腾讯游戏开发精粹Ⅱ电子书

内容简介

《腾讯游戏开发精粹Ⅱ》 编委会

推荐语

推荐序

部分Ⅰ 人工智能

第1章 基于照片的角色捏脸和个性化技术

1.1 游戏中的捏脸系统

1.2 基于照片的角色捏脸流程

1.2.1 基于关键点的人脸表示方法

1.2.2 人脸关键点检测

1.2.3 人脸关键点风格化调整

1.2.4 基于关键点的网格变形

1.2.5 骨骼参数估计

1.2.6 图像特征提取

1.2.7 发型分类

1.3 自定义捏脸工具包Face Avatar

1.4 总结

第2章 强化学习在游戏AI中的应用

2.1 游戏中的智能体

2.2 强化学习在竞速类游戏中的应用

2.2.1 问题建模

2.2.2 难度分级和动态调整

2.2.3 拟人化竞速类AI

2.2.4 小结

2.3 强化学习在格斗类游戏中的应用

2.3.1 问题建模

2.3.2 模型自对弈

2.3.3 联盟战争

2.3.4 小结

2.4 展望与总结

2.4.1 AI行为复杂化

2.4.2 AI表现拟人化

2.4.3 AI制作产品化

2.4.4 总结

第3章 多种机器学习方法在赛车AI中的综合应用

3.1 游戏AI简介

3.2 赛车AI的常规方案

3.2.1 赛车AI的类型

3.2.2 赛道表示与行驶

3.3 遗传算法优化赛车AI参数

3.3.1 智能优化算法介绍及应用场景

3.3.2 遗传算法介绍

3.3.3 遗传算法关键步骤

3.3.4 遗传算法方案的简要分析

3.4 监督学习训练赛车AI

3.4.1 人工神经网络

3.4.2 监督学习介绍及应用场景

3.4.3 监督学习实现赛车AI

3.4.4 监督学习方案的简要分析

3.5 强化学习训练赛车AI

3.5.1 强化学习的介绍及应用场景

3.5.2 强化学习实现赛车AI

3.5.3 强化学习方案简要分析

3.6 总结

第4章 数字人级别的语音驱动面部动画生成

4.1 语音驱动数字人面部动画项目介绍

4.2 问题背景与研究现状

4.2.1 问题背景

4.2.2 相关算法

4.2.3 本章主要内容

4.3 一个语音驱动高保真数字人的机器学习处理流程

4.3.1 框架介绍

4.3.2 人脸绑定介绍

4.3.3 训练数据采集与制作

4.3.4 基线方法与结果

4.3.5 小结

4.4 基于深度学习语音识别的语音驱动数字人方法

4.4.1 基线方法不足与改进思路

4.4.2 基于音素的语音驱动方法

4.4.3 与说话者无关的语音特征

4.4.4 结果与分析

4.5 多情绪语音驱动数字人

4.5.1 多情绪语音-动画数据集设计与采集

4.5.2 模型训练

4.5.3 结果与分析

4.6 应用

4.6.1 一种人工智能应用可视化的方法

4.6.2 游戏开发动画工具

4.7 总结

部分Ⅱ 计算机图形

第5章 实时面光源渲染

5.1 现状介绍

5.2 理论介绍

5.2.1 LTC简介

5.2.2 使用LTC对Microfacet BRDF进行拟合

5.2.3 简单实现

5.3 实践优化

5.3.1 水平面裁切

5.3.2 16位浮点数的数值精度

5.3.3 菲涅尔（Fresnel）

5.4 总结

第6章 可定制的快速自动化全局光照和可见性烘焙器

6.1 光照烘焙简介

6.2 基于Voxel的快速光线追踪的实现

6.2.1 Voxel是什么

6.2.2 Voxel的快速生成

6.2.3 更快的Voxel Octree生成

6.2.4 Voxel的快速光线追踪

6.3 Volume Lightmap的烘焙实现

6.3.1 单个Probe的Irradiance计算

6.3.2 Volume Lightmap的编码

6.3.3 Dense Volume Lightmap的所有Probe的Irradiance计算

6.3.4 Sparse Volume Lightmp的计算

6.3.5 Volume Lightmap的存储

6.3.6 Volume Lightmap的使用

6.4 Visibility的烘焙、存储与使用

6.4.1 Visibility数据的生成

6.4.2 Visibility数据降频

6.4.3 Visibility数据的存储

6.4.4 Visibility数据的使用

6.5 总结

第7章 物质点法在动画特效中的应用

7.1 物质点法简介

7.2 工业界现有的物质点法模拟库

7.2.1 物质点法的CPU实现

7.2.2 现有技术的缺点和困难

7.3 物质点法在GPU上的高效实现

7.3.1 粒子排序和粒子网格映射

7.3.2 写冲突

7.3.3 自动计算时间步长

7.3.4 多材料的物理模型

7.4 虚幻引擎中的物质点法插件

7.4.1 场景建模

7.4.2 模拟及预览

7.4.3 模拟结果的保存及使用

7.5 实现效果

7.5.1 计算性能

7.5.2 效果展示

7.6 总结

第8章 高自由度捏脸的表情动画复用方案

8.1 面部捕捉表情重定向到玩家自定义的脸

8.2 捏脸与表情系统概述

8.3 捏脸系统设计与实现

8.3.1 基于骨骼驱动的捏脸方案

8.3.2 捏脸编辑器实现

8.3.3 捏脸运行时

8.3.4 小结

8.4 表情系统原理与表情捕捉技术

8.4.1 表情系统原理

8.4.2 表情捕捉

8.5 表情动画补偿与性能优化方案

8.5.1 表情动画补偿技术

8.5.2 表情动画性能优化

8.6 总结

部分Ⅲ 动画和物理

第9章 多足机甲运动控制解决方案

9.1 机甲题材的游戏

9.1.1 需求及问题

9.1.2 方案探索

9.2 程序化运动动画

9.2.1 脚步运动

9.2.2 步态管理

9.3 表现生动化

9.3.1 与动画序列结合

9.3.2 曲线控制

9.3.3 惯性模拟

9.4 地形适应

9.4.1 非平地的落脚点修正

9.4.2 身体倾斜

9.4.3 摆动轨迹偏移

9.5 总结

第10 章物理查询介绍及玩法应用

10.1 物理引擎和物理查询

10.2 穿墙问题

10.3 物理查询

10.3.1 物理查询的作用

10.3.2 物理查询的种类

10.4 射线投射查询

10.4.1 概述

10.4.2 API和数据结构

10.4.3 抓钩玩法——使用射线投射查询寻找抓钩点

10.4.4 经典玩法——NPC的视线

10.5 扫掠查询

10.5.1 概述

10.5.2 API和数据结构

10.5.3 抓钩悬挂姿态

10.5.4 抓钩玩法——使用扫掠查询寻找踏脚位置

10.5.5 抓钩玩法——使用扫掠查询实现角色的移动

10.5.6 经典玩法——3D建造类玩法中的摆放位置

10.6 重叠查询

10.6.1 概述

10.6.2 API和数据结构

10.6.3 抓钩玩法——使用重叠查询检查悬挂位置的合法性

第11章 基于物理的角色翻越攀爬通用解决方案

11.1 应用场景介绍

11.2 CP系统的物理基础

11.2.1 射线检测

11.2.2 覆盖检测

11.2.3 扫掠检测

11.3 CP系统的设计思路

11.3.1 翻越和攀爬的共同条件

11.3.2 翻越的特殊条件

11.3.3 攀爬的特殊条件

11.4 CP系统的具体实现

11.4.1 初筛阶段

11.4.2 接触点查询

11.4.3 碰撞体距离测试

11.4.4 碰撞体通过性测试

11.4.5 碰撞体深度测试

11.4.6 碰撞体侧边斜度测试

11.4.7 碰撞体宽度测试

11.4.8 碰撞体上表面斜率测试

11.5 CP系统的性能优化和复杂度控制

11.6 游戏的应用与优化

11.6.1 高速移动检测优化

11.6.2 不同姿态的适配

11.6.3 与动画系统的结合

11.7 总结

部分Ⅳ 客户端架构和技术

第12章 跨游戏引擎的H5渲染解决方案

12.1 嵌入游戏的H5渲染引擎介绍

12.2 如何快速开发游戏周边系统及问题

12.2.1 H5 ES标准的提出

12.3 架构

12.3.1 完全自己渲染

12.3.2 RHI的封装

12.3.3 额外的RenderTarget负担

12.3.4 抽象为接口

12.4 渲染后端实现

12.4.1 UE4

12.4.2 UE3

12.4.3 Unity

12.4.4 自研引擎

12.5 渲染之外

12.5.1 网络库

12.5.2 脚本库和现代化Web开发流程

12.6 总结

第13章 大世界的场景复杂度管理方案

13.1 游戏里的大世界

13.1.1 渲染框架

13.1.2 系统框架

13.2 输入部分

13.2.1 对象复杂度评估

13.2.2 对象评分计算

13.2.3 大世界构成与Bucket分配

13.2.4 特殊场景对象的处理

13.2.5 系统指标制定

13.3 输出部分

13.3.1 输出检测器模块

13.4 反馈控制部分

13.4.1 复杂度控制器模块

13.4.2 Visibility检测

13.4.3 场景对象加载

13.4.4 反馈控制器模块

13.5 测试数据

13.6 总结

第14章 基于多级细节网格的场景动态加载

14.1 Level Streaming

14.2 基于多级细节网格的Level Streaming

14.3 将场景预处理成多级细节网格结构

14.3.1 输入场景

14.3.2 计算物件的加载距离并生成加载对象

14.3.3 生成场景的多级细节网格结构

14.3.4 将场景对象划归到相应的网格上

14.3.5 保存网格信息到文件

14.4 基于多级细节网格结构的加载

14.4.1 加载网格数据和物件代理对象

14.4.2 更新加载和卸载的物件

14.5 多级细节网格的其他应用

14.5.1 加载优先级

14.5.2 品质切换和机型适配

14.6 总结

部分Ⅴ 服务端架构和技术

第15章 面向游戏的高性能服务网格TbusppMesh

15.1 TbusppMesh摘要

15.2 TbusppMesh数据通信

15.2.1 多线程架构

15.2.2 事件驱动

15.2.3 零拷贝

15.3 TbusppMesh组网策略

15.3.1 整体架构

15.3.2 组网方案

15.3.3 点到点共享内存通信实现机制

15.3.4 相关代码

15.3.5 性能压测

15.4 TbusppMesh有状态服务

15.4.1 一致性Hash环

15.4.2 有状态实例Prepare上线流程

15.4.3 有状态实例Commit上线流程

15.4.4 有状态实例批量上线

15.4.5 云上有状态服务及HPA能力的支持

15.5 总结

第16章 游戏配置系统设计

16.1 游戏配置系统概述

16.2 游戏配置简介

16.3 游戏配置系统

16.4 配置设计与发布

16.4.1 数据存储形态

16.4.2 数据组织

16.4.3 数据格式

16.4.4 数据转换

16.4.5 数据发布

16.4.6 版本管理

16.4.7 不同环境使用

16.5 配置Web管理系统

16.5.1 架构设计

16.5.2 扩展开发

16.6 总结

第17章 游戏敏捷运营体系技术

17.1 游戏运营概况

17.2 DataMore大数据计算体系建设

17.2.1 实时数据计算

17.2.2 游戏数据服务血缘关系构建

17.3 基础平台

17.3.1 云原生微服务平台

17.3.2 云原生微服务网关

17.4 总结

17.4.1 价值

17.4.2 解耦

17.4.3 创新

部分Ⅵ 管线和工具

第18章 从照片到模型

18.1 从照片到模型概述

18.1.1 挑战

18.1.2 流程概览

18.2 拍摄和预处理

18.2.1 拍摄器材准备

18.2.2 被拍摄物体与环境选择

18.2.3 相机参数设定

18.2.4 相机拍摄要点

18.2.5 无人机拍摄

18.2.6 照片后期处理

18.2.7 原始模型生成

18.3 模型生成和处理

18.3.1 自动化管线

18.3.2 最终渲染

18.4 去光照

18.4.1 数据准备

18.4.2 多维LUT

18.4.3 环境光去光照

18.4.4 直射光去光照

18.4.5 直射光去光照的另一种方法

18.5 结果展示

18.6 总结

第19章 一种可定制的Lua代码编辑检测工具

19.1 LuaHelper简介

19.2 研究现状

19.3 实现原理

19.3.1 LSP介绍

19.3.2 LSP运行过程

19.3.3 LuaHelper运行过程

19.4 相关理论

19.4.1 词法分析

19.4.2 语法分析

19.4.3 语义分析

19.5 代码检测

19.5.1 实现原理

19.5.2 检测配置项

19.5.3 实现特点

19.6 注解功能

19.6.1 开发背景

19.6.2 实现原理

19.6.3 语法规则

19.6.4 语法详情

19.6.5 注解使用场景

19.7 总结

第20章 安卓平台非托管内存分析方案

20.1 内存问题

20.1.1 安卓平台简介

20.1.2 安卓平台现状

20.2 解决方案

20.2.1 方案存在的问题

20.3 适配游戏引擎

20.3.1 适配虚幻引擎4

20.3.2 适配Unity引擎

20.4 性能表现

第21章 过程化河流生成方法研究与应用

21.1 过程化挑战

21.2 Houdini/Houdini Engine简介

21.3 河流组成及视觉要素

21.4 河流生成

21.4.1 河流曲线生成

21.4.2 河网骨架生成

21.4.3 河网骨架生成延伸讨论

21.4.4 打破“水往低处流”限制

21.4.5 河岸、河床、河面生成（条带方案）

21.4.6 河岸、河床、河面生成改进（栅格方案）

21.4.7 减面、切块、LOD

21.4.8 流向

21.4.9 石头、水花

21.5 材质

21.6 工作流程

21.7 总结