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騰訊游戲開發精粹Ⅱ ( 簡體 字) |
| 作者：騰訊游戲 | 類別：1. -> 遊戲 -> 遊戲程式 |
| 譯者： |
| 出版社：電子工業出版社 |  3dWoo書號： 55430
詢問書籍請說出此書號！【缺書】
NT售價： 740 元 |
| 出版日：11/1/2021 |
| 頁數：472 |
| 光碟數：0 |
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站長推薦：  |
| 印刷：黑白印刷 | 語系： ( 簡體 版 ) |
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| ISBN：9787121422904 |
| 作者序 | 譯者序 | 前言 | 內容簡介 | 目錄 | 序 |
| (簡體書上所述之下載連結耗時費功, 恕不適用在台灣, 若讀者需要請自行嘗試, 恕不保證) |
| 作者序： |
| 譯者序： |
前言：推薦序
本書是《騰訊游戲開發精粹》系列的第二冊。萬事開頭難，得益于第一冊的優秀成績，本書在編寫過程中秉承了第一冊的開放精神，力求推動游戲開發領域朝著更加開放的未來邁進。本書通過系統性地組織，鼓勵騰訊游戲的工程師將游戲中實際使用的新技術拿出來，毫無保留地與行業共享，與行業一起進步。
游戲技術覆蓋面廣泛。因此，本書在籌備的過程中在廣度上下了功夫。在征稿階段，全面覆蓋騰訊游戲的所有工作室群及同級組織；在審稿階段，有幸邀請到各個方向的技術專家擔任審稿人和編委，力求在廣度上充分展現騰訊游戲的技術胸懷和包容性。
在深度上，各位專家審稿人嚴格把關，保障了文章的技術深度和質量。本書在征稿階段收到了53份有效投稿，覆蓋了騰訊游戲技術的方方面面，由于篇幅的限制，一些優秀的投稿無法收錄，在此向所有投稿人致以真誠的感謝。考慮到對讀者的技術價值，本書增加了相關技術須通過大規模驗證的要求，以及普通讀者在閱讀后較為容易復現的要求。最終，本書從創新性、時效性和實用性的角度出發，遴選出其中對業界現有技術方案有技術創新并在游戲中已經實際使用的21篇文章。
在時效性上，入選本書的技術都貼近當前游戲研發的前沿技術：從人工智能在游戲決策與內容生產上的技術突破，到光影特效在計算機圖形學中的新表現；從動畫物理控制下的動靜相宜，到客戶端與服務端上復雜細致的架構思考，再到游戲制作生產管線的工具技術。每篇文章都選擇了投稿一年內的技術方案，并且充分考慮了在未來技術發展方向上的代表性。
然而，本書還是有所缺憾的，雖然投稿踴躍，遴選用心，卻仍在游戲安全、軟硬件結合技術和理論算法研究等方向上力有不逮。千里之行，始于足下。希望《騰訊游戲開發精粹Ⅱ》的這一小步，能向前承接本系列之開放精神，也能向后拋磚引玉，期待本系列續作發揚光大。
最后，希望本書能對讀者有所幫助，如有任何意見請不吝通過郵件反饋給我們：tencentgamesgems@tencent.com。期待在第三冊再見。
——吳羽《騰訊游戲開發精粹Ⅱ》主編、騰訊互動娛樂研發效能部引擎技術總監 |
內容簡介：《騰訊游戲開發精粹 Ⅱ》是騰訊游戲研發團隊不斷積累沉淀的技術結晶，是繼 2019年推出《騰訊游戲開發精粹》后的誠意續作。本書收錄了 21 個在上線項目中得到驗證的技術方案，深入介紹了騰訊公司在游戲開發領域的新研究成果和新技術進展，涉及人工智能、計算機圖形、動畫和物理、客戶端架構和技術、服務端架構和技術及管線和工具等多個方向。本書適合游戲從業者、游戲相關專業師生及對游戲幕后技術原理感興趣的普通玩家。 |
目錄：部分Ⅰ 人工智能
第1章 基于照片的角色捏臉和個性化技術 2
1.1 游戲中的捏臉系統 2
1.2 基于照片的角色捏臉流程 3
1.3 自定義捏臉工具包Face Avatar 31
1.4 總結 33
第2章 強化學習在游戲AI中的應用 34
2.1 游戲中的智能體 34
2.2 強化學習在競速類游戲中的應用 38
2.3 強化學習在格斗類游戲中的應用 45
2.4 展望與總結 55
第3章 多種機器學習方法在賽車AI中的綜合應用 61
3.1 游戲AI簡介 61
3.2 賽車AI的常規方案 62
3.3 遺傳算法優化賽車AI參數 63
3.4 監督學習訓練賽車AI 68
3.5 強化學習訓練賽車AI 71
3.6 總結 74
第4章 數字人級別的語音驅動面部動畫生成 75
4.1 語音驅動數字人面部動畫項目介紹 75
4.2 問題背景與研究現狀 75
4.3 一個語音驅動高保真數字人的機器學習處理流程 79
4.4 基于深度學習語音識別的語音驅動數字人方法 85
4.5 多情緒語音驅動數字人 91
4.6 應用 93
4.7 總結 97
部分Ⅱ 計算機圖形
第5章 實時面光源渲染 100
5.1 現狀介紹 100
5.2 理論介紹 101
5.3 實踐優化 107
5.4 總結 112
第6章 可定制的快速自動化全局光照和可見性烘焙器 113
6.1 光照烘焙簡介 113
6.2 基于Voxel的快速光線追蹤的實現 114
6.3 Volume Lightmap的烘焙實現 123
6.4 Visibility的烘焙、存儲與使用 128
6.5 總結 143
第7章 物質點法在動畫特效中的應用 145
7.1 物質點法簡介 145
7.2 工業界現有的物質點法模擬庫 147
7.3 物質點法在GPU上的高效實現 149
7.4 虛幻引擎中的物質點法插件 155
7.5 實現效果 160
7.6 總結 161
第8章 高自由度捏臉的表情動畫復用方案 162
8.1 面部捕捉表情重定向到玩家自定義的臉 162
8.2 捏臉與表情系統概述 163
8.3 捏臉系統設計與實現 165
8.4 表情系統原理與表情捕捉技術 172
8.5 表情動畫補償與性能優化方案 178
8.6 總結 190
部分Ⅲ 動畫和物理
第9章 多足機甲運動控制解決方案 192
9.1 機甲題材的游戲 192
9.2 程序化運動動畫 195
9.3 表現生動化 200
9.4 地形適應 204
9.5 總結 207
第10章 物理查詢介紹及玩法應用 208
10.1 物理引擎和物理查詢 208
10.2 穿墻問題 208
10.3 物理查詢 208
10.4 射線投射查詢 209
10.5 掃掠查詢 213
10.6 重疊查詢 219
第11章 基于物理的角色翻越攀爬通用解決方案 223
11.1 應用場景介紹 223
11.2 CP系統的物理基礎 224
11.3 CP系統的設計思路 227
11.4 CP系統的具體實現 229
11.5 CP系統的性能優化和復雜度控制 236
11.6 游戲的應用與優化 238
11.7 總結 239
部分Ⅳ 客戶端架構和技術
第12章 跨游戲引擎的H5渲染解決方案 242
12.1 嵌入游戲的H5渲染引擎介紹 242
12.2 如何快速開發游戲周邊系統及問題 242
12.3 架構 245
12.4 渲染后端實現 251
12.5 渲染之外 269
12.6 總結 270
第13章 大世界的場景復雜度管理方案 272
13.1 游戲里的大世界 272
13.2 輸入部分 277
13.3 輸出部分 284
13.4 反饋控制部分 285
13.5 測試數據 290
13.6 總結 291
第14章 基于多級細節網格的場景動態加載 292
14.1 Level Streaming 292
14.2 基于多級細節網格的Level Streaming 293
14.3 將場景預處理成多級細節網格結構 295
14.4 基于多級細節網格結構的加載 298
14.5 多級細節網格的其他應用 299
14.6 總結 300
部分Ⅴ 服務端架構和技術
第15章 面向游戲的高性能服務網格TbusppMesh 304
15.1 TbusppMesh摘要 304
15.2 TbusppMesh數據通信 305
15.3 TbusppMesh組網策略 309
15.4 TbusppMesh有狀態服務 315
15.5 總結 321
第16章 游戲配置系統設計 322
16.1 游戲配置系統概述 322
16.2 游戲配置簡介 322
16.3 游戲配置系統 323
16.4 配置設計與發布 324
16.5 配置Web管理系統 328
16.6 總結 330
第17章 游戲敏捷運營體系技術 331
17.1 游戲運營概況 331
17.2 DataMore大數據計算體系建設 335
17.3 基礎平臺 343
17.4 總結 360
部分Ⅵ 管線和工具
第18章 從照片到模型 364
18.1 從照片到模型概述 364
18.2 拍攝和預處理 366
18.3 模型生成和處理 374
18.4 去光照 378
18.5 結果展示 384
18.6 總結 385
第19章 一種可定制的Lua代碼編輯檢測工具 387
19.1 LuaHelper簡介 387
19.2 研究現狀 388
19.3 實現原理 388
19.4 相關理論 392
19.5 代碼檢測 402
19.6 注解功能 407
19.7 總結 416
第20章 安卓平臺非托管內存分析方案 417
20.1 內存問題 417
20.2 解決方案 419
20.3 適配游戲引擎 422
20.4 性能表現 425
第21章 過程化河流生成方法研究與應用 427
21.1 過程化挑戰 428
21.2 Houdini / Houdini Engine簡介 428
21.3 河流組成及視覺要素 429
21.4 河流生成 429
21.5 材質 449
21.6 工作流程 452
21.7 總結 455 |
| 序： |
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