Когда я преподавала английский, мне хотелось создать игру, помогающую в изучении языка. Около месяца назад я зарелизила LangLike в Google Play, а на днях игра наконец-то вышла в App Store (все бесплатно и без рекламы). Буду рада фидбеку и готова добавлять новые языки, фишки, опции в игру.
Наконец-то доделала игру для изучения языков
Раньше я была преподавателем английского и часто советовала своим ученикам приложения, помогающие в изучении языка. Если честно, я и не думала, что когда-нибудь сама создам обучающую игру, поэтому очень рада, что получилось. Буду благодарна за фидбек и готова добавлять новые языки, фишки, опции в игру.
Яндекс Игры: https://yandex.ru/games/app/202282?lang=ru
Улучшил освещение в своей игре. Что думаете?
Всем привет. Поработал над светом учитывая комментарии под предыдущими постами. Пока успел переделать только малую часть, выбирая не большие локации т.к времени на запечку освещения уходит крайне много.
Прогресс за последние 5 месяцев работы над собственным шутером OVERGUN
Всем привет, продолжаю делать свой шутер. С начала этого года я работаю над превращением локаций из геометрических примитивов в нормальную графику, и хотел бы показать результат своей работы (пока что в скриншотах)
Следить за игрой можно по ссылкам:
5 нейросетей которые облегчат разработку игр
Введение
Приветствую коллег, разработчиков игр и просто читателей, которым по какой-то причине интересен этот пост. И здесь я вам расскажу про нейросети, которые пригодятся в разработке игр. Они были тщательно отобраны мной. Если кратко говоря, то на данный момент нет нейросети, которая сделает игру по щелчку пальцев, хотя всё идёт именно к этому. Тут я скорее расскажу о нескольких интересных нейросетях, которые, надеюсь, облегчат рутину разработки. Ну а теперь, после столь длинного предисловия можно начинать наш топ. (Конечно если кто-то ещё остался).
1. 3D Моделирование — BlenderGPT
Это плагин для Blender, который встраивает языковую модель ChatGPT в рабочий процесс. Он позволяет писать на естественном языке команды для управления процессом моделирования. Этакий второй пилот.
Как же работает этот плагин? Он к тексту, который пишет пользователь, добавляет фразу «Can you, please write Blender code for me that accomplishes the following task» и передаёт в ChatGPT. Он, в свою очередь, генерирует Python код. После код извлекается и выполняется.
Вот ссылка на исходный код плагина с подробной инструкцией по установке.
2. 3D Моделирование — PIFuHD
Эта нейронная сеть с открытым исходным кодам предназначена для реконструкции 3D-моделей из 2D-изображений. PIFuHD использует методы компьютерного зрения и глубокого обучения для создания 3D-моделей из 2D-изображений. Это очень перспективная нейронная сеть, но сейчас она не может производить реконструкцию с таким же уровнем детализации, как на входных изображениях. По сути говоря, у вас будет модель, которую легче доработать, чем с нуля создавать. И в итоге этот инструмент больше подходит для 3D дизайнеров и также как и первый, упрощает им жизнь.
Так как же ей пользоваться? Переходим на сайт и там запускаем установку и настройку всех компонентов. После этого вам нужна картинка с белым фонам или без него. Закидываем эту картинку на сайт, ждём и после успешной реконструкции радуемся жизни. Более подробно рассказывается в этом ролике. Пример того, что у меня получилось:
Мини итог: На данный момент нейронки для генерации 3D объектов находятся в зачаточном состоянии. Но то, что уже есть, даёт надежду на скорое развитие.
3. Текстуры — Polycam
После создания 3D моделей нам необходимы текстуры. И на этом сайт их можно с генерировать. Он основывается на использовании нейронных сетей для создания высококачественных текстур по текстовому запросу. С генерировать текстуру можно с различными свойствами, такими как цвет, блеск, наличие царапин и дефектов, а также различные варианты поверхностей, такие как камень, дерево, металл и многое другое.
Как же ей пользоваться? Переходим на сайт и вводим текстовый запрос для генерации текстур. Это и всё.
Мини итог: Тут дела обстоят лучше. Нейронных сетей для генерации 2D изображений (текстур) гораздо больше, чем для моделирования 3D. Хоть я и рассказал всего об одной, но ей вполне будет достаточно.
4. Анимации — Cascadeur
А теперь рассказ пойдёт об одной из лучших программ для анимации. И лучшая она потому что, предоставляет удобный инструментарий и нейронную сеть, которая по ключевым кадрам создаст реалистичную анимацию персонажа. Это позволяет избавиться от рутинных моментов при создании анимации.
Основная идея Cascadeur — это использование физических законов и принципов для создания реалистичных анимаций персонажей и объектов. Для этого программа использует инновационную технологию "технологию мягкого тела", которая позволяет создавать анимацию, основанную на физической симуляции. Это позволяет добиться более естественной и реалистичной анимации, чем при использовании традиционных методов.
Как же использовать Cascadeur? Об этом лучше расскажет их сайт. Там можно как скачать, так и посмотреть уроки. Они там, правда, все на английском, так что если не знаете языка, можно поискать тематические видеоролики на youtube.
Мини итог: Cascadeur — это профессиональная программа для анимации, и нейросеть значительно облегчает этот процесс. Но она не делает всю работу за вас, так что ей всё равно придётся учится.
5. Музыка — Soundraw
И напоследок расскажу о генерации музыки. Есть такой инструмент — Soundraw. Там можно выбирать жанр, настроение, тему, длину, темп и какие инструменты будут использоваться. По всем этим критериям генерируется множество треков, и сами треки можно детально настроить.
Как же его использовать? Заходите на сайт и там выбираете нужные фильтры. После этого на с генерированной музыки можно настроить каждый участок отдельно.
Большой итог: Это далеко не все полезные нейросети, которые я нашёл. Но точно одни из лучших в своих категориях. Если же этот пост действительно пришёлся кому-то полезным. То я хотел бы рассказать в следующих постах ещё про некоторые нейросети, которые решают задачи, отличные от этой пятёрки.
Использование ChatGPT для разработки игр на Unity
На GitHub пользователь Keijiro Takahashi интегрировал ChatGPT с Unity.
Вы должны сгенерировать ключ API, чтобы использовать ChatGPT API при связке. В итоге, текстовые команды превращаются в код для написания игр.
Кажется, что теперь можно разрабатывать инди-игры куда проще.
Оставлю ссылочку на депозитарий, кому интересно, здесь
Игра в сверхреалистичном российском сеттинге
Предисловие:
Меня всегда привлекала глубинка своей атмосферой потерянности, разрухой, заброшками и некой нагнетающей безысходностью, которая заставляет задуматься о чём-то высшем и неизбежном. Как-то раз я открыл для себя игру “ШХД: ЗИМА”
Здесь ты наедине со своими мыслями можешь пройтись по так всем знакомым дворам, с кажется, уже, прилагающимися к ним в комплекте панельками, и так же подумать о вселенском бытие. Меня эта игра зацепила и осталась в моём сердце.
Спустя некоторое время я охладел к данной теме и продолжил жить своей жизнью.
Однако жизнь интересная штука и недавно я смог прикоснуться к чему-то подобному
На данный момент я учусь на 3 курсе колледжа информационных технологий, и один хороший преподаватель предложил мне поучаствовать в создании игры, тематика которой меня очень зацепила.
By-place — это реалистичная компьютерная игра про российскую глубинку с захватывающим сюжетом, взрослой историей с серой моралью и сложными выборами, где как будто и нет хорошего исхода. Погрузиться в неё поможет фотограмметрическое окружение. Здесь нет нарисованных текстур - только реальность, которую перенесли в игровой формат.
Пообщавшись с руководителем по поводу этой игры, я узнал, что, когда он впервые посмотрел «True Detective» и «The Truth About the Harry Quebbert Affair» - задумал сделать игру с похожими мотивами, но в сеттинге русской глуши.
Для максимального погружения в тему уже в 2021 году он посетил Воркуту, а затем Киров, Нижний Тагил и моногорода Челябинской области. Зарядившись вдохновением, набрав тонну референсов и, разумеется, тысячи фоток, он начал собирать команду из студентов колледжа.
Создавать локации для прототипа оказалось не так сложно — достаточно взять обычный двор русской провинциалки и перенести в него узнаваемые объекты с фотографий с помощью текстурной прорисовки и фотограмметрии.
За основу было принято решение взять point&click с элементами адвенчуры, больше всего похожую на Disco Ellysium: ходьба, диалоги, сбор подсказок и сопоставление их.
Ключевая идея игры - показать глубину падения человека в контексте обстоятельств. Не столько через местных жителей и их сюжетные ветки, сколько через выборы, которые придется делать самому игроку, примерив на себя роль чужака в By-place.
И поэтому самым сложным оказалось создание диалоговой системы, в которой одна часть информации давала бы подсказки, чтобы разблокировать другую в диалогах с другими персонажами. В конце концов, пока наш персонаж не знает о событии, у нас нет логического объяснения, почему он может об этом спрашивать.
На данный момент разработка игры ещё на ранней стадии, но мне уже не терпится погрузиться в этот мир самому, а пока что вы можете следить за новостями об игре в соц. сетях:
https://twitter.com/Byplacegame
Основная проблема генератора вещей для RPG
Недавно в одном из комментариев я упомянул, что между делом занимаюсь разработкой некоторых РПГ механик, которым в свое время не нашлось места (или времени на проработку) в моем первом проекте Dark Plane.
В частности, это диалоговый модуль, плавно перетекающий в систему квестов. Выглядит он примерно так:
Несмотря на то, что модуль писался "под себя", по итогу он получился максимально юзер-френдли для разработчиков. Если совсем просто, то вызывается один единственный метод, в котором параметрами передается кто и что говорит, и в каких обстоятельствах. Прошлой игре, на мой взгляд, сильно не хватало сюжета. Если вдруг я решусь на продолжение, сюжетный инструмент уже будет под рукой :)
Но в этот раз я бы хотел рассказать про недавно законченный генератор вещей. Опять же, из опыта прошлого проекта я вынес для себя, что абсолютно весь ручной баланс можно и нужно переводить к процедурной генерации. Особенно в условиях разработки в одну каску. Просчитывать баланс для 400 единиц экипировки было больно, и при этом в игре все равно чувствовалась недостача разнообразия предметов. Мой новый генератор вещей призван решить этот вопрос.
Давайте я сразу покажу как выглядят сгенерированные вещи, а тем, кому не хватит видео для понимания, расскажу немного подробнее.
Префиксы, постфиксы и градации качества. Чувствуете, запахло Дьябло 2? :) Кстати, не обращайте внимание на графику, много где это заглушки.
Так вот. Я держал в голове необходимость именно автоматической генерации дополнительных характеристик, таких как +сила, +интеллект итд. В первую очередь, для этого был создан ряд, назовем их так, "базовых вещей", содержащих тип, иконку и привязку к мешу. Ни основных статов, ни вторичных. Например, Куртка. Или Сапоги.
По задумке, в момент убийства монстра вызывается метод, в обязательном порядке принимающий только один параметр - уровень этого монстра. Остальное генерируется по формулам, зависящим от уровня и предустановленных коэффициентов. Качество предмета, к какому слоту экипировки он относится, количество вторичных статов, внутренний гир скор и прочие. Конечно, в любой момент генерируемые параметры можно перехватить, если сюжет требует выдать игроку конкретную вещь с конкретными характеристиками.
На бумаге все работает. Да и в билде тоже. Все, кроме одного.
Русских, мать их, названий предметов!
По задумке опять же, я хотел давать префиксы и постфиксы названиям предметов в зависимости от их качества и вторичных характеристик. Таким образом, условная Куртка низкого качества со статами на +сила и +крит превращалась бы в Потрепанную Могучую Куртку Внезапной Смерти (да, я могу в названия >_<). И все бы хорошо, но внезапно выяснилось, что прилагательные в русском языке умеют склоняться! Это я выяснил, запустив билд и увидев предметы типа Могучий Носки или Простой Одеяние.
Не буду утомлять долгим описанием поиска выхода из ситуации. Скажу лишь, что изначально планировалось в каждую (лол) базовую вещь добавить поля, в которых вручную силами одного ребенка за вкусняшки будут добавляться все словоформы (!) всех прилагательных (!!) в двух формах префикс-постфикс в зависимости от рода и числа основного названия базовой вещи. Говоря проще, для Куртка это были бы Могучая, Новая, Старая, Фамильная итд. Для Штаны это Могучие, Новые, Старые итд. Это охрененная и дурная работа.
В общем, бобик сдох уже на второй базовой вещи. Оказалось, что научить программу самостоятельно склонять изначальную форму прилагательного в соответствие правил русского языка будет проще, в первую очередь для психики разработчика. Что и было сделано буквально за одну ночь. Теперь в базовой вещи просто ставится галка напротив верной формы склонения, а программа сама выбирает правильные формы из общего списка:
На этом пока что все. Если есть вопросы - задавайте :)
