Разработка игр *

В этой статье продолжим делать управление 3d-персонажем в среде Unity. В прошлый раз мы остановились на портировании анимаций, они добавились без материалов (текстур). Чтобы отобразить текстуры из исходной blender-модели, кликнем на одну из анимаций, например, idle.fbx, в правом окне выберем вкладку Materials. В комбобоксе Material Creation Mode выберем Standard (Legacy), Location - Use External Materials (Legacy), остальные поля оставим неизменными, нажмем кнопку Apply. Теперь наша анимация отображает исходный skin модели.

Не помню, в какую первую ритм-игру мне удалось сыграть. Был ли это Dance Dance Revolution в аркадном зале или Patapon на PSP? А вообще, кажется, это были мини-игры в «Рататуе» на PlayStation 2 (помните этого маленького крыса?). Так или иначе, ещё до этого я часто выстукивал или насвистывал всякие ритмы из услышанных мною песен. И как-то так получилось, что с возрастом эта любовь к видеоиграм в целом и ритм-играм в частности только росла. 

Когда открылся Яндекс Музей на Павелецкой, там сразу была доступна ритм-игра Taiko — совершенно новое для меня развлечение. Потом я сам принёс Wii с гитарами, подтянулись игры на PlayStation 2 и 3… Короче, мой кругозор относительно этого жанра серьёзно расширился.

А так как я, знаете ли, тоже своего рода историк, мне стало интересно, откуда вообще появились ритм-игры. Возможно, какая-то из них была самой самой первой и зародила жанр. Да и когда были выпущены известные нам сегодня аркадные и домашние проекты?

С этими вопросами я отправился в интернет. Оказалось, что русскоязычной информации довольно мало и как обычно пришлось глубоко закапываться в иностранные версии Википедии и веб-архив. Итогом моего исследования стала эта статья. И сегодня я хочу рассказать вам о том, как началась история ритм-игр. Мы коснёмся далеко не всех представителей жанра, но постараемся проследить процесс его становления и развития.

Всем привет. Сегодня я покажу вам, как можно создавать 2.5D уровни в изометрии с помощью быстрого прототипирования техникой grayboxing, и генеративного искусственного интеллекта, а именно Stable Diffusion. Практически весь процесс, описываемый в статье, довольно легко автоматизируется.

Если интересно, добро пожаловать под кат.

Всем привет, в один прекрасный момент мою голову посетила задумка для игры: я хочу сделать свою игру, с элементами выживания и незамысловатой графикой. Хоть я и не имел опыта в gamedev, но все равно решил попробовать, почему бы и нет

Много статей написано про хороший и плохой код, но статей с разборами проблем реального кода очень мало (за исключением багов в open source проектах), поэтому решил показать проблемы в реальной игре на Unity.

Ивент шторминг (Event Storming) — это отличный способ разложить продукт по полочкам, понять, как он работает (или должен работать), а также донести это до всех участников команды, чтобы картинка в разных головах была одинаковой (что сильно упростить разработку и поможет избежать ошибок и недопониманий).

На моей практике Event Storming успешно использовался в проектировании игр, именно об этом я расскажу в данной статье.

Godot — игровой движок, который имеет нативную поддержку dotnet. К сожалению, эта поддержка до такой степени заточена под C#, что F# она выходит боком. Почти все проблемы разрешимы, но при недостатке опыта они скатываются в большой пластилиново-волосатый валик у самого входа в подземелье, который иногда приводит к преждевременной и бессмысленной гибели. Чтобы избежать этого в данной статье я дам программу-минимум, которая позволит выжить в Godot, но не выжать из него максимум.

Это не значит, что у сочетания F# + Godot нет своих плюшек. Просто мне хотелось съесть вначале сосредоточить всех мух в одном месте, а котлетами заняться потом и в более свободной манере. Также я предполагаю, что на данную статью будут натыкаться как новички в F#, так и новички в Godot, поэтому местами я буду дублировать базовые руководства.

Из новостей: «Смута» — это только начало, Flax Engine 1.8, BabylonJS 7, Apple разрешила эмуляторы ретро-игр в App Store, Unity прекратила поддержку инструментов Ziva Dynamics.

Из интересностей: как Balatro продал 1 миллион копий, почему в Grand Theft Auto: San Andreas самолёты падают с неба, про Parallax2D в Godot, 32 аниматора показали совместную анимацию по Sousou no Frieren.

История геймдизайна имеет огромное значение для понимания современных тенденций в этой области. Изучение истории помогает понять, как развивалась и эволюционировала игровая механика, графика, сюжеты и другие аспекты игр.

Представьте себе, что вам поставлена задача создать новую игру. Вы, как опытный игрок и обладатель глубоких знаний в истории геймдизайна, можете использовать свой богатый опыт для создания уникального игрового опыта. При изучении истории геймдизайна, вы сможете узнать о ранних классических играх, которые стали эталонными и внесли свой вклад в формирование игровой индустрии.

По результатам опроса, в 2022 году геймдев казался наиболее привлекательной креативной индустрией для трудоустройства россиян от 14 до 35 лет. О желании связать жизнь с этой сферой рассказали 26% опрошенных — каждый четвёртый молодой человек. Тот же 2022 год для геймдева в России стал кризисным: ушли крупные международные компании, геймеры потеряли возможность легально покупать игры на зарубежных площадках — и объём рынка сократился, по данным аналитиков, на 80%. Однако к 2024 году стало ясно, что российский геймдев устоял и даже начал развиваться. 

За счёт чего восстанавливается индустрия, что сейчас происходит в отрасли и какие у неё перспективы — в нашей статье, которая будет полезна тем, кто задумывается о карьере в геймдеве или просто интересуется видеоиграми.

Разработка игры началась в далёком 2014 году с изучением Unity. Чтобы выучить новую двиг или язык программирования я обычно делаю какой-нибудь проект на этой технологии, в моём случае это работает лучше чем зубрёжка. Таким проектом стал Monument - олдскульный шутер с видом от первого лица в стиле Doom, Quake и подобных игр (сказалась любовь к этому жанру и старым играм из детства). Т.к. опыта в написании таких больших проектов не было, за основу взял (купил, серьёзно) "Fps Prefab" в ассет-сторе и понеслась.

Пару месяцев создавалась механика игры: подбор аптечек, снаряжения, открытие дверей ключами, загрузка/сохранение и т.д.. Всех монстров и оружие делал сам в Zbrush и 3dmax впервые, собственно всё видно по качеству :) Анимациями занимался также самостоятельно, за которые мне по сей день стыдно... Хотя многие игроки даже сейчас говорят, что старые пушки были лучше.

В этой статье рассказывается, как настроить ваши проекты SFML С++ со статической компоновкой используя интегрированную среду разработки программного обеспечения Visual Studio.

Установка SFML библиотеки

Загрузите библиотеку SFML c официального сайта. Выбираем самую последнюю версию софта, на сегодня это версия SFML 2.6.1.

Любопытная и в то же время незамысловатая пространственная загогулина, лента Мёбиуса, кажется, могла бы быть интересной формой для «террейна» в компьютерной игре. Так за чем же дело встало?

Все мы сталкиваемся с багами в играх. В некоторых даже чаще, чем хотелось бы. Множество этих багов связаны с ошибками в коде. Сегодня посмотрим, как с помощью статического анализа можно легко находить ошибки и улучшать ваш проект.

RL (Reinforcement Learning) или же обучение с подкреплением — это удивительный подход к обучению искусственного интеллекта, который позволяет игровым персонажам или ботам учиться, исходя из собственного опыта.

В основе обучения с подкреплением лежит принцип «trial and error» (проб и ошибок). RL‑агент, или бот, помещается в определенную среду, например, в игровой уровень. Задачи у RL‑агентов разные, но, если мы говорим о бота‑противниках, то здесь цель одна — усложнить игроку путь. При этом усложнить умеренно, чтобы игрок мог с ним справиться. При этом же агент не имеет никакой информации о том, как это сделать, и должен учиться. И о том, как ему это делать, сегодня пойдет речь.

В геймдеве обучение с подкреплением используется для создания умных ботов, способных принимать сложные решения и адаптироваться к действиям игрока. Например, в стратегических играх боты могут учиться эффективно использовать ресурсы, строить базы и вести войска в бой. В шутерах боты могут учиться эффективно использовать оружие, уклоняться от пуль и работать в команде.

Обучение с подкреплением также используется для автоматического тестирования игр. Боты могут учиться проходить игровые уровни и находить баги и ошибки, которые не может найти человек.

Довольное большое количество собеседующих заглядывает на гитхаб. Первые хотят убедиться, что у вас есть в наличии хоть какой‑то написанный вами надеюсь код. Вторые хотят побольше в этот код повникать, чтобы посильнее вас потеребонькать на техническом собеседовании. Уже не знаю для чего… для поднятия собственного это, может быть. Или может хотят сбить с вас спесь вместе с денежными запросами) Хотя последняя категория собеседующих на моей практике попадалась всего два раза:

Из новостей: Blender 4.1, Hasbro выделила 1 млрд долларов на разработку AAA-игр, Take-Two Interactive покупает Gearbox Entertainment за 460 млн, Canva купила разработчика Affinity.

Из интересностей: 6 лет из жизни инди-разработчика, игра исключительно на CSS, как появилась система V.A.T.S. в Fallout, дешёвый шейдер толпы.