随着我国软件行业的迅猛发展和不断成熟，对测试人员，特别是高等测试人员的需求与日俱增。想要学习软件测试的同学请看这里北京像素软件游戏场景现场测试，通过对TapTap预约36万，《像素危城》并没有想象中的爽快，像素风游戏外包测试，有没有大佬看看，能过吗？，怎么理解u3d场景里米与2d游戏里像素的概念？，游戏原画的前辈们多多指点，现在北京应聘场景原画，谢谢啊，游戏场景制作中如何解决贴图像素比一致的问题，网易北航搞了个奇怪研究:多数人类看不懂的立体图，AI现在看懂了?? 的了解，希望以上信息可以帮助到您。
预约36万，《像素危城》并没有想象中的爽快近日由雷霆游戏发行、北京千益互动研发的《像素危城》出现在TapTap的预约榜前列。目前该游戏的预约人数达到了36万人，评分也达到分。早在2023年6月5日，游戏的海外版本《末日希望》就在iOS和Android平台正式发布，并获得腾讯游戏创意大赛的铜奖。目前《像素危城》国内版本于12月9日开启删档付费测试。看起来真的很「爽快」！世界末日的设定总是能引起玩家的保护欲和责任感，或是自保，或是救人，主角总有一个理由拿起武器去拯救世界。《像素危城》也不例外，在故事背景设定中，地球上大部分人被病毒感染为丧尸，而玩家的目标是末世中找到自己失踪的妻子和女儿。而在此之前，面对大量敌人的进攻，找到妻女的前提是活下来，并一步步扩大自己的搜索区域。游戏的画面风格是复古像素风。在对静态物品（如苹果，草丛）的还原的同时，霰弹枪、地雷等武器枪火效果的画面冲击力非常强，而像设置在地图内随处可见的可破坏物，如汽车油罐等，除了有形状不一的破损之外，在玩家打爆这些可破坏物时，其爆炸效果也毫不含糊。此外，得益于像素风格，实际游玩的时候对手机性能的要求也不会像写实类风格游戏那么高。在TapTap的游戏简介上，《像素危城》是一款像素风格的废土生存动作游戏。实际游玩起来更像是像素风格废土版的《暗黑破坏神》。开发者出于对暗黑类ARPG的喜爱，也将一些经典元素如「无尽模式」加入其中。此外，游戏内的装备词条也能看出浓浓的暗黑风格，每个装备的词条都有不同的效果，如攻击时有几率释放火球、冰冻敌人、增加闪避、减少受到伤害等，这也给装备选择上带来更多的多样性。此外，在角色天赋点上《像素危城》并没有给玩家圈定一个范围，而是给了玩家足够的选择空间。尽管游戏内的武器种类多样，从近战武器的棒球棒、长刀、光剑到远程武器的手枪、驽、自动步枪，但并没有缩小玩家的选择范围，你可以选择当一个绞肉机冲进丧尸群里「割草」，也可以选择火力压制，让丧尸近不了身。玩家天赋点上仅对攻击、生命、移动速度、技能冷却时间等基础参数进行提升，并不会出现因为我点数投入到了近战武器，所以我应该与敌人贴身肉搏这种会让人主动缩小游玩区域的设计。真的足够「爽快」吗？开发者对玩游戏最重要的体验是「爽」，延续到《像素危城》上，就是激烈战斗后的酣畅淋漓、偶遇珍贵物品时的欣喜若狂、苦心经营后获得大丰收……开发者希望它是一款爽快、愉悦、长久耐玩的游戏。实际上，《像素危城》的营地系统在游戏内却显得格格不入。游戏的主要核心在于「割草」的「爽」，是装备刷出好词条时的「爽」，绝不是麻木地制作材料，一键收获的那种爽。在游戏进行到一定剧情后，玩家会有开启营地和避难所两个区域。在营地内，玩家有一片专门种植食物的田地，玩家对播种的食物种类，播种的过程都无法干预，从播种到收获的过程只需要两下点击。而制作材料的流程也只有收集材料，一键制作。而战斗系统上，「爽快」的障碍就更多了。尽管末日生存游戏内有进食和补充水分的设定是很正常的一件事，但是在强调「爽快」的「割草」游戏中，这个设定就显得令人厌烦。在战斗过程中，玩家除了需要关注自身血量和弹药储备量之外，还需要另外关心两个数值:饥饿值、水分。在战斗过程中，这两个数值会持续降低，玩家需要依靠食物、水来维持这两个数值，避免因为饥饿值和水分过低而血量降低。与敌人的交锋中，在使用手枪，突击步枪之类的远程武器时人物是可以移动攻击的，而使用近战武器攻击时人物却无法移动攻击。从「爽快度」来说，没有什么比冲进丧尸群当一台移动绞肉机更能让玩家加速肾上腺素分泌的了。而从「事物逻辑」上说，玩家所操控的角色连霰弹枪都能无视后坐力做到移动射击，为什么棒球棒和长刀做不到呢？此外，探索时间远大于战斗时间也是一个很大的问题。在目前章节流程中，地图面积大，而散布在地图各处的可破坏环境物过多且分散，由于制作系统的缘故，玩家需要通过破坏环境物来获取材料，玩家「割草」的爽快还没来得及回味，就被枯燥的探索过程替代了。结语仅从「割草」体验上看，《像素危城》目前的表现是可以达到开发者期望的令玩家感到「爽快」和「愉悦」。繁杂的词条系统，「割草」时「棒棒」到肉的打击感，炫酷的枪火爆炸都能让玩家感受到足够的震撼。受限于「割草」玩法的局限性，在前期通过打击感，枪火爆炸给玩家带来的「爽快感」退却后，玩法重复、养成强化、无止尽的刷词条带来的枯燥就成为了开发者需要面临的问题。或许等后续官方更新了多人模式后，能给玩法枯燥的问题画上句号。
2.像素风游戏外包测试，有没有大佬看看，能过吗？他游戏是废土风，让画个车，我自己创作了ae86
3.怎么理解u3d场景里米与2d游戏里像素的概念？u3d也是用的像素啊，米只在建模软件里用到吧~想知道100*100在Unity里多大，只用把100*100的图片的导入Unity，图片类型改成Sprite然后再看看图片预览确保你的图片资源已经是100*100了然后把这张图片直接拖到场景中查看属性确保缩放都是1，没有被放大或缩小这时候在看看场景里，就是100*100像素的图片在Unity里的大小了~
4.游戏原画的前辈们多多指点，现在北京应聘场景原画，谢谢啊如果有作品的话可以贴上来看看， 是什么水平，不过还好看你找什么样的， 是MMO的 还是网页的 手机的。 方向也不太一样。 是气氛图 建筑设定 还是像素， 这个都不太一样。 一般来说 都差不多。 开始的时候 2000+吧。如果感觉自己很NB的话 就多要点。这个东西还是自己衡量比较好。
5.游戏场景制作中如何解决贴图像素比一致的问题龙哥 我晕 这问题你也再问问上提问 我服了you 好吧我告诉你 ALT+F4 迅速按回车 就好了 越快越好啊！呵呵。。
6.网易北航搞了个奇怪研究:多数人类看不懂的立体图，AI现在看懂了杨净 发自 凹非寺量子位 报道 | 公众号 QbitAI小时候，有没有玩过一个叫做立体图游戏。就是那种给你一张二维图，让你看图背后有啥东西。比如，像这张图。这其实是一张六角星。在比如这张。其实是一个女人在画口红。好吧！真·眼睛看瞎还看不出是什么东西。现在，这样一个人都看不懂的图，AI可以看懂了。来自密歇根*、网易伏羲AI实验室、北航的团队共同研发了一款AI项目——Neural Magic Eye，就专门从2D图像中识别3D物体来。还可以是动图的那种。AI是如何做到的？先来一睹为快吧。自动立体图的生成原理简单来说，通过训练一个深度卷积神经网络（CNN），以自监督学习的方式对大型3D对象数据集进行充分训练，就可以让AI很好的是识别出2D纹理当中的3D立体图。训练AI之前，先得了解一下自动立体图的生成原理。自动立体图其实与普通立体图差不多，只是它们是在没有3D眼镜的情况下观看的。3D眼镜从略微不同的角度向左眼和右眼呈现同一物体的二维图像，使我们能够通过双目差异重建原始物体。当以适当的视线观看时，自动立体图也是如此，双眼差异存在于重复2D图案的相邻部分。重复图案之间的距离决定了立体影像的远近。按照这样的原理，给定一个3D图像和一个条纹图案，就可以生产自动立体图了。首先，将条纹平铺到充满整个输出图像。然后，扫描输出图像中的每一个像素，并根据所需的距离按照水平轴移动。判断出重复2D图案之间的距离，正是此次AI训练的关键。AI是如何做到的？简单概述，本次训练方法主要包括三个基本模块。1、图形渲染器GR，从三维物体模型中渲染深度图像。给定一组3D物体模型（如3D网格），引入一个图形渲染器GR。2、自动立体生成器GA。对深度进行编码并合成自动立体图。3、解码网络，恢复深度。近年来，深度CNN被广泛应用于像素预测任务中，本文则是将网络被训练为学习从像素到差距的映射。但在这种情况下，大多数图像区域将失去空间对应关系。为了解决这个问题，本文提出了“差异卷积”的方法。基本思想是计算出每一个特征图中的特征向量与其水平邻域，并将其值保存到相应的特征通道中。就像这样。为了加快计算速度，可先将特征图沿其水平轴进行圆周移动，然后用其输入进行元素减法。与标准卷积层相比，差异卷积不会引入任何额外的参数。本次解码网络结合了两种流行的网络架构，resnet18和unet。在这两种网络的输入端插入了一个差异卷积层和ReLU层，在差异卷积层中，研究团队将*移位距离设置为输入图像高度的1/4。随后，研究人员在训练解码网络——一个大型3D形状数据集，涵盖了55个常见的对象类别，其中有超过50000个独特的3D模型，并随机将数据集拆分为一个训练集（90%）和一个测试集（10%）。此外，团队还在线收集了718张2D纹理图 (585张用于训练，133张用于测试)，用于自动立体图的生成。在解码精度的定量比较中，本文提供的方法展现出了很好的结果。北航校友又一新作本次项目来自密歇根*、网易伏羲AI实验室、北航共同完成。其中*作者是邹征夏，目前在密歇根*做博士后研究，他曾于2013年和2023年分别获得北航学士和博士学位。研究方向是计算机视觉及其在遥感，自动驾驶汽车和视频游戏中的应用。在北航学习期间，他曾获北航优秀博士论文奖，北航博士研究生、北京市优秀毕业生，师从史振威教授。前不久，他打造的SkyAR，打造电影级别的「天空之城」，在AI圈儿里引起了不小的轰动。还有美术生都膜拜的AI，分分钟将照片变成艺术画。One More Thing*，分享一个小Tips。连AI都可以识别出立体图，咱们人可不能输！首先，放松眼睛肌肉。然后，让左眼看到左上方的点、右眼看到右上方的点。*，慢慢调整视角。当你能在图像的顶部看到三个点后，再慢慢地调整眼睛焦距，你将会看到图像里面的3D物体。来试试手吧！So，这张图是啥？（手动狗头）论文地址: · 追踪AI技术和产品新动态深有感触的朋友，欢迎赞同、关注、分享三连վ'ᴗ' ի ❤
