走进VR开发世界(3)——虚拟现实游戏的十大误区

本文针对当前大众对于VR游戏的认知误区进行了详细的分析和解释。从技术发展的角度出发,阐述了VR游戏相较于早期产品的进步之处,并对诸如设备选择、用户体验、健康影响等问题给出了专业的见解。

我们算是国内第一批做VR游戏的团队了, 基本上都是一路踩着坑过来的, 也从侧面说明了目前VR游戏的不成熟. 但是, 得益于大公司的资源, 机会和合作关系优势, 我们能在第一时间获得前沿的资料, 并可以体验到最新的一些硬件原型. 所以, 对于整个行业的发展趋势, 相对于其他人会了解的更深入一些. 不过最近我们发现, 大众(甚至是做游戏开发的同事)对于VR的了解还是相当有限的, 甚至还有一些误解, 我觉得有必要总结分析一下, 让大家能够更清楚的认识虚拟现实游戏, 并去接受它.

1.头戴显示器不是一个新东西了, 很早就有了, 现在只是资本炒作火的

现在的VR市场火热我承认是有一部分概念炒作的因素推动, 但前提是VR在技术上的确已经有了突破, 达到了民用级别的体验. 一方面是OLED液晶屏的技术发展让体积和分辨率可以让人满意, 另外一方面是各种传感器和软件优化把延迟降低到了不可察觉的程度. 虽然SONY在几年前就推出过三代的头显, 但这个与现在我们所说的VR是不一样的. 我们所说的VR(显示器), 相对于过去, 不仅仅是像3D电影般的体验, 而是加入了360度无死角的自由视野, 从而带来了身临其境的沉浸感. 这份”沉浸感”, 很难通过语言去描述, 只有真正去体验过的人才知道其中的美妙.

2.不就是一个壳子加两个镜片吗? 买个Google纸盒子玩玩就行了

很多人都会问, Oculus和Cardboard都是VR, 为什么价格差了上百倍? Cardboard(包括国产的各种塑料版本)能够提供基础的VR体验: 3D, 环绕, 沉浸感. 但是, 很多人体验过后就不会再有动力进行再体验了, 为什么呢? 因为它的体验不够好. 一方面, 手机VR受限于机能的限制, 只能展示一些非常简单的画面, 完全达不到”现实”或以假乱真的程度; 另一方面, 由于手机VR的转头是依赖手机的陀螺仪进行计算的, 延迟非常大, 再加上手机屏幕本身的刷新率和延迟, 造成了转头时画面无法及时更新到正确的位置上. 这不但破坏了VR的沉浸感, 甚至会对身体造成不适. 之前我翻译的几篇文章已经明确说过, 要想达到良好的VR体验, 延迟是非常重要的一个指标, 必须在20ms以下, Oculus在这方面做了大量的优化工作. 目前的手机VR方案, 除了GearVR没有一个达标, 所以, 基于手机的Cardboard(或XX镜)并不能代表现阶段的VR技术和体验, 有机会还是要尝试Oculus/Vive/PSVR.

3.近视眼玩不了啊, 普及不了有什么用

事实上, 经过良好的工业设计, 近视眼是可以在戴眼镜的同时佩戴VR显示器的. 我个人就是个近视眼, 天天带着Oculus DK2做开发, 并没有什么不方便, 比去电影院看IMAX3D戴两层眼镜强多了. 不过, 有些头显的设计的确对近视眼镜考虑不太好, 如HTC Vive, GearVR, 以及国产的几个. 这方面SONY的PSVR做的最好, 佩戴舒适性相当不错, 再次证明了”索尼大法好”.

4.眼睛离屏幕那么近会不会瞎啊

每当有一个新事物出现时, 总有人想当然地以为对身体不好, 这就是像”照相机能摄魂”, “手机致脑癌”, “WIFI会流产”一样. 眼睛虽然离屏幕是很近, 但是并不是聚焦在近距离上, 因为有凸透镜的存在, 你看的是几米甚至上百米远的东西. 比起躺床上看手机来说, 眼睛受的伤害小的多. 如果非要挑一个可能对眼镜有负面作用的因素的话, 我想低刷新率才是值得关注的. 所以, 请不要长时间体验基于手机的VR产品, 因为它们的刷新率多数连60FPS都不到, 会导致视觉疲劳并引起晕动症.

5.VR头显只是一个显示器, 并不会产生新的游戏体验

我在一开始接触VR时也是这么想的. 做为相对来说比较”核心”向的玩家, 对游戏的品质要求都比较高, 而VR最初只是换了个显示方式, 并没有带来新的玩法和体验. 但是, 我们也注意到, 各种VR周边的操作设备已经随着VR市场也火热起来, 比如跑步机, 体感控制器, 动作捕捉等. 其实大家的目标都是一致的, 在虚拟世界中还原”现实”的操作体验. 我们团队也在VR中尝试了各种像LeapMotion/RealSense/Hydra/Wiimote之类的设备, 最终把Kinect2与Oculus结合实现了一版还算满意的操作. 想像一下在虚拟世界中, 不但只能看, 还有身体和双手了, 可以抓, 扔, 拍, 打, 摸……这其实才是VR带来的全新用户体验, 从游戏设计上也可以产生新的玩法. 所以, 良好的VR体验, 必需配合自然操作习惯的控制器, 这也是手机VR方案目前无法实现的. 从三大VR厂商的硬件路线看来, 目前大家的选择趋于统一: 双持控制器. 这算是在成本, 技术和体验之间的一个平衡点, 未来的游戏可以参考这个方向进行设计了.

6.现阶段的VR解决不了晕的问题, 肯定普及不了

“晕动症”好像是伴随VR出现的一个新词, 大概的症状与晕车晕船差不多. 很多人在第一次体验VR后都会或多或少地出现一些症状, 这也造成了很多人的顾虑. 本质上来说, 我觉得导致它的原因有两个: 一个是你没动, 但是看到的画面动了; 另一个是你动了, 但是画面没跟上. 晕车晕船的原因跟第一个因素也有直接关系, 所以在进行VR游戏设计的时候, 需要尽量避免被动的身体移动和转向. 这种情况导致的症状轻重, 跟个人体质有很大关系, 而且随着体验次数多了之后是可以减轻或消除的. 所以, 这个因素是可以通过游戏设计和体能训练消除掉的. 那另一个因素呢? 主要看硬件和软件的优化, 也就是延迟的优化. 所以, 在选购VR硬件和游戏时, 必须把延迟, FPS等做为首要的筛选标准, 那现阶段的手机VR产品几乎全军覆没了.

7.VR不够NB, AR才是未来

我不是很认可这个观点, 因为它们的领域是不一样的. 对于游戏来说, 我们更喜欢虚拟的, 幻想的, 现实中不存在的东西, 比如仙侠, 魔幻, 科幻, 二次元等, 这些是在现实世界中接触不到的东西, 是常人难以想像的. 所以, VR天生就是为游戏而生, 因为它可以带给我们从未有过的体验, 把幻想变成现实. 而AR的应用领域更广一些, 我想它更适合各种行业应用, 未来可以渗透到我们生活的方方面面. 从目前的硬件技术来说, VR已经接近民用标准, 而AR还需要几年的时间. 总的来说, 它们在技术上是非常相似的, 所以也有人提出”混合现实(Mixed Reality)”的概念, 把它们当成同一种技术的不同应用也未尝不可.

8.我体验过很多demo, 都太卡了, 全是残影, 现在的硬件不成熟

如果你体验的手机VR, 这个是硬件原因, 建议体验下Oculus. 如果你体验的是Oculus, 那要么是主机性能不够, 要么是游戏优化太差. 造成这个现像的原因本质上还是延迟, 硬件厂商给我们提供了足够低的延迟, 软件开发者也要给力才行. 通常VR显示器都有一个FPS的要求, 这个FPS是最高的FPS, 同时也是最低的FPS. 与传统游戏不同, 60FPS的游戏偶尔掉到30FPS也不会什么明显的体验差异, 但在VR游戏中, 低FPS直接导致转头时严重的拖影/残影现象, 进而引起身体的不适. 所以, VR游戏的体验差并不一定是头显的原因, 多数跟内容和显卡有关系. 以Oculus Rift消费版为例, 像素处理压力是主机游戏的7倍, 所以想要流畅地进行体验, 一块高端显卡是少不了的.

9.Oculus DK2我也体验过啊, 分辨率太低了, 全是狗牙

DK2只是开发版, 并不能代表现有的硬件水平. 以明年(2016)的消费硬件为例, 分辨率提升到接近2k的水平, 像素密度已经不是影响体验的主要因素了. 虽然仔细看还是能够看到像素点, 但已经不会因为锯齿和纱窗效应让人出戏了.

10.做为一个电竞高玩, VR游戏没有办法发挥出我的操作水平

其实对于电子竞技来说, 本身就是与游戏相关的, 甚至”一代补本一代神”. 而VR游戏的操作设备已经不适合键盘鼠标了, 而是接近于自然操作体验的设备, 所以, 操作水平是需要重新进行评估的, 标准也不再是APM之类. 以我体验过的BulletTrain为例, 射击的准确性就像真枪射击一样, 同样需要很好的技术. 我想以后的游戏操作水平, 会更加看重全身的协调性, 操作可以做得比现在的游戏更加具有乐趣和挑战性.

总之, VR游戏在技术层面已经做好了准备, 剩下的只是时间问题. 虽然在分辨率, 无线传输, 重量, 操作等方面还有改善空间, 但目前阶段已经真正可以提供大众可以接受的体验. 我们所要做的, 就是以一种开放的心态去接受它. 2016, VR元年, 值得期待!

标题SpringBoot智能在线预约挂号系统研究AI更换标题第1章引言介绍智能在线预约挂号系统的研究背景、意义、国内外研究现状及论文创新点。1.1研究背景与意义阐述智能在线预约挂号系统对提升医疗服务效率的重要性。1.2国内外研究现状分析国内外智能在线预约挂号系统的研究与应用情况。1.3研究方法及创新点概述本文采用的技术路线、研究方法及主要创新点。第2章相关理论总结智能在线预约挂号系统相关理论,包括系统架构、开发技术等。2.1系统架构设计理论介绍系统架构设计的基本原则和常用方法。2.2SpringBoot开发框架理论阐述SpringBoot框架的特点、优势及其在系统开发中的应用。2.3数据库设计与管理理论介绍数据库设计原则、数据模型及数据库管理系统。2.4网络安全与数据保护理论讨论网络安全威胁、数据保护技术及其在系统中的应用。第3章SpringBoot智能在线预约挂号系统设计详细介绍系统的设计方案,包括功能模块划分、数据库设计等。3.1系统功能模块设计划分系统功能模块,如用户管理、挂号管理、医生排班等。3.2数据库设计与实现设计数据库表结构,确定字段类型、主键及外键关系。3.3用户界面设计设计用户友好的界面,提升用户体验。3.4系统安全设计阐述系统安全策略,包括用户认证、数据加密等。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程,包括编码、测试及优化等。4.1系统编码实现采用SpringBoot框架进行系统编码实现。4.2系统测试方法介绍系统测试的方法、步骤及测试用例设计。4.3系统性能测试与分析对系统进行性能测试,分析测试结果并提出优化建议。4.4系统优化与改进根据测试结果对系统进行优化和改进,提升系统性能。第5章研究结果呈现系统实现后的效果,包括功能实现、性能提升等。5.1系统功能实现效果展示系统各功能模块的实现效果,如挂号成功界面等。5.2系统性能提升效果对比优化前后的系统性能
在金融行业中,对信用风险的判断是核心环节之一,其结果对机构的信贷政策和风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法,尤其是Sklearn工具包,建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法,并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域,其基本理念是通过数据自动学习规律,而非依赖人工设定规则。在信贷分析中,该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律,进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn(Scikit-learn)是Python语言中广泛使用的机器学习模块,提供多种数据处理和建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程,是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型,特别适用于二类问题。在信用评估中,该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值,从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法,适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中,该方法能够通过寻找最佳分割面,区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数,可应对复杂的非线性关系,提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前,需对原始数据进行清理与转换,包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分,常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰,增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn,可以将数据集划分为训练集和测试集,并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时,更应关注模型的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力,可采用集成策略,如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差,增强整体预测的稳定性与准确性。 综上,基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法,结合合理的数据处理与模型优化,实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中,需持续调整模型以适应市场变化,保障预测结果的长期有效性。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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