Nao_uの日記 このページをアンテナに追加 RSSフィード

2019-09-07

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https://cedec.cesa.or.jp/2019/session/detail/s5c9f6c908d5b7

  • 影、AO、SSR,レイマーチ雲、大気散乱、ボリューメトリックフォグなど全部入り
  • 17:20 ボリューメトリックフォグによる空島の地形に沿った近距離雲
    • メッシュで作成した雲を濃度マップとしてボリューム化して3Dノイズと合成

エースコンバット7における”空の革新”について エースコンバット7における”空の革新”について - Nao_uの日記 を含むブックマーク はてなブックマーク - エースコンバット7における”空の革新”について - Nao_uの日記 エースコンバット7における”空の革新”について - Nao_uの日記 のブックマークコメント

https://cedec.cesa.or.jp/2019/session/detail/s5c9cb6579df11

  • ミー散乱、雲底、雲頂など雲の基礎知識
  • TrueSky採用、パイロットに雲の特性を聞いて反映
  • ジオメトリ→TureSky→半透明の順で描画
    • 大気のミー散乱、ハイトフォグを調整
  • ミッション4ではシンガポールヘイズを再現、隣国の野焼きで黄色くなる
    • リニアに保管できるので日の出などが作れる
  • 雲の上下の高さとボリュームの幅で調整
  • 雲の量を変えるとアンビエントが変わる
  • 雲の上下の密度バランスで全体の形状を設定、上を濃くすると迷路っぽくなる
  • 夏のモコモコした雲→仏の薄い雲をパラメータ
  • 順方法、逆方向の産卵、アンビエント、太陽光の減衰率、ゴッド令などのパラメータで高原計算
  • エッジのパラメータは重要だがアーティファクトも出やすい。この辺は拡張している
  • 雲の配置を2Dテクスチャで設定できる拡張
    • 赤:雲を増やす 緑:減らす 青:そのままにする
  • 半透明合成用のTranslusency Modifireは自前追加したらしい…
  • ボクセルを視線に向くようにスライスすることで四角いアーティファクトが消せる
  • 様々な改善により、雲が占めるGPUコストが全体の3〜4割くらいに抑えられた

エースコンバット7 VRが実現したエースパイロット体験のひみつ エースコンバット7 VRが実現したエースパイロット体験のひみつ - Nao_uの日記 を含むブックマーク はてなブックマーク - エースコンバット7 VRが実現したエースパイロット体験のひみつ - Nao_uの日記 エースコンバット7 VRが実現したエースパイロット体験のひみつ - Nao_uの日記 のブックマークコメント

  • 作ったリソースを捨てることを前提に、イテレーションを上げることを重視
  • 離陸前の視線誘導、僚機を追うなど自動移動時に方向転換先を予測できるように
  • レーダーや機体の向きなどのUIをコクピットに統合することで実在感や没入感が上がる
  • ギャラクシアン3のゲーム開始前の導入と同じような文法で、入り口で機体を盛り上げる、ゲームが始まってからは酔い防止で守りに入る

レイ・トレーシングのデータ構造を極める! レイ・トレーシングのデータ構造を極める! - Nao_uの日記 を含むブックマーク はてなブックマーク - レイ・トレーシングのデータ構造を極める! - Nao_uの日記 レイ・トレーシングのデータ構造を極める! - Nao_uの日記 のブックマークコメント

https://cedec.cesa.or.jp/2019/session/detail/s5c63bce679db2

  • ほぼ全てのレンダラがBVHを使用(Bounding Volume Hertrlcy)
    • First-Hit 最初に当たった
    • Any-Hit 当たるかどうかだけ調べる(AOや影で使う)
    • Multi-Hit 原点から近い順に全ての接触を調べる(半透明で使う)

「強い」を作るだけが能じゃない!ディープラーニングで3Dアクションゲームの敵AIを作ってみた 「強い」を作るだけが能じゃない!ディープラーニングで3Dアクションゲームの敵AIを作ってみた - Nao_uの日記 を含むブックマーク はてなブックマーク - 「強い」を作るだけが能じゃない!ディープラーニングで3Dアクションゲームの敵AIを作ってみた - Nao_uの日記 「強い」を作るだけが能じゃない!ディープラーニングで3Dアクションゲームの敵AIを作ってみた - Nao_uの日記 のブックマークコメント

https://cedec.cesa.or.jp/2019/session/detail/s5c8f2a755dbc1

  • 自分と敵の相対位置やプレイヤーとの距離など97個のパラメータを与えて学習
  • いて欲しい適正な距離や、やって欲しい行動に報酬を与えることで個性を与えて望む形に学習させていく
  • 行動を補正したい時には再学習させるのではなく、追加で報酬を与えてコントロール(手移動でやってもいい?)
  • プレイヤーと敵、どちらか片方はちゃんとしたAIにしないと学習が進まない
  • 特定の連続攻撃が欲しいならそういう行動をセットにしておく
  • シチュエーションごとに学習が必要なので、複雑なステージで戦わせたいならそこで学習する必要がある
  • 保証ができないのと確認方法が課題

プロシージャルゲームコンテンツ制作ブートキャンプ 2019 Part 1 バリエーション生成 プロシージャルゲームコンテンツ制作ブートキャンプ 2019 Part 1 バリエーション生成 - Nao_uの日記 を含むブックマーク はてなブックマーク - プロシージャルゲームコンテンツ制作ブートキャンプ 2019 Part 1 バリエーション生成 - Nao_uの日記 プロシージャルゲームコンテンツ制作ブートキャンプ 2019 Part 1 バリエーション生成 - Nao_uの日記 のブックマークコメント

https://cedec.cesa.or.jp/2019/session/detail/s5c9c3b18b187c

  • 三分割、特殊等分割にボタンを追加して作業フローを簡略化
  • 種子の発芽シミュレーションの話
  • Pythonの使い所の話

プロシージャルゲームコンテンツ制作ブートキャンプ 2019 Part 2 機械学習 プロシージャルゲームコンテンツ制作ブートキャンプ 2019 Part 2 機械学習 - Nao_uの日記 を含むブックマーク はてなブックマーク - プロシージャルゲームコンテンツ制作ブートキャンプ 2019 Part 2 機械学習 - Nao_uの日記 プロシージャルゲームコンテンツ制作ブートキャンプ 2019 Part 2 機械学習 - Nao_uの日記 のブックマークコメント

https://cedec.cesa.or.jp/2019/session/detail/s5c9c3c8c9a39d

  • 機械学習の話
  • 建築の話

質疑:

  • pythonの情報ソースは?
    • no more retake
  • 背景はどう作ってる?
    • 今回のでもは河川+6角形でボロの意分割
    • 実際製品では、最短のルート検索から求められる合理的な道を用意してそこに面した正面を
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