价值 .本次分享探讨美图在内容社区推荐场景下应用深度学习技术提升 ...

  4. 聚焦AI落地痛点，纵论跨域学习技术前沿和应用趋势 | CNCC技术论坛

    <AI落地的跨域学习技术和进展>技术论坛将于CNCC期间,10月24日下午16:00-18:00,在北京新世纪日航饭店2层江苏厅举行.本论坛邀请跨域学习领域.学术界的顶尖学者和工业界的领军 ...

  5. 上海居民快被垃圾分类逼疯！这个深度学习技术帮你做到垃圾自动分类

    让垃圾自动分类 近期垃圾分类成为了一个热门话题,原来直接一次性扔掉的垃圾,现在都需要分门别类进行投放.从今年7月1日起,新的<上海市生活垃圾管理条例>正式开始施行,号称史上最严的垃圾分类就 ...

  6. 刘洋——联邦学习技术在金融领域的研究与应用

    ⬆⬆⬆ 点击蓝字 关注我们 AI TIME欢迎每一位AI爱好者的加入! 2020 年 9 月 26 日,在由中国科协主办,清华大学计算机科学与技术系.AI TIME 论道承办的<2020 中国科 ...

  7. AI改变金融风控，深度学习技术可以将坏账降低35% | 干货

    昨天在风控群内,大家都在讨论平安普惠COO的观点,"在放贷领域,只有0和1的概念,要么借要么不借",有人说,0和1的概念肯定不适用于贷款审批,信贷审批是多维评判的,没有不能贷的客户 ...

  8. 极客新闻——05、如何在工作中学习和成长？

    本文笔记全部来自<极客新闻>--新鲜的技术资讯.权威的趋势剖析.别样的技术洞察 关于如何进行自我学习的话题? 不同的人可能有不同的回答,总结起来就是阅读博客.参加技术大会.读书.利用闲暇时 ...

  9. 报名 | 清华大数据论坛之深度学习技术与应用

    时光荏苒,春华秋实,厚重的积淀和改革创新的新发展给予清华人自信和力量.在清华大学108周年校庆的喜庆气氛里,清华大学大数据研究中心.清华-快手未来媒体数据联合研究院共同主办"清华大数据论坛之 ...

最新文章

  1. 学会骗人，是重要的生存技能！
  2. 浅析数据库case when 用法
  3. BZOJ2705 [SDOI2012]Longge的问题 欧拉函数
  4. Linux网络编程 | 事件处理模式：Reactor模式、Proactor模式
  5. Kibana安装配置
  6. [css] 如何做图片预览，如何放大一个图片？
  7. 机器学习笔记（一）----基本概念
  8. GY39传感器C语言代码,详解Arduino GY-30数字光强传感器应用
  9. Android-Gradle(四)
  10. ad10搜索快捷键_ad快捷键有哪些 ad快捷键汇总
  11. Axure原型设计工具--产品经理必备
  12. 【ubuntu】SSH安装及配置
  13. 如何选购电风扇，一本电风扇选购攻略都在这里！
  14. 多少开发人员 饿了么_开发个类似饿了么外卖app要多少钱
  15. poj 2187（旋转卡壳）
  16. 如何在Word中排出漂亮的代码，去除回车符，去除拼写检查
  17. Windows 窗口发送消息参数详解
  18. Python小程序之倒计时
  19. win10修改docker镜像的存储位置
  20. CentOS系统的root密码重置方法

热门文章

  1. 训练 CF 1700分 题解
  2. 进化论：找到了生物之间的联系，人们开始采用动态的眼光看待生命的发展。
  3. 解析C语言strcmp()函数
  4. 解决react安装CRA启动spawn cmd ENOENT报错问题
  5. 测试测试测试测试测试测试测试测试测试测试
  6. 许慧杨澜这样说男人,非常经典
  7. 原型网络计算出的原型如何在机器学习中发挥作用?
  8. 淦！玩一玩Android传感器
  9. 42 R 主成分分析PCA与因子分析EFA
  10. 数显表和PLC中的数值不一致怎么办？