Можно сказать, что девиз почти всех инди-разработчиков — это «Большие мечты при ограниченных ресурсах». Когда я начал работать над первой игрой Motion Twin для Steam Dead Cells, эта фраза стала и моим девизом.

Меня зовут Тома Вассёр, в течение целого года я был единственным художником Dead Cells. Я занимался дизайном и анимациями каждого аспекта игры. В одиночку мне пришлось создавать графический стиль, персонажей, монстров, анимации, спецэффекты (FX) и большинство фонов Dead Cells… Пока, к счастью, мне на помощь не пришёл мой злой брат-близнец Генель Массе. Количество художников Dead Cells удвоилось.

Однако нехватка рабочих рук в нашем секторе является частой ситуацией, поэтому я расскажу, как мне удалось не сойти с ума, работая в одиночку всё это время (конечно же, если я ещё не умер и это всё не иллюзия).

Когда говорят о «toon-контурах», то имеют в виду любую технику, которая рендерит линии вокруг объектов. Как и cel shading, контуры помогают игре выглядеть более стилизованной. Они могут создавать ощущение того, что объекты нарисованы красками или чернилами. Примеры такого стиля можно увидеть в таких играх, как Okami, Borderlands и Dragon Ball FighterZ.

В этом туториале вы научитесь следующему:

• Создавать контуры с помощью инвертированного меша
• Создавать контуры с помощью постобработки и свёрток
• Создавать и использовать функции материалов
• Сэмплировать соседние пиксели

Примечание: в этом туториале подразумевается, что вы уже знаете основы Unreal Engine. Если вы новичок в Unreal Engine, то рекомендую изучить мою серию туториалов из десяти частей Unreal Engine для начинающих.

Если вы не знакомы с постобработкой материалов, то вам сначала стоит изучить мой туториал по cel shading. В этой статье мы будем использовать некоторые из концепций, изложенных в туториале по cel shading.

Содержание:

• Шаг 1. Использование специальных указателей на ассеты
• Шаг 2. Загрузка ресурсов в память по требованию
• Примеры
  
  • Пример 1. Выбор персонажа
    
    • Структура данных
    • Загрузка ассетов
  • Пример 2. Экраны интерфейса
  • Пример 3. Таблицы данных без кода
• Заключение

Всем привет!

Сегодня я расскажу о том, как обращаться с ассетами на Unreal Engine 4 так, чтобы не было мучительно больно за бесцельно занятую память и стоны игроков за время загрузки вашей игры.

Здравствуйте, меня зовут Дмитрий. Я занимаюсь созданием компьютерных игр на Unreal Engine в качестве хобби. Сегодня я расскажу как я создал процедурную генерацию уровней для моей игры «The Future City Project». Все исходники будут представлены в конце статьи. И ещё будет сюрприз.

Не так давно в официальной группе UE4 в vk я спрашивал, какие темы были бы интересны сообществу, чтобы о них рассказать :) Одним из популярных запросов стала работа с сетью на движке.

В начале я не планировал как-то раскрывать или упоминать эту тему, но потом подумал, что оформить "Best Practices" было бы неплохо даже для себя и своей команды.

Так что, если вам интересно, как мы делали сеть для нашей Armored Warfare: Assault, добро пожаловать под кат.

Долгие годы основным инструментом аниматора в Unreal Engine был инструмент Matinee. UE развивается и почти год назад старичок Matinee был объявлен уходящим на покой. Вместо него нам был представлен инструмент Sequencer. Этот инструмент интуитивно понятен, но, к сожалению, в попытках поискать документацию или уроки по анимации в UE4 — вы неизменно будете натыкаться на Matinee. Уроков мало. Спешу принять участие в борьбе с этим недостатком.

В этой статье проведу краткий экскурс в основы (в том числе исторические) Sequencer. А также расскажу о паре моментов, которые почему-то отсутствуют в документации.

Я не буду повторять официальные туторы от Epic Games. С ними вы можете ознакомиться на youtube.

Всем привет! В нескольких статьях я хотел бы поделиться опытом создания подобия ММО игры используя Unreal Engine и Netty. Возможно архитектура и мой опыт кому-то пригодится и поможет начать создавать свой игровой сервер в противовес unreal dedicated server, который слегка прожорлив или заменить собой фреймворки для разработки многопользовательских игр такие как Photon.

В конечном итоге у нас будет клиент, который логинится или регистрируется в игре, может создавать игровые комнаты, пользоваться чатом и начинать игры, соединение будет зашифровано, клиенты будут синхронизироваться через сервер, в игре будет присутствовать одно оружие — лазер, выстрел будет проверяться на проверочном сервере. Я не стремился сделать красивую графику, тут будет только необходимый минимум, дальнейший функционал добавляется по аналогии. Логику можно легко расширить на сервере, добавить например случайные игры и балансер. Для меня было важно создать ММО базу и разобраться с тем что понадобится для создания полноценной мобильной ММО игры.

Часть 1. Общая картина, сборка библиотек, подготовка клиента и сервера к обмену сообщениями
Часть 2. Наращивание игрового функционала + алгоритм Diamond Square

Anima — это душа, отличающая живое от мертвого. Аристотелевская душа — это принцип движения, проявляющегося в четырёх видах: перемещение, превращение, убывание и возрастание. Спустя почти две с половиной тысячи лет мы используем те же категории в компьютерной графике. Скелетная анимация определяет перемещение, морфинг служит для превращений, а убывание и возрастание это обычное масштабирование. Анимированная графика оживляет образ, вдыхает в картинку душу, и это, на мой взгляд, даже важнее, чем достоверная игра света и тени.



Создание качественных скелетных 3D анимаций сегодня, пожалуй, самая труднодоступная для инди разработчиков задача. Вероятно поэтому так мало инди игр в 3D, и так много проектов в стилях пиксель арта или примитивизма, а также бродилок без персонажей в кадре. Но теперь это соотношение может измениться…

В статье вы узнаете о технической оптимизации творческого процесса создания истории. Материал будет интересен сценаристам, писателям и другим создателям историй — не важно, в какой форме вы их создаете. Мои технические решения по автоматизации с помощью компьютерных технологий вылились в бесплатный программный продукт — ultra_outliner, историю создания которого и основные возможности я расскажу.

ultra_outliner — это бесплатный инструмент для оптимизации разработки художественных историй карточным методом. Он выполнен в форме графического приложения и адресован сценаристам и писателям, а также игровым дизайнерам и разработчикам квестов. Инструмент позволяет работать с виртуальными карточками, персонажами, их характеристиками (и измерениями), локациями и специальными объектами. В составе ultra_outliner присутствует несколько редакторов, которые позволяют выстроить структуру истории, сюжетные линии, черты персонажей и др.

7 лет назад, преподавая хастл (социальный парный танец), я столкнулся с проблемой в старшей группе своих учеников. Мы уже дошли до изучения сложных поддержек, где важна техника выполнения, чтобы не повредить спину и колени.

На зеркало пару получалось выставить идеально, однако во время танца все красивые и безопасные линии в паре ломались, приходилось останавливать музыку и снова ставить правильную технику.

Как врач-невролог я не мог просто оставить без внимания погрешности в технике поддержек, поскольку каждый раз ёкало сердце, видя опасные движения. В один день, перелистывая свои конспекты по телесной психотерапии я наткнулся на короткую фразу: «Метод Фельденкрайза для танцоров, актёров…». – Ага! Для танцоров!


Беглый поиск в интернете выдал книгу «12 уроков мастера», перевод был весьма посредственный, с медицинским скепсисом и консерватизмом сделал первый урок – «вставание с пола», ничего особенного не заметил и пошёл спать.

Утром, во время бритья я заметил какую-то неестественную для себя прямость – из-за близорукости постоянно наклонялся к зеркалу и это привычное положение отзывалось напряжением в пояснице, а здесь как-то всё удобно получилось.

Исследования показывают, что компьютерные модели, известные, как нейронные сети, используемые во всё возрастающем числе приложений, могут учиться распознавать последовательности в данных по тем же алгоритмам, что и человеческий мозг.

Мозг решает свою каноническую задачу – обучение – подстраивая множество своих соединений по неизвестному набору правил. Чтобы раскрыть эти правила, учёные 30 лет назад начали разрабатывать компьютерные модели, пытающиеся воспроизвести процесс обучения. Сегодня в растущем числе экспериментов становится видно, что эти модели ведут себя очень похожим на реальный мозг образом при выполнении определённых задач. Исследователи говорят, что эта похожесть говорит о базовом соответствии между алгоритмами обучения мозга и компьютера.

Алгоритм, используемый компьютерной моделью, называется машиной Больцмана. Он изобретён Джеффри Хинтоном и Терри Сейновски в 1983 году [на самом деле, в 1985 – прим. перев.]. Он выглядит весьма многообещающим в качестве простого теоретического объяснения нескольких процессов, происходящих в мозгу – развития, формирования памяти, распознавания объектов и звуков, цикла сна и бодрствования.

Добро пожаловать во вторую часть руководства по нейронным сетям. Сразу хочу принести извинения всем кто ждал вторую часть намного раньше. По определенным причинам мне пришлось отложить ее написание. На самом деле я не ожидал, что у первой статьи будет такой спрос и что так много людей заинтересует данная тема. Взяв во внимание ваши комментарии, я постараюсь предоставить вам как можно больше информации и в то же время сохранить максимально понятный способ ее изложения. В данной статье, я буду рассказывать о способах обучения/тренировки нейросетей (в частности метод обратного распространения) и если вы, по каким-либо причинам, еще не прочитали первую часть, настоятельно рекомендую начать с нее. В процессе написания этой статьи, я хотел также рассказать о других видах нейросетей и методах тренировки, однако, начав писать про них, я понял что это пойдет вразрез с моим методом изложения. Я понимаю, что вам не терпится получить как можно больше информации, однако эти темы очень обширны и требуют детального анализа, а моей основной задачей является не написать очередную статью с поверхностным объяснением, а донести до вас каждый аспект затронутой темы и сделать статью максимально легкой в освоении. Спешу расстроить любителей “покодить”, так как я все еще не буду прибегать к использованию языка программирования и буду объяснять все “на пальцах”. Достаточно вступления, давайте теперь продолжим изучение нейросетей.