籌備兩年，60萬字誠意續作《騰訊遊戲開發精粹Ⅱ》正式釋出

2019年，騰訊遊戲學堂聯合多名技術專家，整理沉澱前沿技術方案，出版《騰訊遊戲開發精粹》，受到了行業的關注和認可。經過2年籌備，《騰訊遊戲開發精粹Ⅱ》正式釋出，收錄 21 個在上線專案中得到驗證的技術方案，深入介紹騰訊遊戲的新研究成果和新技術進展，涉及人工智慧、計算機圖形、動畫和物理、客戶端架構和技術、服務端架構和技術及管線和工具等多個方向。適合遊戲從業者、遊戲相關專業師生及對遊戲幕後技術原理感興趣的普通玩家。


在《騰訊遊戲開發精粹Ⅱ》中，你能瞭解到以下技術方案

第一部分，人工智慧

第一章，基於照片的角色捏臉和個性化技術

角色的個性化已經成為現今遊戲的一個常見需求。根據使用者的照片，生成帶有使用者特徵的遊戲人臉將會提升使用者的角色代入感和遊戲體驗。本方案設計了一個智慧捏臉系統，可以根據使用者上傳或拍攝的人臉照片進行自動的三維人臉關鍵點檢測，將標準的人臉根據遊戲風格進行相應的變化，生成保持使用者人臉特徵且具備遊戲風格的三維人臉模型。

第二章，強化學習在遊戲AI 中的應用

通過利用深度強化學習，我們在競速類、格鬥對戰類等品類的遊戲上建立了快速的遊戲AI生成管線。它只需要部分的人工參與，即可以批量地生成高質量的BOT AI。這些BOT AI在競技水平上不僅能夠比肩人類頂尖玩家，也能適配各個段位的人類玩家。與此同時，這些BOT AI在擬人性上也相比傳統方法有更佳表現。

第三章，多種機器學習方法在賽車AI 中的綜合應用

第三章以研發高強度的競速賽車AI為目標，介紹遺傳演算法、監督學習和強化學習在賽車AI中的研究和應用。文章首先介紹利用遺傳演算法進行程式自動化調參解決人工調整AI引數的複雜問題，以得到能力較為不錯的賽車AI引數；再採用通俗易懂的語言，介紹監督學習和強化學習訓練賽車AI模型的基礎知識以及落地過程中可能面臨的挑戰，並對它們的應用做簡要分析，以便於缺少相關知識的遊戲從業人員瞭解這兩項技術。

第四章，數字人級別的語音驅動面部動畫生成

本章論述了一種基於機器學習方法的語音驅動數字人處理框架和相關演算法。與 傳統的基於規則或資料驅動的Lip Sync（Lip Synchronization，脣形同步）解決方案不同，該方案分析了高保真數字人面部繫結系統的製作管線和資料特點，並從機器學習的角度對該繫結進行抽象，定義了一個語音-控制器的端到端學習框架。基於這個框架，提出了一種基於深度學習的語音驅動面部動畫模型。

第二部分，計算機圖形

第五章，實時面光源渲染

隨著基於物理的渲染在實時渲染領域廣泛應用，面光源變得越來越重要。面光源與經典的方向光、點光源等光源的區別在於其解為一個積分式，求解方向中Linearly Transform Cosine（LTC）由於精確性、較好的效能、支援多種型別的光源成為遊戲等實時渲染應用程式的首選方案。然而要將LTC 在移動平臺的生產專案中使用仍然存在不少挑戰。本章將對一系列在實踐中遇到的問題展開討論。

第六章，可定製的快速自動化全域性光照和可見性烘焙器

本章提供了一個可定製的快速烘焙方案，底層提供基於Voxel（體素）的快速構建和光線追蹤，上層根據需求提供若干烘焙實現。該方案具有硬體要求低、可快速迭代、全自動等優勢，如《王者榮耀》的對戰地圖可以在幾秒之內預覽烘焙效果，大大提升了專案美術迭代的效率。

第七章，物質點法在動畫特效中的應用

最近一段時間，高質量的動畫與電影中（尤其是好萊塢）開始使用一種稱為物質點法（Material Point Method）的新的物理模擬技術。我們基於物質點法開發了可以用於製作對視覺細節要求較高的CG過場動畫的Physion，可以充分發揮最新的GPU架構提供的強大計算力；與傳統的CPU模擬器相比，計算效率提高了數百倍，在PC端絕大多數場景下可以達到實時或者準實時的速度。

第八章，高自由度捏臉的表情動畫複用方案

本章所闡述的技術方案幫助遊戲美術師高效製作捏臉控制器，賦予玩家更高的自定義形象的能力。面部表情捕捉方案可以生產高質量的表情動畫美術資產。表情補償技術將細膩的表情融入玩家捏出的特徵臉。最後，通過針對移動端的表情系統效能優化和LOD 方案，使得更多的手機遊戲玩家可以體驗到這一切。

第三部分，動畫和物理

第九章，多足機甲運動控制解決方案

本章總結了一套以程式化動畫為核心，結合動畫序列、曲線控制及物理模擬等手段來增強表現力的解決方案。該方案不僅從根本上解決了滑步問題，還能為不同形態的機甲快速生產和迭代運動動畫，使小團隊在人力資源有限的情況下，依然能高效地打造高品質的機甲運動效果。

第十章，物理查詢介紹及玩法應用

物理引擎的應用是遊戲開發的重要組成部分。本章主要介紹物理引擎中的物理查詢功能，同時附帶相關玩法的實現方法。通過閱讀本章，讀者可以瞭解物理查詢的作用和基本分類，以及3 種查詢類別的演算法和相關玩法實踐。

第十一章，基於物理的角色翻越攀爬通用解決方案

我們開發了CP（Collison Probe，碰撞探測）系統，該系統基於物理系統的場景查詢（Scene Query）功能，適用於各種不同的物理系統介面。本章介紹的演算法在遊戲《無限法則》中已經正式使用。開發中的難點主要來自對遊戲中複雜情況的歸納和演算法的複雜度控制。

第四部分，客戶端架構和技術

第十二章，跨遊戲引擎的H5 渲染解決方案

本章介紹一種方法，通過實現一套精簡版本的HTML5渲染引擎來遮蔽不同遊戲引擎、平臺的底層差異，同時保留遊戲引擎必要的互動體驗，可以採用H5 的開發方式來快速實現運營活動開發，最終做到開發和運營分離，運營部門自主開發運營活動而不依賴遊戲發版節奏。

第十三章，大世界的場景複雜度管理方案

在相同的硬體平臺下，複雜度管理方案很大程度上決定了大世界場景裡填充內容的數量和質量。本方案基於控制理論中的負反饋控制系統，最終可達成：1、離線檢測工具，自動分析場景各區域複雜度。2、執行時根據平臺設定，智慧控制場景內容的載入解除安裝、顯示隱藏、LOD控制等。3、根據平臺負載能力和當前負荷，更有效的控制執行負荷，獲取平滑的fps。

第十四章，基於多級細節網格的場景動態載入

大型次世代手遊在移動端極易遇到大規模場景載入導致的效能問題，Level Streaming（關卡流式載入）是用於解決大場景載入的一類技術。本章將介紹一種基於多級細節網格的Level Streaming 技術，它可以提高載入速度，降低載入記憶體，改善載入卡頓等效能問題。

第五部分，服務端架構和技術

第十五章，面向遊戲的高效能服務網格TbusppMesh

TbusppMesh 是一款騰訊自研的適合遊戲微服務化的ServiceMesh（服務網格），提供了有狀態服務一致性Hash 路由、選主、容災等適合遊戲業務場景的核心能力，助力遊戲微服務化改造上雲並提高CI/CD 效率。本章從資料通訊、組網策略、有狀態服務3 個方面介紹TbusppMesh 的技術原理和實現。

第十六章，遊戲配置系統設計

本章主要介紹一種便捷的遊戲配置管理方式，它實現了視覺化管理、版本歷史和回滾和一站式釋出。本章在講述遊戲配置系統的同時，會對整個遊戲配置從設計、生產到使用進行詳細介紹，並在Github 上釋出了一個Demo 例項供讀者對照參考。讀者可以在Github 上探索configmanagedemo 檢視Demo 具體實現細節。

第十七章，遊戲敏捷運營體系技術

我們提出的一套不依賴版本的敏捷運營技術DataMore及其服務體系，基於遊戲的日誌以及標準化API介面，藉助於實時計算能力打造的與遊戲解耦的運營工具鏈，幫助遊戲實現敏捷快速運營。

第六部分，管線和工具

第十八章，從照片到模型

2019 年，舉世聞名的巴黎聖母院被燒燬。所幸早年已經有學者對整個巴黎聖母院進行了完整的掃描和建模，這對後續的重建工作起到了重要的指導作用。本章搭建的Photogrammetry 生產管線可以用於從普通大小物件到大地形、大型物件模型的重建，將從拍攝照片到輸出可用於實時渲染的模型的整個流程智慧化、自動化，以便用較少的人力、較快的速度完成大規模室外場景的3D 重建工作。這將對遊戲製作、數字化展覽、數字化記錄儲存歷史文化遺產、科學研究等起到很大的幫助作用。

第十九章，一種可定製的Lua 程式碼編輯檢測工具

Lua 語法簡單、使用靈活，在遊戲開發中十分流行。但其生態並不完善，各外掛在對Lua 專案的支援上仍存在一些不足。本章遵從微軟LSP（Language Server Protocol，語言服務協議），前端使用TypeScript 語言，後端使用Go 語言開發了一款跨平臺Lua 工具。目前主要提供了VSCode 外掛的應用LuaHelper。

第二十章，安卓平臺非託管記憶體分析方案

安卓平臺一直缺乏簡單易用的非託管記憶體資料採集與分析工具。對於大型遊戲專案來講，沒有合適的底層工具，記憶體分析就是噩夢般的存在。本章旨在通過整合安卓平臺中的相關技術，提供一種易用且高效的非託管記憶體資料採集和資料分析解決方案。

第二十一章，過程化河流生成方法研究與應用

目前比較有特色的河流生成方法是遊戲《地平線：黎明時分》中提出的方法，考慮了階梯瀑布、山谷侵蝕、寬度變化等河流自然特徵，能夠得到比較生動的效果。本章借鑑地平線方法，在此基礎上進行補充和擴充套件，實現一套魯棒可控的河流生成系統。

本書獲得多位業界高層、行業專家力薦

騰訊公司把自己技術人才多年研發的經驗積累編篡出書，無疑是對中國遊戲技術研發的巨大貢獻。


從業的開發人員或有興趣在相關技術方向發展的同學能從中獲得行業中較新的且已經落地的技術的第一手資料。


該書不僅體現了人工智慧與計算機圖形學深度融合這一技術發展趨勢，還深入介紹了工業界非常關注的記憶體管理、客戶端和服務端架構等工程實戰經驗，能讓讀者全面、快速地瞭解實時圖形的新技術進展。


本書由鵝廠遊戲的技術大牛出品，記錄和分享了在面對技術時代變遷時，在大型線上遊戲作品中如何應用AI 技術和場景落地的經驗、教訓，以及他們的思辨路徑。推薦給喜歡遊戲產業，喜歡AI 新科技的朋友們。


我們嘗試將專案中積累沉澱的前沿技術方案與全行業共享，希望能激發出更多的想象力和創意，不斷豐富遊戲技術在不同場景、產業運用的可能，共同探索產業契合未來的可能路徑。


作為《騰訊遊戲開發精粹》的續作，本書維度更豐富、技術更前沿，希望為讀者朋友們提供更好的閱讀體驗。同時，期待能以本書為契機，促進遊戲行業更多的分享交流，推動遊戲行業良性發展，助力遊戲人成就遊戲夢想。


《騰訊遊戲開發精粹Ⅱ》和時下的熱詞Metaverse（元宇宙）遙相呼應：騰訊遊戲在計算機圖形學、動畫上的實踐，工業化的生產流水線，各種AI 能力和應用，大世界的C/S 架構……凡此種種，均有助於讀者搭建自己的虛擬世界。


對於正在從事遊戲開發或對遊戲開發好奇的讀者，本書既可以擴充知識面，又可以對照著動手實踐。


《騰訊遊戲開發精粹Ⅱ》是一部技術好文集錦，囊括了當前遊戲開發所必需的多種關鍵技術。


本書由騰訊遊戲多位資深技術專家共同編撰，涵蓋了遊戲研發各重要領域的知識，代表了騰訊遊戲前沿的技術實踐。


《騰訊遊戲開發精粹Ⅱ》貴在實戰和實踐，除技術和演算法外，我們更能看到這些技術和演算法是如何應用到具體的專案中最終面見玩家的，是一個有實戰意義的完整分享。


希望本書用心編撰的內容能給予讀者更多啟發，我們一起知行並進，持續探索前沿技術對遊戲開發的內在提升。


購買方式

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