唯有全程联网可拯救国产单机

本文通过鸡和蛋的故事比喻了行业的两种发展模式,并探讨了国产单机游戏面临的盗版问题。文章列举了近年来大量被破解的游戏案例,指出全程联网成为解决盗版的有效手段之一。

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  一个行业的发展可以用鸡和蛋的故事来形容。某一天有人发现鸡是可以下蛋的,然后他找来几只鸡来给他下蛋,为了让鸡持续下蛋人开始持续的喂鸡吃米。渐渐的他发现不同的鸡下的蛋质量不一样。这样他开始只给下的蛋好的鸡喂食。鸡同时也发现那些下的蛋质量好的鸡才有饭吃,这样鸡开始改变下蛋的姿势来提升蛋的质量。就这样发展下去鸡吃的越来越好,人得到的蛋也越来越好。
  这就是一个行业良好的发展过程。那不好的发展过程是啥样呢?
  还是鸡和蛋的故事。人发现了鸡可以下蛋就把鸡找来鸡。然后鸡确实开始下蛋了。不过人只喂给鸡很少的食物。渐渐的鸡越来越瘦,下的蛋质量也越来越差。鸡开始抗议,你不让我吃饱了我怎么下蛋。人也不满意,你下的蛋质量这么差凭什么让我给你吃。就这样鸡也不下蛋了,人也吃不上蛋了。


  下面这个不好的情况就是国产单机行业(包括传统软件行业)的现状。
  国产单机虽然近几年有复苏迹象,但盗版问题依然严重。原来听说国内破解的人都表示不再破解国产单机了,那时我天真的信了这句话,以为国产单机真的要摆脱盗版这个毒瘤了。但当我在网络上搜索的时候我震惊了,我看到了破解的人的成果:

  凡人修仙传单机版 已破
  轩辕剑6 畅游被威胁,塞过钱了
  永夜幻想曲 已破
  雨血前传蜃楼 已破
  面包房少女 已破
  风卷残云 已破
  楼兰·缘 已破
  雨血2:烨城 已破
  古剑奇谭 已破
  楼兰 轮回轨迹 已破
  碧之轨迹 已破
  空之轨迹 已破

  近几年新出的、各种你听过的没听过的90%以上均被破解,而且百度搜索到下载资源十分方便。这就是所谓的不破解国产游戏?呵呵

  像面包房少女这样的独立游戏,如果制作者能挣到第一笔钱,收回成本甚至小赚一笔,那就完全有可能再出新的作品,出更好的作品,我们玩家也可以玩到更多更好的游戏。但事实是,破解者不仅传播盗版,而且还要嘲讽制作者一番。制作者全给盗版网站免费打工了,他们的宣传都变成了盗版网站的流量。最后钱都到了盗版网站的口袋里,制作者只能眼看着连成本都收不回来,惨淡收场。

  所以目前的比较好的办法就是全程联网。

  虽然我也不太喜欢全程联网,因为玩单机还需要考虑网络问题,这确实不能令人愉快。但现在网络条件还不错,实在不行手机做热点也可以,所以也可以忍受。

  全程联网对厂商的好处:

  1.降低防破解难度,虽然不太可能高枕无忧,但起码可以大大延缓被破解被盗版的进度

  2.利于整合用户资源,增加用户粘着性,

  3.加快培养用户付费意识

  缺点就是得额外配置服务器,服务器差了会有严重副作用。不过这一点倒不用太担心,国内厂商网游运营经验丰富,这点应该难不倒。而且游戏更替的也快,老游戏玩的人少了可以腾出服务器给新游戏


  对玩家的好处:

  1.不用担心忘记反激活的问题,重装系统啥都没了,忘记反激活就算打客服能重新激活,那也够你折腾的

  2.云存档,到哪都能玩

  坏处:

  网络条件差的没法玩。这个没办法。但是现在绝大多数人都应该有稳定的上网环境,实在不行用手机开热点嘛。而且现在网游这么挣钱,也侧面说明了大家的上网环境基本上是不错的。


  厂商挣到钱,才能出更多更好的游戏,玩家也才能玩上更多更好的游戏。厂家锅里有,我们碗里才能盛上饭嘛。

  我反正是不想十年就抱着一款游戏玩,虽然十年前有很多不错的游戏,如武林群侠传、流星蝴蝶剑、仙剑等等,但我不可能抱着它们玩十年二十年。


  希望国产单机游戏越来越好

内容概要:该论文聚焦于T2WI核磁共振图像超分辨率问题,提出了一种利用T1WI模态作为辅助信息的跨模态解决方案。其主要贡献包括:提出基于高频信息约束的网络框架,通过主干特征提取分支和高频结构先验建模分支结合Transformer模块和注意力机制有效重建高频细节;设计渐进式特征匹配融合框架,采用多阶段相似特征匹配算法提高匹配鲁棒性;引入模型量化技术降低推理资源需求。实验结果表明,该方法不仅提高了超分辨率性能,还保持了图像质量。 适合人群:从事医学图像处理、计算机视觉领域的研究人员和工程师,尤其是对核磁共振图像超分辨率感兴趣的学者和技术开发者。 使用场景及目标:①适用于需要提升T2WI核磁共振图像分辨率的应用场景;②目标是通过跨模态信息融合提高图像质量,解决传统单模态方法难以克服的高频细节丢失问题;③为临床诊断提供更高质量的影像资料,帮助医生更准确地识别病灶。 其他说明:论文不仅提供了详细的网络架构设计与实现代码,还深入探讨了跨模态噪声的本质、高频信息约束的实现方式以及渐进式特征匹配的具体过程。此外,作者还对模型进行了量化处理,使得该方法可以在资源受限环境下高效运行。阅读时应重点关注论文中提到的技术创新点及其背后的原理,理解如何通过跨模态信息融合提升图像重建效果。
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