Jak programować zachowanie stada i tłumu w grach — algorytm boids i inne podejścia

Spis treści:

• Początki symulacji zachowań watahy
• Half-Life
• Assassin’s Creed Unity
• A Plague Tale: Innocence
• Hitman: Absolution
• Left 4 Dead
• Days Gone
• Subnautica

Tworząc duże skupiska stworzeń lub postaci niezależnych (NPC) w grach wideo, twórcy gier napotykają problem wydajności. Nie da się po prostu zaprogramować logiki zachowania jednej postaci, a następnie wypełnić lokację jej klonami, ponieważ prowadziłoby to do znacznych opóźnień w grze z powodu dużego obciążenia zasobów obliczeniowych. Aby tego uniknąć, twórcy gier stosują różne techniki optymalizacji, które zachowują naturalność rozgrywki, minimalizując jednocześnie koszty obliczeniowe. W tym kontekście ważne jest, aby rozważyć metody użyte do osiągnięcia równowagi między jakością grafiki a wydajnością.

Początki symulacji stada

W filmie Powrót Batmana Tima Burtona znajdziemy poruszającą scenę, w której stado nietoperzy atakuje obywateli Gotham City, a także scenę z maszerującymi pingwinami. Elementy te zostały stworzone za pomocą grafiki komputerowej, a realistyczne zachowanie zwierząt uzyskano dzięki algorytmowi opracowanemu przez specjalistę od grafiki komputerowej Craiga Reynoldsa, znanego również z pracy nad filmem „Tron”. Algorytm ten, zwany „Boids”, pozwala symulować stada zwierząt, tworząc efekt naturalnego zachowania w różnych środowiskach. Wykorzystanie Boidów w przemyśle filmowym pokazuje, jak współczesna technologia może znacząco poprawić efekty wizualne i uczynić je bardziej wiarygodnymi.

Craig Reynolds nie był pierwszym, który próbował symulować zachowania grup zwierząt. Niemniej jednak jego algorytm Boids stał się fundamentalnym narzędziem dla twórców gier tworzących symulacje stad. Algorytm ten skutecznie symuluje interakcję i koordynację w grupach stworzeń, co czyni go niezbędnym do projektowania realistycznych ekosystemów gier. Boids pozostaje istotny we współczesnym tworzeniu gier, inspirując nowych deweloperów do tworzenia imponujących wizualizacji i złożonych mechanik gry.

W 1986 roku opracowałem model komputerowy symulujący skoordynowany ruch zwierząt, takich jak stada ptaków i ławice ryb. Model ten opierał się na trójwymiarowej geometrii obliczeniowej stosowanej w animacji komputerowej i projektowaniu wspomaganym komputerowo. Nazwałem te wirtualne stworzenia „boidami” (od „bird-oid”, co oznacza „ptasi”). Podstawowy model ruchu stada obejmuje trzy proste reguły opisujące, jak każdy boid manewruje w oparciu o położenie i prędkość pobliskich członków stada. Model ten stanowił ważny krok w badaniu zachowań zbiorowych i znalazł zastosowanie w różnych dziedzinach, w tym w robotyce i symulacji zjawisk naturalnych.

Craig Reynolds to wybitny naukowiec i programista znany z opracowania algorytmu Boids. Algorytm ten modeluje zachowanie stada ptaków i stanowi znaczący postęp w grafice komputerowej i symulacji. Praca Reynoldsa nad algorytmem Boids otworzyła nowe horyzonty w badaniu zachowań zbiorowych zwierząt i stała się podstawą wielu projektów w dziedzinie animacji i gier wideo. Algorytm Boids wykorzystuje proste reguły interakcji między poszczególnymi obiektami, umożliwiając tworzenie złożonych i realistycznych modeli zachowań stad. Wkład Craiga Reynoldsa w tę dziedzinę nauki nadal inspiruje badaczy i programistów na całym świecie.

W tym czasie Craig Reynolds pracował dla Symbolics Graphics Division, firmy opracowującej oprogramowanie graficzne wykorzystywane w przemyśle filmowym do tworzenia filmów.

Oprogramowanie firmy zostało wykorzystane w filmach takich jak Star Trek III: W poszukiwaniu Spocka i Uwolnić orkę. W 1987 roku Symbolics Graphics Division wydało trzyminutowy film animowany „Stanley i Stella w: Przełamując lód”, który po raz pierwszy zademonstrował algorytm Boidsa. Fabuła filmu jest prosta i wciągająca: kosmiczna kula, podzielona lodem na dwie części, zawiera wodę ze ławicami ryb poniżej i powietrze ze stadami ptaków powyżej. Pewnego dnia ptak o imieniu Stanley zakochuje się w rybce o imieniu Stella i postanawia przełamać lód swoim dziobem, łącząc dwa światy. To wydarzenie pozwala rybom i ptakom cieszyć się wspólną wolnością w jednym miejscu.

W komiksie stada ptaków i ławice ryb wykazują zachowania podobne do tych organizmów żywych w naturze. Projekt ten został zaprezentowany na konferencji SIGGRAPH'87 poświęconej grafice komputerowej. Podczas wydarzenia Craig Reynolds wygłosił przemówienie, w którym szczegółowo wyjaśnił, jak udało mu się wiernie odtworzyć złożone wzorce zachowań, które ewolucja ukształtowała na przestrzeni milionów lat, wykorzystując algorytmy komputerowe.

Każdy boid w grupie przestrzega trzech głównych zasad. Zasady te pomagają w tworzeniu naturalnych zachowań i interakcji między boidem a jego otoczeniem. Pierwszą zasadą jest separacja. Boidy starają się unikać bliskości innych boidów, aby zapobiec kolizjom. Drugą zasadą jest wyrównanie. Boidy starają się koordynować kierunki ruchu z sąsiadami, aby utrzymać ogólny przepływ grupy. Trzecią zasadą jest przyciąganie. Boidy starają się poruszać w kierunku środka grupy, co przyczynia się do stworzenia spójnego i zorganizowanego ruchu. Te proste zasady umożliwiają złożone i realistyczne wzorce zachowań obserwowane w naturze. Separacja jest ważnym aspektem zachowania boidów, ponieważ muszą one unikać kolizji z innymi członkami stada. Pomaga to zachować bezpieczeństwo i integralność grupy. Każdy boid wykorzystuje informacje o położeniu i prędkości swoich sąsiadów, aby zachować optymalną odległość, zapobiegając potencjalnym wypadkom. Skuteczne zarządzanie separacją promuje bardziej naturalny ruch stada i poprawia ogólną dynamikę interakcji między boidem a otoczeniem. Wyrównanie to proces, w którym agent, zwany boidem, zmienia kierunek ruchu, aby dopasować go do kierunku najbliższych sąsiadów. To zachowanie pozwala na tworzenie naturalnych i realistycznych grup obiektów, takich jak stada ptaków lub ławice ryb, gdzie każdy osobnik dąży do podążania za innymi, utrzymując wspólny wektor ruchu. Dostosowując swój kierunek, boidy zapewniają harmonijną interakcję i synchronizację w grupie, co jest kluczowym aspektem symulacji zachowań zbiorowych w grafice komputerowej i animacji.

To zjawisko dopasowania jest ważnym elementem modelowania złożonych systemów, w których interakcje między elementami prowadzą do interesujących i nieprzewidywalnych rezultatów, co czyni je istotnym dla zastosowań w różnych dziedzinach, takich jak robotyka, biomechanika i sztuczna inteligencja.

Spójność w zachowaniu boidów oznacza, że ​​każdy boid powinien zajmować pozycję średnią między pozycjami swoich najbliższych sąsiadów. Oznacza to, że boidy powinny pozostawać blisko swoich rówieśników, co sprzyja formowaniu się grup i poprawia interakcje wewnątrz stada. Spójność jest ważnym aspektem dynamiki ruchu, umożliwiając boidomom skuteczną koordynację działań i unikanie rozłamu.

Każdy boid w stadzie jest niezależną jednostką, zdolną do samodzielnego poruszania się. Jednak gdy inny boid pojawia się w polu widzenia, zaczyna dostosowywać swoje zachowanie, kierując się trzema podstawowymi zasadami. Oznacza to, że boid obróci się w kierunku, w którym porusza się sąsiad, zachowując niewielką odległość, aby uniknąć kolizji, ale jednocześnie starając się pozostać blisko. W ten sposób interakcja boidów tworzy dynamiczną i spójną grupę, która jest kluczowym elementem modelowania zachowania stada.

Jeśli do pierwotnego boida dołączy kilka kolejnych boidów, zacznie on wykonywać obliczenia, uwzględniając nowych towarzyszy. Jeśli jednak dodanych zostanie kolejnych sto, pierwotny boid będzie nadal brał pod uwagę tylko najbliższych towarzyszy. Nie będzie koncentrował się na zachowaniu całej grupy stu boidów, a tylko na tych, którzy znajdują się w pobliżu. Zasada ta sprawdza się także w życiu: wychodząc z zatłoczonego wagonu metra, nie zwracasz uwagi na to, w którą stronę poruszają się wszyscy pasażerowie, lecz koncentrujesz się wyłącznie na tych, którzy znajdują się najbliżej ciebie. Takie podejście pozwala na efektywniejszą interakcję i mniejsze przeciążenie informacyjne.

Dwa kluczowe parametry są istotne dla efektywnej interakcji między boidem a jego sąsiadami. Pierwszym parametrem jest promień wyszukiwania, w którym boid identyfikuje pobliskich przeciwników. Drugim parametrem jest pole widzenia, które pozwala boidowi monitorować nie wszystkich sąsiadów, a tylko tych znajdujących się przed nim. Jeśli grupa boidów napotka przeszkodę i się rozdzieli, duży promień wyszukiwania pomoże im szybko się połączyć. Z drugiej strony, mały promień może doprowadzić do rozpadu dużej grupy na kilka mniejszych grup. Co więcej, duży promień pomaga zapobiegać sytuacjom, w których boidy tracą kontakt z grupą, nie zauważając towarzysza, przez którego dołączyły. Parametry te odgrywają ważną rolę w utrzymaniu integralności stada i zapewnieniu jego stabilności w różnych warunkach.

Jeśli ustawisz wąskie pole widzenia, boidy będą skupiać się tylko na sąsiednim osobniku przed sobą. W rezultacie stado przybierze kształt węża i rozpadnie się przy pierwszym ostrym zakręcie, gdy prowadzący boid zniknie z pola widzenia swoich towarzyszy. Natomiast szerokie pole widzenia sprzyja tworzeniu spójnego stada, w którym członkowie grupy trzymają się razem. Pomaga to zachować jedność i spójność działań stada w każdych warunkach.

Promień wyszukiwania i kąt widzenia boidów można skonfigurować indywidualnie dla każdej z trzech reguł: Separacji, Wyrównania i Spójności. Pozwala to na tworzenie różnorodnych modeli behawioralnych. Jako przykład wykorzystaliśmy ukończony projekt Unity blogera SuboptimalEng, oparty na algorytmie Boids. Podczas pracy z programem stale dostosowywaliśmy promień dla każdej z reguł, co powodowało natychmiastowe zmiany w zachowaniu boidów. Latały chaotycznie, ignorując się nawzajem, następnie gromadziły się w małych grupach, a następnie tworzyły długie łańcuchy lub odlatywały w różnych kierunkach, ponownie tracąc kontakt. Takie eksperymenty z parametrami pozwalają na głębsze zrozumienie dynamiki oddziaływań między obiektami i tworzenie unikalnych efektów wizualnych.

Algorytm Boids oferuje nieograniczone możliwości modyfikacji, a wszystko zależy od potrzeb dewelopera i jego kreatywnego podejścia. Można go wykorzystać do tworzenia symulacji zachowań zwierząt, wyświetlania ich interakcji z dużej odległości, lub do implementacji systemów ruchu wojsk w grach strategicznych czasu rzeczywistego. Ważne jest, aby rozważyć, czy algorytm będzie stosowany w przestrzeni 2D, czy 3D. Roje mogą po prostu przemieszczać się po danym obszarze lub wykonywać dodatkowe funkcje, takie jak atakowanie gracza. Zastosowania algorytmu Boids są różnorodne i otwierają nowe horyzonty dla rozwoju interesujących i dynamicznych mechanik gry.

Złożone zachowanie dużych rojów kształtuje się w oparciu o trzy proste zasady, których przestrzegają wszyscy ich członkowie. Przyjrzyjmy się teraz, jak podobne zasady zastosowali twórcy różnych gier wideo.

Half-Life

Algorytm opracowany przez Craiga Reynoldsa można zobaczyć w oryginalnej grze Half-Life z 1998 roku. W finałowej scenie G-Man opowiada Gordonowi Freemanowi o nowych możliwościach kariery. Scena rozgrywa się w świecie Xen, gdzie stado stworzeń przypominających ptaki leci za G-Manem. Stworzenia te wykorzystują algorytm Boids, który tworzy efekt naturalnego zachowania stada. Co ciekawe, w strukturze plików gry modele tych ptaków nazwano Boid, co podkreśla znaczenie tego algorytmu w tworzeniu dynamicznego świata gry.

Autor kanału YouTube, MarphitimusBlackimus, przeprowadził dogłębną analizę zachowania wirtualnych ptaków w grze. Ich realistyczna interakcja stała się jedną z kluczowych cech technologicznych wprowadzonych we wczesnej wersji Half-Life Alpha. Po aktywacji ptaki wybierały przywódcę i podążały za nim, podkreślając poziom rozwoju świata gry i sztucznej inteligencji. To dodało głębi rozgrywce i zanurzyło graczy w atmosferze realistycznej interakcji z otoczeniem.

Kiedy ptak przywódca umiera, stado wybiera nowego i zaczyna za nim podążać. W momencie straty każdy z ptaków zaczyna wydawać głośne, gniewne okrzyki, wskazując na głęboką reakcję emocjonalną na stratę. To zachowanie podkreśla znaczenie struktury społecznej w życiu stada i jego zdolność do adaptacji do zmian.

W grze Half-Life te stworzenia pojawiają się tylko raz, gdy gracz nie może z nimi wejść w interakcję. Pełnią one funkcję czysto dekoracyjną. Jednak dzięki swobodnemu ruchowi, a nie z góry ustalonym trasom, każdy gracz, który ukończy grę, obserwuje swoją własną, unikalną wersję lotu ptaków po G-Manie. Ten element tworzy wrażenie żywego świata i sprawia, że ​​granie staje się bardziej niezapomniane.

Assassin's Creed Unity

Twórcy Assassin's Creed Unity wykonali imponującą pracę, oddając zachowanie tłumu na ulicy. Gra może wyświetlać jednocześnie do 120 postaci niezależnych (NPC), każda z nich wyposażona w szczegółowe modele i animacje. Tylko 40 z nich posiada zaawansowaną sztuczną inteligencję. Jednak w niektórych scenach gracze mogą zobaczyć nawet 10 000 postaci niezależnych (NPC), które z daleka wydają się posiadać zaawansowaną sztuczną inteligencję i wysokiej jakości grafikę. Tworzy to efekt żywego miasta i znacznie wzbogaca rozgrywkę, demonstrując osiągnięcia w dziedzinie technologii i projektowania.

Pierwsza gra z serii miała limit 100 postaci niezależnych (NPC). Liczba ta obejmowała wszystkich mieszkańców, których gracz mógł spotkać na ulicach, w tym strażników i kluczowe postacie w grze. Maksymalnie można było umieścić 20 zwykłych obywateli, pełniących wyłącznie funkcję dekoracyjną. Aby uniknąć wrażenia pustki na ulicach, twórcy rozmieścili te postacie niezależne na całym poziomie. Ostatecznie główny bohater miał nie więcej niż cztery aktywne postacie niezależne. Pełne ulice z dużą liczbą postaci pojawiają się tylko w niektórych misjach, w których twórcy gry mogli skupić swoje zasoby na stworzeniu bogatszej atmosfery.

Assassin's Creed Unity udoskonalił wykorzystanie uproszczonych modeli, poprawiając grafikę gry i interakcję z otoczeniem podczas wydarzeń rewolucji francuskiej. Twórcy wdrożyli system Bulk, którego nazwa pochodzi od angielskiego słowa oznaczającego „objętość” lub „masę”. W tym systemie każdy NPC nazywany jest Bulk, podobnie jak każde stworzenie w stadzie nazywane jest Boid w algorytmie Boids Craiga Reynoldsa. Ta innowacja pozwoliła na stworzenie bardziej realistycznej i dynamicznej populacji świata gry, znacząco wzbogacając wrażenia użytkownika.

Na początku gry tłumy na ulicach reprezentowane są przez uproszczone modele mieszkańców. Jednak w miarę jak bohater zbliża się do nich, gra stopniowo zastępuje te proste postacie bardziej złożonymi i szczegółowymi modelami. Stwarza to poczucie dynamiki i realizmu w miejskim środowisku, pozwalając graczowi głębiej zanurzyć się w atmosferze świata gry. Takie podejście wzmacnia interakcję z otoczeniem i sprawia, że ​​każda chwila staje się bardziej intensywna i angażująca.

Jeśli odległość do NPC przekracza 40 metrów, gracz widzi postać z uproszczonym modelem składającym się z 2000 wielokątów i 11 kości do animacji. W odległości od 40 do 12 metrów gracz widzi NPC z pełnym modelem, ale z ograniczonym systemem zachowań i prostymi animacjami, a także z podstawową kontrolą kolizji. Gdy odległość do NPC jest mniejsza niż 12 metrów, postać zostaje zastąpiona bardzo szczegółowym modelem zawierającym 20 000 wielokątów i 300 kości do animacji. Taki NPC posiada sztuczną inteligencję, która pozwala mu odpowiednio reagować na działania gracza, co znacznie poprawia rozgrywkę i sprawia, że ​​interakcja ze światem jest bardziej realistyczna.

Na potrzeby gry opracowano unikalny system obliczania kolizji między postaciami niezależnymi (NPC), ponieważ wykorzystanie hitboxów dla tysięcy postaci w mieście byłoby zbyt zasobochłonne. System ten pozwala nam efektywnie zarządzać interakcjami między postaciami niezależnymi a otoczeniem, zapewniając realistyczną i płynną rozgrywkę.

Mamy mapę wyświetlającą lokalizację każdej postaci niezależnej (NPC) w świecie gry. Dla każdej postaci określamy, czy znajduje się ona w zasięgu innej postaci niezależnej (NPC). Jeśli tak, postać odtwarza prostą animację i przesuwa się na bok. Nie jest to fizyczna kolizja, lecz efekt wizualny. Aby zapobiec przenikaniu postaci niezależnych przez budynki i inne przeszkody, używamy siatki nawigacyjnej.

François Cournoyer to utalentowany programista, który pracował nad popularną serią Assassin's Creed. Jego doświadczenie i umiejętności znacząco wpłynęły na stworzenie unikalnej rozgrywki i wdrożenie innowacyjnych technologii w tej serii. Pracując nad Assassin's Creed, Cournoyer pomógł stworzyć bogaty i szczegółowy świat, który przyciąga graczy z całego świata. Jego wkład w projekt nie tylko poprawił jakość gier, ale także pomógł ukształtować całe pokolenie gier akcji i przygodowych.

Sztuczna inteligencja kontroluje animację, a zachowanie postaci jest kontrolowane za pomocą specjalnych obiektów zwanych „pasterzami”. Te niewidzialne elementy tworzą i kontrolują tłumy wokół siebie. Twórcy gry wykorzystali „pasterzy”, a nie zwykłych obywateli, aby skutecznie regulować wielkość, gęstość i zachowanie tłumów na ulicach. Na przykład, postacie niezależne (NPC) mogą po prostu spacerować lub uczestniczyć w protestach, w zależności od scenerii wybranej przez twórców. Dzięki temu środowisko gry jest bardziej realistyczne i dynamiczne.

Gra oferuje tryb „Wędrujących Pasterzy”, który kontroluje zachowanie postaci niezależnych poruszających się po ulicach. Postacie niezależne podążają ustalonymi trasami i poruszają się w kółko. Jeśli podążysz za jednym z pieszych, po chwili wrócisz do punktu wyjścia. Dodatkowo „wędrowny pasterz” zapewnia różnorodność postaci charakterystycznych dla każdej dzielnicy Paryża, dodając grze głębi i realizmu.

A Plague Tale: Innocence

Głównym elementem A Plague Tale: Innocence są liczne szczury, które odgrywają kluczową rolę w fabule. Deweloperzy ze studia Asobo wykorzystali ten element, aby zobrazować grozę dżumy we Francji podczas wojny stuletniej. Szczury te nie tylko budują atmosferę strachu, ale także stanowią metaforę niszczycielskich skutków epidemii, które w tamtym czasie dotykały ludzi.

Chcieliśmy stworzyć fascynującą historię o Czarnej Śmierci. Ponieważ konfrontacja z wirusem w rozgrywce okazała się trudnym zadaniem, wybraliśmy znany symbol zarazy – szczury, które rozprzestrzeniały chorobę na cały świat. Zainspirowaliśmy się tą koncepcją, ale jej realizacja wymagała wielu szczurów – tysięcy – aby stworzyć wiarygodną atmosferę. Choć w teorii brzmiało to świetnie, stanowiło poważne wyzwanie techniczne, ponieważ wymagało wyświetlania tysięcy szczurów na jednym ekranie.

Kevin Shoto jest reżyserem gry A Plague Tale: Innocence. Pod jego kierownictwem projekt przykuł uwagę graczy unikalną fabułą i nastrojową rozgrywką. Shoto aktywnie uczestniczy w rozwoju i wdrażaniu pomysłów, które sprawiają, że świat A Plague Tale: Innocence jest żywy i niezapomniany. Jego doświadczenie i kreatywne podejście przyczyniają się do stworzenia wciągającego i emocjonalnego doświadczenia dla graczy. Gra wyróżnia się na tle innych projektów dzięki silnym postaciom i głębokim tematom, co czyni ją ważną we współczesnym świecie gier.

Podczas tworzenia gry zespół wykorzystał materiały dokumentalne o plagach myszy i szczurów na australijskich farmach, które można znaleźć na YouTube. Porównując ruchy szczurów w grze z ruchami w rzeczywistych nagraniach, staje się oczywiste, że postacie w grze są mniej zwinne. Zrobiono to celowo, aby umożliwić graczom ucieczkę przed gryzoniami, co dodaje rozgrywce elementu strategii i napięcia.

Na wczesnym etapie rozwoju gry studio zdecydowało, że na ekranie może jednocześnie przebywać do 5000 szczurów. W kontynuacji, A Plague Tale: Requiem, liczba ta wzrosła do około 300 000. Każdy szczur w grze ma unikalne zachowanie: jeden goni gracza, inny atakuje strażników, niektóre próbują ukryć się przed jasnym światłem, a niektóre po prostu wędrują w poszukiwaniu pożywienia. Takie podejście do tworzenia żywego świata sprawia, że ​​gra jest bardziej wciągająca i realistyczna, zanurzając gracza w atmosferze brutalnej walki o przetrwanie.

Aby zoptymalizować zachowanie, kilka szczurów może mieć wspólne wzorce zachowań, ale ogólnie każdy szczur zachowuje swoją indywidualność. W izolacji jeden szczur wykazuje typowe zachowanie. Jeśli przyjrzysz się grupie dziesięciu szczurów, zauważysz, że każdy z nich wykazuje unikalne cechy, które różnią się od siebie. Podkreśla to wagę uwzględnienia indywidualnych różnic podczas badania zachowań zwierząt.

Kevin Shoteau, Reżyser gry A Plague Tale: Innocence jest kluczową postacią w rozwoju tego wyjątkowego projektu. Jego wizja i kreatywność pomogły stworzyć porywającą atmosferę średniowiecznej Europy, przesiąkniętą dramaturgią i napięciem. Pod kierownictwem Shoteau, zespół deweloperski był w stanie stworzyć bogatą historię, pełną emocji i intrygujących zwrotów akcji. Dzięki jego doświadczeniu i przywództwu, A Plague Tale: Innocence stała się jedną z najbardziej zapadających w pamięć gier w swoim gatunku, ciesząc się uznaniem zarówno krytyków, jak i graczy. Praca Kevina Shoteau potwierdza, że ​​wysokiej jakości rozgrywka i głęboka fabuła mogą harmonijnie łączyć się, tworząc niezapomniane wrażenia dla użytkowników.

Zaczęliśmy od małej grupy 10-20 szczurów, aby przekonująco zademonstrować ich zachowanie w grze. Następnie pojawił się pomysł, aby zwiększyć ich liczbę setki razy. Jednak przetworzenie zachowania nawet jednego szczura wymaga znacznych zasobów, więc samo zwiększenie ich liczby do tysięcy okazało się nieskuteczne. Rozwiązaniem tego problemu było optymalne wykorzystanie technologii i algorytmów w celu zmniejszenia obciążenia systemu i efektywniejszej symulacji zachowania wielu szczurów. Jednocześnie.

Pomyślna realizacja projektu wymagała starannego planowania i znacznych wysiłków optymalizacyjnych. Deweloperzy natychmiast zdali sobie sprawę, że nie będą w stanie zrealizować swoich planów za pomocą technik graficznych, takich jak generatory cząsteczek czy animowane tekstury, często stosowanych w symulatorach sportowych do tworzenia efektu widzów na trybunach. To zrozumienie stało się punktem wyjścia do poszukiwania bardziej efektywnych rozwiązań, zapewniających wysoką jakość wizualną i wydajność.

Zaczęliśmy od koncepcji przypominającej symulację wody, ale okazała się ona nieskuteczna. Szczury były postrzegane jako cząsteczki, a nie żywe istoty.

Kevin Shoteau, reżyser gry A Plague Tale: Innocence, jest kluczową postacią w rozwoju tego wyjątkowego projektu. Jego doświadczenie i wizja pomogły stworzyć wciągającą rozgrywkę, łączącą elementy przygody i thrillera psychologicznego. A Plague Tale: Innocence przenosi graczy w ponury świat średniowiecznej Francji, gdzie stawiają czoła niebezpieczeństwom zarazy i inkwizycji. Shoto skupił się na stworzeniu głębokich postaci i wciągającej fabuły, dzięki czemu gra… nie tylko zabawna, ale i pełna emocji. Pod kierownictwem Kevina wprowadzono innowacyjne mechanizmy, które wzmacniają atmosferę i zaangażowanie gracza. A Plague Tale: Innocence spotkało się z uznaniem krytyków i zdobyło liczne nagrody, co potwierdza sukces zespołu pod wodzą Shoto.

Stworzenie zachowań szczurów, które ścigają i atakują zarówno protagonistę, jak i postacie niezależne, stanowiło spore wyzwanie. Twórcy nie mogli po prostu pozwolić każdemu szczurowi samodzielnie obliczyć trasę do postaci gracza, ponieważ przeciążyłoby to procesor. Przy 5000 szczurów takie obliczenia stałyby się niemożliwe. Dlatego potrzebne były zoptymalizowane algorytmy i systemy, aby skutecznie zarządzać zachowaniem tych stworzeń, zapewniając realistyczne interakcje bez znacznego zużycia zasobów.

Zespół wybrał niekonwencjonalne podejście do tworzenia. Zamiast tego, aby szczury same znajdowały ścieżki do celu, to cel określa trasy, którymi szczury mogą tam dotrzeć. Gra tworzy rodzaj taśmy produkcyjnej prowadzącej z dowolnego punktu poziomu do postaci gracza, a szczury po prostu podążają utworzonymi trasami, dołączając do najbliższej. W miarę jak cel się porusza W przestrzeni kosmicznej trasy dla szczurów są przeliczane. Ta mechanika znana jest jako wyszukiwanie ścieżek w oparciu o pole przepływu i pozwala na bardziej dynamiczną i efektywną interakcję między postaciami a światem gry.

Jak działa ten proces

Proces tej metody opiera się na wyraźnej interakcji różnych komponentów. Najpierw gromadzone są dane, które dostarczają informacji niezbędnych do dalszej analizy. Następnie dane są przetwarzane za pomocą algorytmów, które pomagają zidentyfikować kluczowe wzorce i trendy. Kolejnym krokiem jest wizualizacja wyników, dzięki czemu informacje stają się bardziej przystępne i zrozumiałe dla użytkowników.

To podejście stanowi skuteczne rozwiązanie problemów związanych z przetwarzaniem dużych ilości danych i umożliwia świadome podejmowanie decyzji w oparciu o analizę. Co ważne, regularne aktualizacje danych zapewniają trafność uzyskanych wyników, co jest kluczowe dla prawidłowego funkcjonowania systemu. Dzięki temu cały proces działa synergicznie, zapewniając wysoką dokładność i niezawodność.

W każdej lokacji ze szczurami gra tworzy na podłodze niewidzialną siatkę kwadratów. Każdy kwadrat zawiera dane dotyczące kierunku, w którym powinien poruszać się szczur, który na nim wyląduje. Ta mechanika pozwala kontrolować zachowanie szczurów, tworząc unikalne wrażenia z rozgrywki i zwiększając zainteresowanie gracza eksploracją otoczenia.

Klatki umieszczone w oświetlonych obszarach lub w ich pobliżu powodują, że szczury się wycofują. Podobny efekt odpychania wywierają komórki znajdujące się w pobliżu stałych przeszkód, takich jak ściany i kolumny. Pozwala to szczurom unikać kolizji z tymi obiektami i zapobiega powstawaniu pęknięć tekstur. Takie zachowanie poprawia percepcję geometrii pomieszczenia.

Gdy położenie gracza, postaci niezależnej (NPC) lub źródła światła na siatce ulega zmianie, system przelicza kierunek dla każdej komórki. Ta metoda pozwala na efektywne ustawienie kierunku dla wielu obiektów jednocześnie, znacznie oszczędzając zasoby komputera. Takie podejście optymalizuje wydajność gry i zapewnia płynniejszą rozgrywkę.

Aby zapobiec sytuacji, w której 5000 szczurów jednocześnie atakuje jeden cel, taki jak strażnik lub gracz, twórcy gry ustalili określoną liczbę szczurów wymaganą do przeprowadzenia ataku. Na przykład, jeśli strażnik zostanie zaatakowany przez wystarczającą liczbę szczurów, reszta nie dołączy do ataku jako druga lub trzecia warstwa. Pozwala to na stworzenie bardziej realistycznego i łatwiejszego w zarządzaniu środowiska gry, w którym liczba atakujących jest kontrolowana, co poprawia rozgrywkę i interakcję z postaciami niezależnymi (NPC).

Początkowo strażnicy, zauważając szczury, uciekali, co sprawiało, że użycie przeciwko nim gryzoni było bezużyteczne. Twórcy gry znaleźli jednak rozwiązanie tego problemu. Teraz, gdy szczury atakują, strażnicy mają więcej czasu na odwrócenie się. W rezultacie nie mają czasu, aby się odwrócić i odejść, co sprawia, że ​​taktyka szczurów jest skuteczna w grze.

Zespół deweloperski wziął pod uwagę możliwość użycia przez gracza pochodni do zapędzenia tłumu szczurów w róg. Jeśli gryzonie znajdą się bez drogi ucieczki, znikają, pozostawiając po sobie jedynie iskry. Ta sztuczka służy jako mechanizm oszukańczy dla graczy próbujących złapać szczury, goniąc je po całym poziomie z pochodnią. To podejście dodaje grze element strategiczny i podkreśla znaczenie myślenia taktycznego podczas interakcji ze środowiskiem gry.

Niektóre szczury, gdy znajdują się na skraju oświetlonego obszaru, nagle rzucają się w światło, a następnie szybko się wycofują. Ten efekt zaciera granicę między niebezpieczeństwem a bezpieczeństwem gracza. Chociaż takie pojedyncze ataki nie powodują obrażeń, stanowią ważny element wizualny, budując atmosferę napięcia i niepewności.

Kiedy szczur zauważa bohatera, staje na tylnych łapach i odwraca głowę w jego kierunku. Ten gest wskazuje, że informacja o twojej obecności zaczyna rozprzestrzeniać się po hordzie, wywołując falę niepokoju. Zachowanie szczura służy zatem jako wskaźnik reakcji grupy na pojawienie się osoby, podkreślając wagę uważnej obserwacji otoczenia.

Chcieliśmy stworzyć postacie agresywne i imponujące, wywołujące u graczy uczucie strachu i zagrożenia. Naszym celem było przekazanie graczom idei, że wyjście poza ochronę światła prowadzi do śmiertelnych konsekwencji.

Kevin Shoto jest reżyserem gry A Plague Tale: Innocence. Odegrał kluczową rolę w rozwoju tego projektu, który zdobył uznanie krytyków i graczy za wciągającą fabułę i unikalną rozgrywkę. Pod kierownictwem Shoto zespołowi udało się stworzyć klimatyczny świat odzwierciedlający horror średniowiecznej Europy, a jednocześnie oddający głęboką więź między głównymi bohaterami. Jego wizja i kreatywność sprawiły, że A Plague Tale: Innocence stała się jedną z najbardziej pamiętnych gier swoich czasów, o czym świadczą liczne nagrody i pozytywne recenzje.

Gra ma ciekawą funkcję, którą gracze często pomijają. Aby zoptymalizować wydajność, tylko 400 szczurów znajdujących się najbliżej gracza ma unikalne animacje i modelowanie zachowań. Każdy z tych szczurów jest szczegółowy, w tym elementy takie jak ogon, który porusza się wraz z ciałem. Ta optymalizacja pozwala grze utrzymać wysoką wydajność przy jednoczesnym minimalizowaniu obciążenia systemu, pomimo dużej liczby obiektów na ekranie. Odległe szczury mają animację generyczną i nie mają ogonów. Twórcy opisują najdalsze szczury jako „zwykłe ziemniaki”, ponieważ brakuje im animacji i są prezentowane jedynie w uproszczonym modelu. Gra skutecznie łączy wszystkie trzy rodzaje szczurów, tworząc wrażenie przerażającej, jednorodnej masy. Podnosi to atmosferę gry i dodaje odrobinę grozy do wrażeń wizualnych.

Hitman:

W Hitman: Blood Money, podczas poziomu „Morderstwo wron”, gracze mogą obserwować gęsty tłum pieszych na ulicach Nowego Orleanu podczas parady. Warto jednak zauważyć, że tłum ten pełni przede wszystkim funkcję dekoracyjną. Na przykład, 47 nie może ukryć się przed pościgiem w tłumie, ani nie może po cichu eliminować ludzi z tego tłumu ani używać ich jako żywych tarcz. Jeśli 47 zacznie strzelać, piesi początkowo reagują zsynchronizowanym ruchem, rozpraszając się i chroniąc głowy dłońmi. Jednak po kilku sekundach wracają do swoich zajęć, jakby nic się nie stało. To pokazuje cechę mechaniki gry, w której elementy otoczenia nie zawsze oddziałują na działania gracza.

W grze Hitman: Absolution wprowadzono znaczące ulepszenia w zachowaniu tłumu. Gracze mogą używać pieszych jako żywych tarcz, co dodaje grze nowy wymiar strategii. Pozostawanie w bezruchu w tłumie uniemożliwi wrogom zauważenie gracza. Jednak gdy tylko dojdzie do strzelaniny lub eksplozji, postacie niezależne zareagują bardziej realistycznie: wpadną w panikę i rzucą się do najbliższego wyjścia. Te zmiany sprawiają, że rozgrywka jest bardziej wciągająca i napięta, dodając element zaskoczenia i dynamiki do każdej misji.

W grze Hitman: Absolution tłum może liczyć do 1200 postaci niezależnych, z czego maksymalnie 500 jest widocznych na ekranie jednocześnie. Wszystkie postacie niezależne poruszają się po środowisku gry za pomocą siatki nawigacyjnej, przypominającej mechanikę z gry A Plague Tale: Innocence. Podłoga, po której poruszają się postacie niezależne, jest pokryta siatką, a każdy kwadrat zawiera informacje niezbędne do ich ruchu, w tym czy dany kwadrat może być zajęty i kto już go zajmuje. Takie podejście zapewnia realistyczną interakcję ze środowiskiem i tworzy dynamiczną atmosferę gry.

Niektóre komórki oznaczają strefy wyjścia z lokacji, inne służą do tworzenia tras ruchu dla postaci niezależnych, jeszcze inne wskazują niebezpieczne strefy, których należy unikać, a jeszcze inne wskazują obszary, które stają się zabronione, jeśli protagonista zacznie wywoływać panikę w tłumie. Dzięki temu strzelec 47 pozostaje poza zasięgiem innych.

Zachowanie każdego NPC w tłumie jest Sterowany przez maszynę stanową. W zależności od sytuacji i otoczenia, sztuczna inteligencja wybiera jeden z kilku stanów, takich jak stanie, oczekiwanie, ruch, czujność, strach, a nawet śmierć. System ten pozwala na bardziej realistyczne interakcje między postaciami niezależnymi (NPC) a otaczającym światem, znacząco poprawiając rozgrywkę i immersję gracza. Opracowanie takich mechanizmów wymaga starannie opracowanych scenariuszy behawioralnych, aby zapewnić zróżnicowane i naturalne reakcje postaci niezależnych (NPC) na różne bodźce.

W stanie „oczekiwania” pieszy ocenia otoczenie pod kątem przeszkód, takich jak ściany i inni piesi, i czeka, aż droga w jednym kierunku stanie się wolna. Gdy to nastąpi, przechodzi w stan „działania”. W tym stanie NPC porusza się po otoczeniu, korzystając z algorytmu sterowania opartego na wędrowaniu, opracowanego przez Craiga Reynoldsa. To podejście pozwala na bardziej naturalne i realistyczne zachowanie pieszych w wirtualnym środowisku, poprawiając interakcję użytkownika i ogólne postrzeganie świata gry.

Algorytm zapewnia bardziej naturalny ruch postaci bez ograniczania ich do sztywnych tras. Stwarza to wrażenie, że postacie niezależne (NPC) poruszają się swobodnie w środowisku gry, co znacznie zwiększa immersję. Realistyczne zachowanie postaci niezależnych sprawia, że ​​rozgrywka jest bardziej angażująca i dynamiczna.

Każda klatka animacji postaci zawiera niewielkie, losowe odchylenia od wektora ruchu postaci. Odchylenia te są minimalne, aby uniknąć gwałtownych zmian kierunku. Jeśli postać porusza się w górę i w prawo, w następnej klatce jej ruch zachowuje ogólny wektor, ale następuje z niewielką zmianą kąta. Tworzy to bardziej naturalny i płynny ruch, co poprawia odbiór animacji.

W sytuacji paniki, NPC (postacie niekontrolowane przez gracza) automatycznie wyznaczają najkrótszą drogę do wyjścia z lokacji gry. Ścieżka ta jest tworzona na podstawie siatki komórek reprezentujących wyjścia. Jeśli w pewnym momencie inni NPC zablokują drogę, postać uciekająca przed niebezpieczeństwem przełącza się na alternatywną trasę prowadzącą do najbliższej komórki wyjściowej. Należy pamiętać, że poziom może mieć wiele komórek wyjściowych i wstępnie obliczone trasy do nich. Osiąga się to dzięki zmodyfikowanemu algorytmowi Dijkstry, który pozwala na efektywne wyszukiwanie najkrótszych ścieżek między wieloma połączonymi punktami. Takie podejście zapewnia realistyczne zachowanie NPC w sytuacjach awaryjnych, poprawiając rozgrywkę i interakcję między postaciami.

Left 4 Dead

Hordy nieumarłych, które prześladują graczy w Left 4 Dead, mają swoje korzenie w botach z Counter-Strike: Source. Programista Mike Booth wyjaśnił, że podczas testów Counter-Strike: Source zespół zauważył, że walka z 30 botami uzbrojonymi wyłącznie w noże była niezwykle wciągająca. W rezultacie, gdy Counter-Strike: Source został wydany, Valve zaczęło aktywnie rozwijać ten pomysł. Jednak w przypadku nowej gry o apokalipsie zombie konieczna była znacząca zmiana zachowania botów, aby dopasować je do klimatu i mechaniki Left 4 Dead.

„Zainfekowana Horda” to centralny element Left 4 Dead. Włożyliśmy wiele wysiłku w stworzenie wiarygodnych ruchów wrogów. Obejmuje to setki animacji motion-capture, które są algorytmicznie połączone z systemami fizyki. Rezultatem są postacie, które realistycznie wchodzą w interakcje zarówno z otoczeniem, jak i ze sobą nawzajem.

Phil Robb, współzałożyciel Turtle Rock Studios, znanego również jako Valve South, odegrał kluczową rolę w powstaniu Left 4 Dead. Gra stała się kultowym klasykiem w gatunku kooperacyjnych strzelanek zombie i miała znaczący wpływ na rozwój gier wieloosobowych. Turtle Rock Studios nadal poszerza swoje horyzonty w branży gier, tworząc projekty, które inspirują graczy na całym świecie.

Zachowanie Horda Zarażonych różni się w zależności od trybu aktywności. Domyślnie jest w trybie „wędrówki”, w którym zombie powoli poruszają się po okolicy, kaszląc i wydając inne dźwięki. Niektóre z nich mogą walczyć między sobą, podczas gdy inne po prostu opierają się o ściany, siedzą lub leżą na ziemi. Gdy pojawiają się bohaterowie, zombie przechodzą w tryb „czuwania”. W tym stanie zaczynają uważnie rozglądać się za źródłem problemów. Jeśli zarażeni zauważą gracza, stają się jego celem. Zombie pędzą w ich kierunku z maksymalną prędkością, pokonując wszelkie przeszkody, w tym skacząc i wspinając się. To sprawia, że ​​interakcje z hordą są szczególnie napięte i nieprzewidywalne, podkreślając atmosferę strachu i niebezpieczeństwa w grze.

Wszystkie poziomy w Left 4 Dead mają liniową strukturę, ale każdy z nich jest pełen z pokojami i zakamarkami. Te zakamarki służą jako punkty odradzania się zombie, pozwalając im niespodziewanie atakować graczy. W tych ukrytych obszarach twórcy zapewnili losowo generowane apteczki, granaty, broń i koktajle Mołotowa, zachęcając graczy do eksploracji. Eksploracja otoczenia nie tylko dodaje element zaskoczenia do rozgrywki, ale także zapewnia graczom przydatne zasoby, dzięki czemu każda gra jest wyjątkowa i wciągająca.

Chociaż pomysł zaawansowanej sztucznej inteligencji zombie może wydawać się dziwny, poświęciliśmy sporo uwagi rozwojowi systemów sztucznej inteligencji do generowania hord. Kluczowym celem była ich zdolność do nawigacji przestrzennej. Lokacje w Left 4 Dead mają złożoną geometrię i są pełne zniszczalnych i ruchomych obiektów. Jednym z kluczowych celów było zapewnienie, że gracze nie będą mogli ukryć się przed zombie. Wymagało to nie tylko solidnych algorytmów odnajdywania ścieżek, ale także zaawansowanych mechanizmów umożliwiających zombie podążanie tymi trasami. Zombie poruszające się po wyznaczonej ścieżce muszą nieustannie analizować otaczającą geometrię i podejmować decyzje o tym, kiedy kucać, stać, skakać, a kiedy unikać przeszkód. Takie podejście tworzy bardziej realistyczne i immersyjne wrażenia z rozgrywki, w których zombie mogą skutecznie ścigać graczy, zwiększając napięcie i zainteresowanie grą.

Matt Campbell to uznany twórca gier wideo, który odegrał kluczową rolę w powstaniu popularnej gry Left 4 Dead. Jego wkład w rozwój tej kooperacyjnej strzelanki był znaczący i stał się jedną z kluczowych postaci odpowiedzialnych za mechanikę rozgrywki i interakcje między graczami. Wydana przez Valve gra Left 4 Dead szybko zyskała popularność dzięki unikalnemu doświadczeniu i innowacyjnemu podejściu do gatunku apokalipsy zombie. Praca Matta Campbella i jego zespołu pomogła zdefiniować standardy dla gier wieloosobowych i nadal ma wpływ na branżę.

W trakcie rozwoju. Zespół napotkał limit ilości danych, które serwer musi przesłać każdemu graczowi. W grach wieloosobowych, takich jak Counter-Strike, wystarczy przesłać informacje o innych graczach, ich broni i trajektoriach lotu pocisków. Jednak w Left 4 Dead zachowanie wielu zombie musi być stale aktualizowane, co znacznie zwiększa ilość przesyłanych informacji. Wymaga to zoptymalizowanego kodu sieciowego i efektywnego zarządzania danymi, aby zapewnić płynną rozgrywkę i zminimalizować opóźnienia.

Deweloperzy zastosowali sprytne rozwiązanie. W lokacjach o przeważnie płaskich podłogach zombie przesyłają swoje współrzędne tylko wzdłuż osi X i Z. Współrzędne Y są aktualizowane tylko wtedy, gdy zmienia się ich wysokość, na przykład gdy zombie wchodzi lub schodzi o jedno piętro. Pozwala to zoptymalizować przetwarzanie danych i zmniejszyć obciążenie systemu, zachowując jednocześnie niezbędną funkcjonalność gry.

Gra Left 4 Dead oferuje ograniczoną liczbę lokacji. Jednak powtarzalność rozgrywki jest zapewniona dzięki sztucznej inteligencji (AI), która zapełnia poziom zombie za każdym razem, w zależności od umiejętności graczy. Chociaż jeden z deweloperów później twierdził, że AI nie istnieje, a zamiast tego używany jest generator liczb losowych, element ten dodaje rozgrywce element zaskoczenia i różnorodności.

Oczywiście jestem gotowy pomóc w edycji tekstu. Proszę o dostarczenie samego tekstu, który wymaga przeróbki.

Opracowaliśmy unikalny system, który śledzi poziom stresu każdego ocalałego na podstawie parametrów takich jak obrażenia otrzymane przez gracza i liczba zabitych zombie w ich bezpośrednim otoczeniu. Gdy poziom stresu ocalałego osiągnie punkt krytyczny, system automatycznie interweniuje i zmniejsza populację zombie, dając drużynie niezbędny czas na regenerację. Pozwala to graczom skuteczniej radzić sobie z zagrożeniami i poprawia ogólną rozgrywkę.

Gautam Babbar to znany deweloper, który wniósł znaczący wkład w powstanie Left 4 Dead. Dzięki jego wysiłkom i kreatywnemu podejściu, gra stała się kultowym klasykiem w gatunku strzelanek kooperacyjnych. Left 4 Dead oferuje unikalne wrażenia z gry, łącząc wciągającą fabułę z dynamiczną rozgrywką, co czyni ją popularną wśród milionów graczy na całym świecie. Twórczość Gautama Babbara i jego zespołu wciąż inspiruje deweloperów i fanów, podkreślając wagę pracy zespołowej i innowacji w branży gier.

Deweloperzy wdrożyli system, który zapełnia lokacje wyłącznie gatunkami zombie pasującymi do ich otoczenia. Na przykład zombie w mundurach medycznych można spotkać wyłącznie w szpitalach, policjanci przemierzają ulice, a pracownicy biurowi przechadzają się po biurach. Wykorzystując losowe tekstury twarzy, zróżnicowane kolory ubrań i unikalne modele ciała, zespół deweloperów stworzył aż 1500 unikalnych gatunków zombie. Dzięki temu gracze nie zauważą od razu, że nieumarli w otaczającym ich tłumie powtarzają się, co znacznie poprawia immersję i tworzy poczucie różnorodności w rozgrywce.

Days Gone

Days Gone to gra osadzona w postapokaliptycznym świecie ogarniętym apokalipsą zombie. Twórcy inspirowali się filmem „World War Z” i starali się odtworzyć efekt masowych ataków zainfekowanych, jak w scenach z Bradem Pittem. Chociaż nie udało im się uzyskać efektu tsunami zombie, wiernie oddali liczne skupiska dziwolągów – ludzi przemienionych w potwory przez wirusa. Zwierzęta również mogą pełnić rolę dziwolągów, ale ten artykuł koncentruje się na postaciach ludzkich. Gra oferuje wyjątkowe doświadczenie interakcji z tym światem, pozwalając graczom poczuć pełną atmosferę przetrwania w warunkach, w których każda napotkana osoba może okazać się wrogiem.

Pojedyncze stado może liczyć 500 osobników. Twórcy nie rozmieścili ich po prostu w określonych lokacjach, ale uwzględnili unikalne potrzeby każdego stada. Każda grupa zamieszkuje własne środowisko w ciągu dnia, zaspokajając swoje specyficzne potrzeby i zwyczaje. Pozwala to na stworzenie bardziej realistycznego i dynamicznego ekosystemu, który odzwierciedla naturalne zachowania takich społeczności.

Oczywiście chętnie pomogę w edycji tekstu. Proszę o dostarczenie samego tekstu, który wymaga przeróbki.

Freakersi w grze nie pozostają tylko w tartaku. Mogą wchodzić do budynków, gdzie hibernują w ciągu dnia. W nocy wychodzą na ulice, kierując się do zbiorników wodnych, aby ugasić pragnienie, po czym kontynuują wędrówkę po okolicy. Wszystkie 40 typów Freakersów wykazuje takie zachowanie, co dodaje realizmu rozgrywce i zwiększa możliwości eksploracji.

John Garvin, dyrektor kreatywny Days Gone, jest kluczową postacią w rozwoju tego projektu. Jego doświadczenie i wizja pomogły ukształtować unikalny świat gry, pełen wciągających fabuł i interesujących postaci. Garvin włożył wiele wysiłku w stworzenie atmosfery postapokaliptycznego uniwersum, dzięki czemu Days Gone wyróżnia się w gatunku gier akcji. Jego podejście do narracji i projektowania poziomów przyczyniło się do popularności gry i uznania krytyków. Dzięki staraniom Johna Garvina, Days Gone oferuje graczom wyjątkowe wrażenia z gry, które przenoszą ich do świata pełnego niebezpieczeństw i przygód.

Pojawił się problem: jak stworzyć iluzję, że tłum 500 postaci nie składa się z bliźniaków? Zespół dysponował tylko ośmioma unikalnymi modelami, a gracze szybko zauważyli podobieństwa między nimi. Aby urozmaicić rozgrywkę, twórcy zmienili rozmiar niektórych postaci w tłumie, co wpłynęło również na ich ruchy. Te zmiany pomogły stworzyć bardziej wiarygodną atmosferę i uczyniły rozgrywkę bardziej angażującą.

Zmiana wzrostu postaci o jedną dziesiątą metra może znacznie zwiększyć różnorodność w grupie graczy. Nawet tak prosta zmiana wpływa na chód postaci, co z kolei automatycznie zmienia prędkość ruchu Freakerów. To tworzy unikalne sytuacje w rozgrywce i zwiększa zainteresowanie graczy mechaniką interakcji ze światem.

Jeff Ross, reżyser gry Days Gone, jest kluczową postacią w rozwoju tego popularnego projektu. Jego doświadczenie i wizja znacząco przyczyniły się do stworzenia unikalnej rozgrywki i wciągającej fabuły. W Days Gone gracze zanurzają się w postapokaliptycznym świecie pełnym zombie i skomplikowanych wyborów moralnych. Pod kierownictwem Rossa, zespołowi deweloperów udało się stworzyć atmosferę łączącą elementy przetrwania, eksploracji i interakcji z otoczeniem. Jeff Ross aktywnie dzieli się swoją wiedzą i pomysłami, co nie tylko pomaga w ulepszaniu gry, ale także inspiruje nowych deweloperów w branży gier wideo.

Aby zapobiec przytłoczeniu bohatera przez wiele potworów naraz, twórcy wdrożyli system stopniowego pojawiania się wrogów. Bohatera otacza niewidzialny krąg; jeśli wróg zostanie w nim złapany, zaczyna się poruszać w kierunku postaci. Podczas walki krąg stopniowo się rozszerza, obejmując wszystkich wrogów, dzięki czemu nawet maruderzy nie tracą gracza z oczu. Ta mechanika tworzy napięcie i zmusza gracza do ciągłego ruchu, dodając dynamiki rozgrywce.

W grze pojawił się kolejny problem: Freakersi, ścigając bohatera, utworzyli długą linię, wybierając najkrótszą drogę. Ograniczało to różnorodność taktyczną, ponieważ potwory ustawiały się w kolejce, czekając na zniszczenie pod ostrzałem z broni automatycznej. W związku z tym twórcy musieli znaleźć sposoby na rozproszenie tłumu, aby utrudnić graczowi wybór celu. Jednak konkretne metody zastosowane do rozwiązania tego problemu pozostają nieznane.

Subnautica

W Subnautica, grze o eksploracji obcego oceanu, ryby zazwyczaj preferują samotność. Jedynym wyjątkiem są niewielkie ławice małych ryb, które pływają razem.

Gracz może łowić większe ryby na pożywienie, a ławice ryb pełnią funkcję dekoracyjną. Ławice nie mają pola trafienia, więc można przez nie łatwo przepłynąć. One z kolei mogą swobodnie przemieszczać się przez różne obiekty, takie jak skały, inne ryby, okręty podwodne, a nawet ściany podwodnej bazy.

Jednym z najsłynniejszych błędów w Subnautice są ryby pływające w schronie, co sprawia wrażenie, że pomieszczenie jest wypełnione wodą. Ten efekt wizualny może znacząco wpłynąć na immersję w grze, ponieważ gracze oczekują, że ich schronienia będą chronione przed życiem morskim. Naprawa tego błędu pomoże ulepszyć wrażenia z gry i przywrócić realizm otoczenia.

W grze In Subnautica ławica ryb to nie zbiór pojedynczych obiektów, lecz pojedynczy, niewidoczny element z generatorem cząsteczek w środku. Ten trik, zastosowany przez twórców, znacznie poprawia wydajność gry, zapewniając jednocześnie oszałamiające wrażenia wizualne. Takie optymalizacje pomagają stworzyć bardziej realistyczne środowisko podwodne bez zauważalnego spadku wydajności, co jest szczególnie ważne w grach z otwartym światem, takich jak Subnautica.

Jedynym sposobem na stworzenie dużej liczby ryb w grze jest użycie efektów cząsteczkowych z teksturami ryb, tak jak ma to miejsce w obecnej wersji. Użycie tak dużej liczby pojedynczych modeli ryb znacznie obniża wydajność ze względu na złożoność geometryczną i obciążenie sztucznej inteligencji każdej ryby. Wykorzystanie technologii cząsteczek optymalizuje proces i poprawia ogólną wydajność, co jest szczególnie ważne w grach wymagających dużej ilości zasobów.

Jeden z twórców Subnautica odpowiedział na pytanie gracza na Steamie dotyczące realistycznego zachowania ryb w ławicach. Zauważył, że ryby w grze nie wyświetlają prawdziwych ławic ze względu na funkcje rozgrywki i ograniczenia techniczne. Twórcy gry chcieli stworzyć urzekający i pełen atmosfery świat oceanu, w którym gracze będą mogli eksplorować podwodne głębiny i wchodzić w interakcje z różnorodną florą i fauną. Realizm zachowań ryb został jednak dostosowany, aby zapewnić płynne wrażenia z gry.

Grupy stworzeń w grze, takie jak stada, ławice, hordy, tłumy i roje, mogą znacząco zwiększyć widowiskowość i realizm rozgrywki. Chociaż takie elementy nie zawsze są konieczne, ich prawidłowe wdrożenie może wzbogacić wrażenia z gry. Ważne jest, aby implementować zachowanie stada z myślą o optymalizacji, aby uniknąć przeciążenia zasobów obliczeniowych komputera. Dzięki zastosowaniu efektywnych algorytmów i podejść do zarządzania grupami, twórcy gier mogą tworzyć dynamiczne i angażujące sceny, które zaangażują graczy.

Niektóre gry, takie jak Subnautica, mogą wykorzystywać prosty generator cząsteczek do tworzenia efektów tłumu. Jednak w projektach takich jak Assassin's Creed Unity, Left 4 Dead i Hitman: Absolution, gdzie sceny tłumu odgrywają kluczową rolę w rozgrywce, takie proste rozwiązania nie są odpowiednie. W takich przypadkach konieczne jest opracowanie niestandardowych algorytmów lub zastosowanie istniejących technologii z branży gier. Jednym z takich rozwiązań jest algorytm Boids, opracowany przez Craiga Reynoldsa w latach 80. XX wieku. Ten algorytm, który modeluje zachowanie stada, jest nadal używany w nowoczesnych grach i filmach do tworzenia realistycznych interakcji grupowych.