Освещение в играх напрямую влияет на наше восприятие происходящего на экране — и даже может являться основой геймплея. Как и в реальном мире, это понятие комплексное, едва ли реализуемое при помощи одного метода.
Пожалуй, ближе всего к этому смогла приблизиться трассировка лучей — простая по своей концепции, но требовательная к вычислительным ресурсам системы. И та получила свое развитие в игровой индустрии сравнительно недавно, с началом эпохи RTX. А ведь геймдев развивается гораздо дольше — и к сегодняшнему дню разработан уже не один метод симуляции распространения света в игровой сцене.
О методах реализации глобального освещения в играх (которые мы, кстати, используем и в своих проектах) и о том, что это вообще такое — далее в статье.
Практически в любой современной компьютерной игре наличие какого-либо физического движка является обязательным условием. Развевающиеся на ветру флаги и кролики, бомбардируемые шарами, ― всё это требует надлежащего исполнения. И, конечно, пусть не все герои носят плащи… но те, кто носят, действительно нуждаются в наличии адекватной симуляции развевающейся ткани.
И всё же полное физическое моделирование таких взаимодействий часто становится невозможным, поскольку оно на порядки медленнее необходимого для игр в реальном времени. Данная статья предлагает новый метод моделирования, который может ускорить физические симуляции, сделать их в 300-5000 раз быстрее. Цель его состоит в том, чтобы попытаться научить имитации физических сил нейронную сеть.
Матчмейкинг является главной составляющей большинства современных многопользовательских игр. Стоит разработчику несерьёзно к нему отнестись, как окажется, что новички регулярно сталкиваются в бою с профессионалами, а некоторым игрокам приходится ждать вечность только для того, чтобы попасть в матч. Кроме того, его сложно тестировать и анализировать перед запуском, ведь необходимо учесть множество факторов. Как игроки распределяются территориально? Как долго они готовы ждать своей очереди? Какой пинг оптимален для комфортной игры? Эти и другие факторы влияют на качество работы матчмейкинга.
Под катом мы сначала обсудим общую практику подбора битв в мультиплеерных играх, а затем поделимся собственным опытом организации матчмейкинга для War Robots.
В продолжение некогда поднятой в нашем блоге темы игрового искусственного интеллекта поговорим о том, насколько применимо к нему машинное обучение и в каком виде. Своим опытом и выбранными на его основе решениями поделился эксперт по вопросам ИИ в Apex Game Tools Якоб Расмуссен.
В последние годы ведётся много разговоров о том, что машинное обучение кардинально изменит игровую индустрию, ведь эта технология уже стала прорывной во многих других цифровых приложениях. Но не стоит забывать, что игры устроены намного сложнее, чем симулятор вождения автомобиля, программа управления дроном или алгоритмы распознавания лиц на изображении.
