项目概述

担任《最终幻想15》角色设计团队的一员，负责创建游戏中的主要和次要角色视觉设计。项目涉及从概念草图到高精度建模的全过程，强调角色的美学一致性与游戏世界观的融合。

关键任务与职责

• 设计并迭代角色概念草图，使用软件如Photoshop和Procreate进行初步视觉开发。
• 进行3D建模与纹理贴图，利用Maya和Substance Painter实现角色的高模与低模制作，确保模型符合游戏引擎（Unreal Engine）的性能要求。
• 与动画团队协作，创建角色动画原型，包括行走、战斗和表情动画，使用Blender进行骨骼绑定和权重调整。
• 解决技术难点，如角色材质的实时渲染优化，采用PBR（基于物理的渲染）技术确保角色在高分辨率下保持流畅。

成果与影响

项目成功发布，角色设计获得玩家和评论家的高度评价，提升了游戏的视觉吸引力。通过角色设计，增强了游戏的情感表达和沉浸感，角色模型被用于多个营销材料和DLC扩展中。

项目概述

作为《赛博朋克2077》角色动画团队的核心成员，参与开发角色的动态互动系统，专注于增强角色在游戏中的实时动画响应，提升玩家交互体验。

关键任务与职责

• 优化角色动画系统，包括使用Motion Capture（动作捕捉）数据整合到角色骨骼中，确保动画的自然流畅。
• 设计并实现角色的环境互动动画，如攀爬、潜行和战斗反应，使用Unity引擎进行原型测试和迭代。
• 解决技术难点，如角色在复杂城市环境中的物理碰撞问题，通过调整骨骼绑定和动画曲线，减少卡顿和延迟。
• 协作开发表情和口型同步系统，采用面部捕捉技术（如Faceware）提升角色对话的真实性，确保符合游戏叙事需求。

成果与影响

项目贡献于游戏的高口碑，角色动画系统获得多个游戏奖项提名。通过创新的动画技术，增强了角色的沉浸感和玩家反馈，显著提升了游戏的商业成功和用户满意度。

研究背景

在虚拟现实游戏领域，角色互动系统的响应速度和沉浸感直接影响用户体验。本研究聚焦于优化这些系统，以提升游戏的交互性和真实性。

研究方法

采用了深度学习算法，包括卷积神经网络（CNN）和长短期记忆网络（LSTM），结合Unity游戏引擎进行原型开发。数据收集自多个游戏场景，使用强化学习模型训练角色互动行为。

研究成果

成功开发了一个优化框架，显著降低了系统延迟约30%，并提升了用户满意度。研究成果已发表在《虚拟现实与游戏设计》期刊上，获得行业应用认可。

研究背景

游戏角色的情感表达和动态行为是提升游戏叙事深度的关键。本研究旨在通过人工智能技术，构建更真实的角色情感模型，以增强玩家的沉浸感和情感共鸣。

研究方法

基于情感计算理论，使用情感计算框架（如C-EmoNet）和游戏引擎（如Unreal Engine）进行模拟。研究采用了多模态数据分析，包括面部表情、语音和动作识别，并结合强化学习算法优化角色行为。

研究成果

提出了一种新型情感建模算法，能够实时生成角色情感变化，提升游戏故事叙述的生动性。成果包括三项专利申请和多篇高水平论文，被应用于商业游戏开发中，获得良好市场反馈。