游戏/电竞 算法模型 软件定制 案例

MotionWeaver 是一套面向 Unreal Engine 游戏开发的 AI 驱动角色动作生成系统，旨在解决传统游戏动画制作成本较高、动画资产复用困难、复杂动作衔接不自然，以及角色运动与动画表现难以协调等问题。 项目以神经网络动作生成技术为核心，结合游戏引擎的角色运动系统，实现从动画数据采集、模型训练到动作推理与引擎集成的完整技术流程。 主要功能包括： 动画数据采集与处理： 支持从 Unreal Engine 动画资产中提取骨骼姿态、位置、旋转及时间序列信息，完成骨骼映射、数据清洗、质量审核与训练数据集构建。 AI 动作模型训练： 提供基于深度学习的动作表示学习、姿态预测与生成模型训练功能，支持模型检查点管理、训练指标记录及实验评估。 条件动作生成： 利用角色根运动轨迹、历史动作状态及参考姿态等条件，生成连续骨骼动作，研究不同运动条件下的动画生成效果。 复杂动作约束： 针对跑酷、跨越障碍等复杂场景，支持参考姿态引导及关键帧约束，改善动作准确性与空间匹配效果。 UE 动画集成与验证： 提供模型推理与 Unreal Engine 动画系统的集成和实验验证能力，支持生成动作的预览、重建、测试及效果分析。 模型评测与对比： 通过骨骼位置误差、运动连续性、关键帧约束误差等指标，对不同模型及优化方案进行定量分析。 项目主要面向游戏角色动画生成、AI 动画技术研究和游戏开发工具链建设，为智能角色运动与游戏动画自动化提供技术基础。

「深空舰队：自治作战」是一款以"可训练的 AI 舰队指挥官"与"无限程序化星图"为核心卖点的太空即时战略游戏。对使用者而言，它把即时战略从"逐一下达单元微操"升级为"下达舰队级战术意图"：玩家以集火、包抄、编队、撤离、抢占资源点等指令指挥一支自治舰群，每艘舰由一个多智能体强化学习智能体实时决策（每 33ms 一个决策周期），自主判断接敌距离、护盾状态、阵型站位与火力分配，相当于拥有了一支"听得懂战术意图、打得像职业选手"的 AI 舰队。游戏内置训练与评估平台，玩家可在训练场微调 AI 并复盘其每一步决策依据；并提供单人战役与多人在线对战，配套 Elo 天梯、观战与指令级回放。 功能模块：①多人在线对战——支持 1v1/2v2/3v3，同屏 1600+ 单位，服务端 30Hz 权威仿真 + 客户端预测与 128ms 回滚，Elo 天梯匹配，支持延迟观战与指令级回放。②AI 自治舰队——玩家只发舰队级指令，单元级动作由策略网络实时解算，支持手动/半自动/全自动三档接管，全自动可离线挂机刷资源。③程序化星图生成——规则拓扑 + 扩散模型细化，行星/星云/资源带/隘口符合可玩性约束（出生点对称、资源均衡、路径连通），单图生成 <2 秒，舰船与星球贴图由微调扩散模型按风格化提示生成。④舰队编辑器——舰船分类（护卫舰/巡洋舰/航母/侦察舰）、武器槽位、护盾/引擎模组装配，装配影响智能体观测与动作空间，可保存编队与战术预设。⑤战役与动态叙事——程序化任务链，敌方指挥官对话与任务简报由微调 LLaMA-7B 实时生成，每次游玩文案不重复。⑥训练场与复盘——AI 决策可视化（注意力热力图、价值曲线、动作分布），单局轨迹可一键导出继续训练。 主要功能路径：登录建号 → 装配编队 → Elo 匹配 → 加载程序化星图 → 对局（下达舰队级指令，自治舰群解算单元动作，服务端权威结算弹道/碰撞/伤害）→ 结算复盘（胜负/资源/AI 决策可视化）→ 天梯更新与轨迹入池再训练。

《量子编织者：维度交响曲》是一款以量子物理与多维空间为核心的交互式模拟游戏，旨在通过可视化的方式让玩家体验不同维度下的粒子行为与物理规则。作品主要面向游戏爱好者、教育机构及独立游戏开发者，兼具娱乐性与科普价值。

基于以上原因，亟待开发一套通用可视化配置系统，能支持业务多维度资源配置，实现通过定义表单描述语言或者拖拽组件即可实现新页面的创建。 活动配置中心系统具有以下优点： - 定义了一套表单描述语法，整套界面支持可拖拽，操作便捷，支持多种数据结构，通用性强 - 支持配置数据数据同步，可以与业务方数据库表数据一一对应、实现了配置的读写分离 - 高性能 配置读取本地内存缓存，利用 Zookeeper 做实时更新，实时性强 - 高可用 sdk 支持配置持久化到本地文件快照，保证即使 server 不可用时业务端也能读取文件快照对外提供服务