主要课程
- 计算机图形学
- 动画原理
- 游戏设计基础
- 人机交互技术
- 数字媒体项目管理
项目经验
- 参与校园游戏开发项目《幻想世界》，担任动作设计师，负责角色动画设计和物理引擎整合，使用Unity引擎实现流畅的动作系统。
- 在校期间，与团队合作开发一款独立游戏原型，获得校级创新设计大赛二等奖。
技能
掌握Maya、Blender等三维动画软件，熟悉Unity引擎开发，了解动作捕捉技术与游戏平衡性设计。
研究方向
专注于游戏引擎优化与动作系统开发，研究人工智能在动作设计中的应用。
主要课程
- 计算机图形学
- 游戏引擎架构
- 人机交互
- 数据结构与算法
- 动作捕捉技术
项目经验
- 领导研究生团队开发一款基于Unity的动作角色扮演游戏原型，设计自适应动作系统，提升玩家沉浸感，并实现物理模拟优化。
- 参与国家级科研项目，研究虚拟现实环境下的动作交互设计，发表多篇论文于核心期刊。
工作职责
- 负责游戏角色的动作设计和优化，包括角色行走、攻击、技能动画等，确保动作流畅性和战斗平衡性。
- 使用行业标准工具如Unity引擎和Motion Builder进行动作捕捉和动画曲线编辑，实现高精度动作模拟。
- 与美术团队协作，整合角色模型和动画资源，设计符合游戏世界观的动作框架，例如在MMORPG游戏中创建多样化战斗系统。
- 参与战斗机制迭代，测试和调整动作参数，确保玩家操作体验流畅，减少动作卡顿问题。
- 利用游戏引擎脚本语言（如C#）开发动作触发逻辑，实现技能冷却和动画过渡效果，提升游戏沉浸感。
- 分析玩家反馈，迭代动作设计，优化性能以适应不同平台，如PC和移动端。
- 专业技能关键词：动作捕捉、动画曲线、战斗平衡、角色动画、游戏引擎集成、团队协作。
工作职责
- 角色动作设计：负责游戏角色的战斗动作和动画开发，包括攻击、防御、技能释放等序列，使用行业标准工具如Blender和Unreal Engine进行动画曲线调整和优化。
- 战斗系统集成：设计并实现动作与游戏机制的无缝对接，例如在《王者荣耀》项目中，开发技能动画系统，确保动作响应时间符合玩家预期，提升游戏流畅度。
- 团队协作：与动画师、程序员和美术团队紧密合作，进行动作捕捉数据处理和迭代测试，使用动作编辑器工具如Mecanim优化角色动画性能，减少内存占用。
- 专业技能应用：运用游戏引擎特性（如物理引擎和动画蓝图）设计动态动作，例如实现基于AI的敌人动作反应，提升游戏沉浸感和玩家体验。
项目描述
角色动作设计
设计了60个游戏角色的核心动作集，包括攻击、防御、技能动画和角色交互动作。使用了Blender进行动画原型设计，并在Unity引擎中实现完整的动作系统，确保动作的流畅性和多样性。
技术难点
- 优化了动画数据以减少内存占用，通过使用混合树（Blend Trees）和动画状态机（Animation State Machines）处理复杂的战斗序列。
- 整合了物理引擎（如Unity的PhysX）来模拟真实感的碰撞和反馈系统，解决了动作在高速移动场景中的同步问题。
- 与美术团队合作迭代设计，确保动作符合游戏美术风格，并进行了多平台适配，包括移动端和PC端。
成果
项目上线后，角色动作系统获得了玩家好评，提升了游戏的沉浸感和战斗体验，支持了超过1亿的活跃用户。
项目描述
动作系统开发
负责设计第一人称射击游戏中的角色动作，包括移动、射击、爆炸和环境交互。使用了Mecanim引擎（Unity内置）进行动画制作，并开发了自定义脚本以优化动作循环和过渡。
技术难点
- 处理了高帧率需求下的动画压缩问题，通过动画重用和 LOD（Level of Detail）技术减少了加载时间。
- 集成了战斗反馈系统，使用物理引擎模拟弹道和角色受伤效果，确保动作响应的实时性和真实性。
- 与游戏策划团队协作，设计了多样化的武器动作和技能组合，支持了动态战斗机制。
成果
游戏成功上线，动作系统成为核心卖点，获得了良好的市场反馈，支持了全球范围的用户基础。
个人总结
作为一名资深游戏动作设计师，我拥有5年行业经验，专注于创建动态、流畅的动作系统，提升游戏沉浸感。
专业技能
- 精通Unity和Unreal Engine，擅长动作动画设计、物理引擎整合及角色控制系统开发。
- 具备优化性能和跨平台适配能力，熟悉工具如Blender和MotionBuilder。
工作经验
曾参与多款成功游戏项目（如AAA级动作RPG），负责核心动作机制设计，提升用户交互体验。
职业规划
致力于通过持续学习和团队协作，推动创新设计，目标成为动作设计领域的专家。
研究背景
在现代游戏开发中，角色动作的流畅性和真实感是提升玩家沉浸感的关键因素。传统动作设计方法往往依赖人工调整，效率低下且难以适应复杂场景。
研究内容
本研究聚焦于利用深度学习技术优化游戏动作系统，旨在通过AI模型实现动作的自动优化和实时渲染。研究涉及从动作捕捉数据中提取特征，并构建神经网络模型来预测和优化角色动作序列。
研究方法
采用卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）相结合的方法，对大量游戏动作数据进行训练。具体包括：
- 数据预处理：使用Kinect等设备采集高质量动作捕捉数据，并进行数据清洗和标准化。
- 模型训练：基于LSTM网络训练动作预测模型，以减少动作卡顿和延迟。
- 实验验证：在Unity游戏引擎中集成模型，进行多轮测试和性能评估。
研究成果
研究成果显著提升了动作渲染的流畅度，平均帧率提升约25%，并减少了开发时间。论文发表于国际游戏开发会议（IGDC），并被应用于商业游戏项目中，获得了玩家积极反馈。
研究背景
游戏战斗系统需要动态响应玩家行为，传统设计方法难以实现高度个性化和实时调整。本研究旨在探索AI技术在战斗动作设计中的应用，以提升游戏的交互性和沉浸感。
研究内容
研究核心是开发一种基于强化学习的战斗动作生成系统，能够根据玩家行为实时调整角色动作。内容包括动作库构建、AI决策机制设计，以及系统集成。
研究方法
采用强化学习框架（如Deep Q-Network, DQN），结合动作编辑工具（如MotionBuilder）进行迭代开发。
- 数据采集：通过游戏日志收集玩家战斗行为数据，使用Python脚本进行数据分析。
- 模型训练：设计奖励函数，训练AI agent以优化战斗响应速度和动作多样性。
- 系统测试：在Unreal Engine中实现原型，进行用户测试和A/B测试，收集反馈数据。
研究成果
成功开发了可扩展的AI战斗系统，支持多角色互动，减少了手动设计工作量约40%。研究成果获授权专利，并应用于多款AAA级游戏中，显著提升了玩家满意度和游戏评分。
- 英语：母语水平，雅思8.0证书持有者，能流利进行国际商务沟通和文档阅读。
- 日语：N3水平，能基本阅读日语游戏资料，提升跨文化协作能力。
- IGF游戏设计认证：国际游戏开发者协会认证，涵盖游戏机制设计，强化专业技能。
- 动作设计专业证书：由游戏行业机构颁发，专注于游戏动作系统开发，展示实战经验。