隨著我國軟件行業(yè)的迅猛發(fā)展和不斷成熟，對測試人員，特別是高等測試人員的需求與日俱增。想要學習軟件測試的同學請看這里北京像素軟件游戲場景現場測試，通過對TapTap預約36萬，《像素危城》并沒有想象中的爽快，像素風游戲外包測試，有沒有大佬看看，能過嗎？，怎么理解u3d場景里米與2d游戲里像素的概念？，游戲原畫的前輩們多多指點，現在北京應聘場景原畫，謝謝啊，游戲場景制作中如何解決貼圖像素比一致的問題，網易北航搞了個奇怪研究：多數人類看不懂的立體圖，AI現在看懂了?? 的了解，希望以上信息可以幫助到您。

1.TapTap預約36萬，《像素危城》并沒有想象中的爽快

近日由雷霆游戲發(fā)行、北京千益互動研發(fā)的《像素危城》出現在TapTap的預約榜前列。目前該游戲的預約人數達到了36萬人，評分也達到8.9分。早在2021年6月5日，游戲的海外版本《末日希望》就在iOS和Android平臺正式發(fā)布，并獲得騰訊游戲創(chuàng)意大賽的銅獎。目前《像素危城》國內版本于12月9日開啟刪檔付費測試?？雌饋碚娴暮堋杆臁?！世界末日的設定總是能引起玩家的保護欲和責任感，或是自保，或是救人，主角總有一個理由拿起武器去拯救世界?！断袼匚３恰芬膊焕?，在故事背景設定中，地球上大部分人被病毒感染為喪尸，而玩家的目標是末世中找到自己失蹤的妻子和女兒。而在此之前，面對大量敵人的進攻，找到妻女的前提是活下來，并一步步擴大自己的搜索區(qū)域。游戲的畫面風格是復古像素風。在對靜態(tài)物品（如蘋果，草叢）的還原的同時，霰彈槍、地雷等武器槍火效果的畫面沖擊力非常強，而像設置在地圖內隨處可見的可破壞物，如汽車油罐等，除了有形狀不一的破損之外，在玩家打爆這些可破壞物時，其爆炸效果也毫不含糊。此外，得益于像素風格，實際游玩的時候對手機性能的要求也不會像寫實類風格游戲那么高。在TapTap的游戲簡介上，《像素危城》是一款像素風格的廢土生存動作游戲。實際游玩起來更像是像素風格廢土版的《暗黑破壞神》。開發(fā)者出于對暗黑類ARPG的喜愛，也將一些經典元素如「無盡模式」加入其中。此外，游戲內的裝備詞條也能看出濃濃的暗黑風格，每個裝備的詞條都有不同的效果，如攻擊時有幾率釋放火球、冰凍敵人、增加閃避、減少受到傷害等，這也給裝備選擇上帶來更多的多樣性。此外，在角色天賦點上《像素危城》并沒有給玩家圈定一個范圍，而是給了玩家足夠的選擇空間。盡管游戲內的武器種類多樣，從近戰(zhàn)武器的棒球棒、長刀、光劍到遠程武器的手槍、駑、自動步槍，但并沒有縮小玩家的選擇范圍，你可以選擇當一個絞肉機沖進喪尸群里「割草」，也可以選擇火力壓制，讓喪尸近不了身。玩家天賦點上僅對攻擊、生命、移動速度、技能冷卻時間等基礎參數進行提升，并不會出現因為我點數投入到了近戰(zhàn)武器，所以我應該與敵人貼身肉搏這種會讓人主動縮小游玩區(qū)域的設計。真的足夠「爽快」嗎？開發(fā)者對玩游戲最重要的體驗是「爽」，延續(xù)到《像素危城》上，就是激烈戰(zhàn)斗后的酣暢淋漓、偶遇珍貴物品時的欣喜若狂、苦心經營后獲得大豐收……開發(fā)者希望它是一款爽快、愉悅、長久耐玩的游戲。實際上，《像素危城》的營地系統在游戲內卻顯得格格不入。游戲的主要核心在于「割草」的「爽」，是裝備刷出好詞條時的「爽」，絕不是麻木地制作材料，一鍵收獲的那種爽。在游戲進行到一定劇情后，玩家會有開啟營地和避難所兩個區(qū)域。在營地內，玩家有一片專門種植食物的田地，玩家對播種的食物種類，播種的過程都無法干預，從播種到收獲的過程只需要兩下點擊。而制作材料的流程也只有收集材料，一鍵制作。而戰(zhàn)斗系統上，「爽快」的障礙就更多了。盡管末日生存游戲內有進食和補充水分的設定是很正常的一件事，但是在強調「爽快」的「割草」游戲中，這個設定就顯得令人厭煩。在戰(zhàn)斗過程中，玩家除了需要關注自身血量和彈藥儲備量之外，還需要另外關心兩個數值：饑餓值、水分。在戰(zhàn)斗過程中，這兩個數值會持續(xù)降低，玩家需要依靠食物、水來維持這兩個數值，避免因為饑餓值和水分過低而血量降低。與敵人的交鋒中，在使用手槍，突擊步槍之類的遠程武器時人物是可以移動攻擊的，而使用近戰(zhàn)武器攻擊時人物卻無法移動攻擊。從「爽快度」來說，沒有什么比沖進喪尸群當一臺移動絞肉機更能讓玩家加速腎上腺素分泌的了。而從「事物邏輯」上說，玩家所操控的角色連霰彈槍都能無視后坐力做到移動射擊，為什么棒球棒和長刀做不到呢？此外，探索時間遠大于戰(zhàn)斗時間也是一個很大的問題。在目前章節(jié)流程中，地圖面積大，而散布在地圖各處的可破壞環(huán)境物過多且分散，由于制作系統的緣故，玩家需要通過破壞環(huán)境物來獲取材料，玩家「割草」的爽快還沒來得及回味，就被枯燥的探索過程替代了。結語僅從「割草」體驗上看，《像素危城》目前的表現是可以達到開發(fā)者期望的令玩家感到「爽快」和「愉悅」。繁雜的詞條系統，「割草」時「棒棒」到肉的打擊感，炫酷的槍火爆炸都能讓玩家感受到足夠的震撼。受限于「割草」玩法的局限性，在前期通過打擊感，槍火爆炸給玩家?guī)淼摹杆旄小雇藚s后，玩法重復、養(yǎng)成強化、無止盡的刷詞條帶來的枯燥就成為了開發(fā)者需要面臨的問題?；蛟S等后續(xù)官方更新了多人模式后，能給玩法枯燥的問題畫上句號。

2.像素風游戲外包測試，有沒有大佬看看，能過嗎？

他游戲是廢土風，讓畫個車，我自己創(chuàng)作了ae86

3.怎么理解u3d場景里米與2d游戲里像素的概念？

u3d也是用的像素啊，米只在建模軟件里用到吧~想知道100*100在Unity里多大，只用把100*100的圖片的導入Unity，圖片類型改成Sprite然后再看看圖片預覽確保你的圖片資源已經是100*100了然后把這張圖片直接拖到場景中查看屬性確?？s放都是1，沒有被放大或縮小這時候在看看場景里，就是100*100像素的圖片在Unity里的大小了~

4.游戲原畫的前輩們多多指點，現在北京應聘場景原畫，謝謝啊

如果有作品的話可以貼上來看看， 是什么水平，不過還好看你找什么樣的， 是MMO的 還是網頁的 手機的。 方向也不太一樣。 是氣氛圖 建筑設定 還是像素， 這個都不太一樣。 一般來說 都差不多。 開始的時候 2000+吧。如果感覺自己很NB的話 就多要點。這個東西還是自己衡量比較好。

5.游戲場景制作中如何解決貼圖像素比一致的問題

龍哥 我暈 這問題你也再問問上提問 我服了you 好吧我告訴你 ALT+F4 迅速按回車 就好了 越快越好??！呵呵。。

6.網易北航搞了個奇怪研究：多數人類看不懂的立體圖，AI現在看懂了

楊凈 發(fā)自 凹非寺量子位 報道 | 公眾號 QbitAI小時候，有沒有玩過一個叫做立體圖游戲。就是那種給你一張二維圖，讓你看圖背后有啥東西。比如，像這張圖。這其實是一張六角星。在比如這張。其實是一個女人在畫口紅。好吧！真·眼睛看瞎還看不出是什么東西?，F在，這樣一個人都看不懂的圖，AI可以看懂了。來自密歇根*、網易伏羲AI實驗室、北航的團隊共同研發(fā)了一款AI項目——Neural Magic Eye，就專門從2D圖像中識別3D物體來。還可以是動圖的那種。AI是如何做到的？先來一睹為快吧。自動立體圖的生成原理簡單來說，通過訓練一個深度卷積神經網絡（CNN），以自監(jiān)督學習的方式對大型3D對象數據集進行充分訓練，就可以讓AI很好的是識別出2D紋理當中的3D立體圖。訓練AI之前，先得了解一下自動立體圖的生成原理。自動立體圖其實與普通立體圖差不多，只是它們是在沒有3D眼鏡的情況下觀看的。3D眼鏡從略微不同的角度向左眼和右眼呈現同一物體的二維圖像，使我們能夠通過雙目差異重建原始物體。當以適當的視線觀看時，自動立體圖也是如此，雙眼差異存在于重復2D圖案的相鄰部分。重復圖案之間的距離決定了立體影像的遠近。按照這樣的原理，給定一個3D圖像和一個條紋圖案，就可以生產自動立體圖了。首先，將條紋平鋪到充滿整個輸出圖像。然后，掃描輸出圖像中的每一個像素，并根據所需的距離按照水平軸移動。判斷出重復2D圖案之間的距離，正是此次AI訓練的關鍵。AI是如何做到的？簡單概述，本次訓練方法主要包括三個基本模塊。1、圖形渲染器GR，從三維物體模型中渲染深度圖像。給定一組3D物體模型（如3D網格），引入一個圖形渲染器GR。2、自動立體生成器GA。對深度進行編碼并合成自動立體圖。3、解碼網絡，恢復深度。近年來，深度CNN被廣泛應用于像素預測任務中，本文則是將網絡被訓練為學習從像素到差距的映射。但在這種情況下，大多數圖像區(qū)域將失去空間對應關系。為了解決這個問題，本文提出了“差異卷積”的方法?；舅枷胧怯嬎愠雒恳粋€特征圖中的特征向量與其水平鄰域，并將其值保存到相應的特征通道中。就像這樣。為了加快計算速度，可先將特征圖沿其水平軸進行圓周移動，然后用其輸入進行元素減法。與標準卷積層相比，差異卷積不會引入任何額外的參數。本次解碼網絡結合了兩種流行的網絡架構，resnet18和unet。在這兩種網絡的輸入端插入了一個差異卷積層和ReLU層，在差異卷積層中，研究團隊將*移位距離設置為輸入圖像高度的1/4。隨后，研究人員在訓練解碼網絡——一個大型3D形狀數據集，涵蓋了55個常見的對象類別，其中有超過50000個獨特的3D模型，并隨機將數據集拆分為一個訓練集（90%）和一個測試集（10%）。此外，團隊還在線收集了718張2D紋理圖 (585張用于訓練，133張用于測試)，用于自動立體圖的生成。在解碼精度的定量比較中，本文提供的方法展現出了很好的結果。北航校友又一新作本次項目來自密歇根*、網易伏羲AI實驗室、北航共同完成。其中*作者是鄒征夏，目前在密歇根*做博士后研究，他曾于2013年和2021年分別獲得北航學士和博士學位。研究方向是計算機視覺及其在遙感，自動駕駛汽車和視頻游戲中的應用。在北航學習期間，他曾獲北航優(yōu)秀博士論文獎，北航博士研究生、北京市優(yōu)秀畢業(yè)生，師從史振威教授。前不久，他打造的SkyAR，打造電影級別的「天空之城」，在AI圈兒里引起了不小的轟動。還有美術生都膜拜的AI，分分鐘將照片變成藝術畫。One More Thing*，分享一個小Tips。連AI都可以識別出立體圖，咱們人可不能輸！首先，放松眼睛肌肉。然后，讓左眼看到左上方的點、右眼看到右上方的點。*，慢慢調整視角。當你能在圖像的頂部看到三個點后，再慢慢地調整眼睛焦距，你將會看到圖像里面的3D物體。來試試手吧！So，這張圖是啥？（手動狗頭）論文地址： · 追蹤AI技術和產品新動態(tài)深有感觸的朋友，歡迎贊同、關注、分享三連?'?' ? ?

看了以上有關TapTap預約36萬，《像素危城》并沒有想象中的爽快，像素風游戲外包測試，有沒有大佬看看，能過嗎？，怎么理解u3d場景里米與2d游戲里像素的概念？，游戲原畫的前輩們多多指點，現在北京應聘場景原畫，謝謝啊，游戲場景制作中如何解決貼圖像素比一致的問題，網易北航搞了個奇怪研究：多數人類看不懂的立體圖，AI現在看懂了??的講解，如果還有什么疑問可以直接來電咨詢。