从概念到成品:用AssetStudio制作手游角色的全流程

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  1. 打开 InsCode(快马)平台 https://www.inscode.net
  2. 输入框内输入如下内容:
    开发一个角色创建教程项目,逐步演示:1) 使用基础几何体构建角色轮廓 2) 添加细节雕刻 3) 创建UV贴图 4) 绘制基础材质 5) 设置骨骼和简单动画。要求包含分步指导、常见问题解决方案和优化技巧。输出为可交互的教程应用,支持用户跟随操作。
  3. 点击'项目生成'按钮,等待项目生成完整后预览效果

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最近尝试用AssetStudio完整制作了一个手游角色资产,从零开始到最终导出,整个过程既有趣又充满挑战。下面分享我的实战经验和踩坑总结,希望能帮到同样想学习游戏美术制作的朋友们。

1. 基础几何体构建角色轮廓

角色制作的第一步是搭建基础模型。这里推荐从简单的几何体开始,比如用立方体构建躯干、圆柱体做四肢。关键要注意比例关系,手游角色通常采用Q版或卡通风格,头部比例可以适当放大。

  • 先确定角色身高比例(比如3-5头身)
  • 使用细分曲面工具让基础几何体更圆润
  • 保持网格拓扑简洁,方便后续雕刻细节

2. 细节雕刻技巧

有了基础轮廓后,就要添加让角色生动的细节。AssetStudio的雕刻工具可以很好地处理这个环节:

  1. 先用大笔刷塑造肌肉轮廓和服装褶皱
  2. 中等笔刷添加纽扣、饰品等中型细节
  3. 小笔刷刻画面部表情和纹理细节

遇到细节丢失的问题时,记得检查细分层级是否足够。如果模型面数太高,可以先用低模雕刻再细分。

3. UV贴图制作

这是很多人容易卡住的环节。我的经验是:

  • 先自动展开UV,再手动调整重要部位(如面部)
  • 确保UV islands之间有适当间隔
  • 对对称模型可以重叠UV节省空间

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4. 材质绘制

手游角色通常使用卡通着色风格。在AssetStudio中:

  1. 先铺大色块确定主色调
  2. 添加阴影和高光增强立体感
  3. 最后用细节笔刷添加纹理

记得导出时选择手游常用的压缩格式,比如ETC2或ASTC。

5. 骨骼绑定与动画

要让角色动起来,需要:

  • 根据角色体型设置骨骼层级
  • 注意关节处的权重绘制要平滑过渡
  • 先制作待机动画测试骨骼效果

最后导出为FBX格式时,记得勾选嵌入媒体选项。

经验总结

整个流程下来,最大的体会是手游角色制作要特别注意性能优化。面数控制在1-2万,贴图分辨率根据设备适当调整。AssetStudio的工作流非常顺滑,特别是它的实时预览功能,能随时查看最终效果。

如果你想快速体验游戏开发,推荐试试InsCode(快马)平台。它的在线编辑器可以直接运行和测试游戏项目,还能一键部署查看实际效果。我测试时发现,从建模到部署的整个过程都能在一个平台完成,特别适合想快速验证创意的开发者。

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下次我准备尝试用这个流程制作一个完整的角色包,到时候再来分享更多细节技巧。

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创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

内容概要:本文介绍了基于Koopman算子理论的模型预测控制(MPC)方法,用于非线性受控动力系统的状态估计与预测。通过将非线性系统近似为线性系统,利用数据驱动的方式构建Koopman观测器,实现对系统动态行为的有效建模与预测,并结合Matlab代码实现具体仿真案例,展示了该方法在处理复杂非线性系统中的可行性与优势。文中强调了状态估计在控制系统中的关键作用,特别是面对不确定性因素时,Koopman-MPC框架能够提供更为精确的预测性能。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的研【状态估计】非线性受控动力系统的线性预测器——Koopman模型预测MPC(Matlab代码实现)究生、科研人员及从事自动化、电气工程、机械电子等相关领域的工程师;熟悉非线性系统建模与控制、对先进控制算法如MPC、状态估计感兴趣的技术人员。; 使用场景及目标:①应用于非线性系统的建模与预测控制设计,如机器人、航空航天、能源系统等领域;②用于提升含不确定性因素的动力系统状态估计精度;③为研究数据驱动型控制方法提供可复现的Matlab实现方案,促进理论与实际结合。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注Koopman算子的构造、观测器设计及MPC优化求解部分,同时可参考文中提及的其他相关技术(如卡尔曼滤波、深度学习等)进行横向对比研究,以深化对该方法优势与局限性的认识。
内容概要:本文研究了基于物理信息神经网络(PINN)求解二阶常微分方程(ODE)边值问题的方法,并提供了完整的Matlab代码实现。文章通过将微分方程的物理规律嵌入神经网络损失函数中,利用神经网络的逼近能力求解边值问题,避免传统数值方法在网格划分和迭代收敛方面的局限性。文中详细介绍了PINN的基本原理、网络结构设计、损失函数构建及训练流程,并以典型二阶ODE边值问题为例进行仿真验证,展示了该方法的有效性和精度。此外,文档还附带多个相关科研方向的Matlab案例资源链接,涵盖状态估计、优PINN物理信息神经网络用于求解二阶常微分方程(ODE)的边值问题研究(Matlab代码实现)化调度、机器学习、信号处理等多个领域,突出其在科学研究中的实际应用价值。; 适合人群:具备一定数学基础和Matlab编程能力的理工科研究生、科研人员及从事科学计算、工程仿真等相关工作的技术人员。; 使用场景及目标:①用于求解传统数值方法难以处理的复杂或高维微分方程问题;②为科研工作者提供PINN方法的入门实践路径,推动其在物理建模、工程仿真等领域中的创新应用;③结合所提供的丰富资源拓展至电力系统、故障诊断、优化调度等交叉学科研究。; 阅读建议:建议读者结合文中的Matlab代码逐行理解PINN实现机制,动手复现并尝试修改方程形式与边界条件以加深理解,同时可参考附带资源扩展应用场景,提升科研效率与创新能力。
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