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开发Post-Mortem-Riff Racer

发布时间:2019-09-29 09:33

程序生成在今天很常见,预先编程的算法随机地雕刻从敌人和物品到完整虚拟环境的所有内容。然而,较少探索的是使用音频为该算法提供动力。

这不是一个独特的概念。节奏动作类型不仅从这个设计理念中崛起,诸如拼图赛车手Audiosurf等游戏也探索了从您自己的音乐收藏中构建游戏的潜力。 Foam Entertainment决定更进一步。

该工作室成立于2013年,由联合创意总监Phil Clandillon和Steve Milbourne共同经营,他们开始了他们在音乐界的职业生涯。两位狂热的游戏玩家以他们以科技为主导的音乐项目给这个市场留下了深刻的印象,他们将注意力转向我们自己的行业,目的是制作基于音乐技术的游戏。结果是Drive Any Track,后来改名为Riff Racer。

我们见过Audiosurf之类的东西,并且一直以为:如果你真的可以驾驶这样的赛道那就太酷了一个街机赛车手,而不是收集块节奏型游戏? Milbourne告诉Develop。 因此,我们开始尝试游戏设计,看看我们是否可以创造愉快的体验。从那里开始。记录

跟踪记录

正如米尔伯恩所说,目标是制作一款游戏,不同于之前使用音乐的任何基于音频的赛车塑造轨道而不是填充轨道。为了做到这一点,他和他的同事不得不仔细看看音乐本身。

我们决定更多地关注一首歌中的 moments C从一节经历的改变米尔伯恩解释说,合唱或大跌 C而不是简单的节奏游戏, 米尔伯恩解释道。

我们想让体验更加身临其境,并融入音乐部落主义,所以我们设计汽车来反映音乐流派。 G-wagon型车辆适用于嘻哈音乐,适用于摇滚的肌肉车,适用于古典音乐的老式汽车等,以及适合您演奏的风格的环境。

然而,让我们的分析准确地检测 选项,例如合唱,是一个很大的挑战。许多分析工具只是检测BPM之类的东西并从那里开始。

嘻哈歌曲往往更有弹,而摇滚歌曲往往会有更大的漂移。

起初,Milbourne和Clandillon使用在线API The Echonest开始分析,并为Riff Racer音乐创作曲目奠定基础。然而,当Spotify购买Echonest并锁定公众使用时,它又回到了绘图板。

我们必须建立自己的音频分析解决方案,最终结果更好一些 Milbourne回忆说,这一切都是在用户方面完成的。

我们最初在Unity中制作游戏原型。当时那里的驾驶物理学并不是很好,所以我们最终使用了另一家公司的特定驾驶引擎。这有其优点和缺点,但我们感到满意的是最终结果很好并且玩起来很有趣。安全的声音

这对二人组合磨练了可以研究音乐的分析工具。从中获取游戏环境,他们不得不经常质疑他们想要采用这个概念的程度。轻松聆听的音乐可能会产生一种玩家可以毫不费力地处理的音轨,但会投入一些重金属,而野外的景观可能会阻止玩家继续进行。

这是一个折腾之间beingMilbourne证实,保持安全,因此每条赛道都可以 或全力以赴。 如果你演奏一首绝对疯狂的歌曲,那么你会得到一首绝对疯狂的曲目。这可能是超级难度,但有人会获得高分。我们选择了后者,但是正确的做法很难。

用户可以上传他们选择的任何音轨这一事实也意味着泡沫无法完全预测音乐可能会被投掷出来。游戏。正如米尔伯恩所观察到的那样,他们肯定不会以任何方式排除任何东西: 人们在谈到他们自己的音乐收藏时会变得非常热情。

我们不得不尝试和尽可能地获得最佳平衡。最后的游戏是实验的,因此有些曲目可能无法获得最佳赛车体验,但这也是旅程的一部分。当你找到一首能与歌曲连接得非常好的歌曲时,它会感觉很棒。

我们为不同类型的音乐创造了不同的环境和配色方案,而游戏玩法经常反映出你的流派playing正在播放。嘻哈歌曲往往更有弹,而摇滚歌曲往往有更大的漂移。

米尔伯恩和他的同伴开发甚至玩玩家用来沿着每个赛道比赛的车辆。除了预先设计的类型特定的,团队已经偷了一些车载复活节彩蛋进入游戏。作为一个例子 C

程序生成在今天很常见,预先编程的算法随机地雕刻从敌人和物品到完整虚拟环境的所有内容。然而,较少探索的是使用音频为该算法提供动力。

这不是一个独特的概念。节奏动作类型不仅从这个设计理念中崛起,诸如拼图赛车手Audiosurf等游戏也探索了从您自己的音乐收藏中构建游戏的潜力。 Foam Entertainment决定更进一步。

该工作室成立于2013年,由联合创意总监Phil Clandillon和Steve Milbourne共同经营,他们开始了他们在音乐界的职业生涯。两位狂热的游戏玩家以他们以科技为主导的音乐项目给这个市场留下了深刻的印象,他们将注意力转向我们自己的行业,目的是制作基于音乐技术的游戏。结果是Drive Any Track,后来改名为Riff Racer。

我们见过Audiosurf之类的东西,并且一直以为:如果你真的可以驾驶这样的赛道那就太酷了一个街机赛车手,而不是收集块节奏型游戏? Milbourne告诉Develop。 因此,我们开始尝试游戏设计,看看我们是否可以创造愉快的体验。从那里开始。记录

跟踪记录

正如米尔伯恩所说,目标是制作一款游戏,不同于之前使用音乐的任何基于音频的赛车塑造轨道而不是填充轨道。为了做到这一点,他和他的同事不得不仔细看看音乐本身。

我们决定更多地关注一首歌中的 moments C从一节经历的改变米尔伯恩解释说,合唱或大跌 C而不是简单的节奏游戏, 米尔伯恩解释道。

我们想让体验更加身临其境,并融入音乐部落主义,所以我们设计汽车来反映音乐流派。 G-wagon型车辆适用于嘻哈音乐,适用于摇滚的肌肉车,适用于古典音乐的老式汽车等,以及适合您演奏的风格的环境。

然而,让我们的分析准确地检测 选项,例如合唱,是一个很大的挑战。许多分析工具只是检测BPM之类的东西并从那里开始。

嘻哈歌曲往往更有弹,而摇滚歌曲往往会有更大的漂移。

起初,Milbourne和Clandillon使用在线API The Echonest开始分析,并为Riff Racer音乐创作曲目奠定基础。然而,当Spotify购买Echonest并锁定公众使用时,它又回到了绘图板。

我们必须建立自己的音频分析解决方案,最终结果更好一些 Milbourne回忆说,这一切都是在用户方面完成的。

我们最初在Unity中制作游戏原型。当时那里的驾驶物理学并不是很好,所以我们最终使用了另一家公司的特定驾驶引擎。这有其优点和缺点,但我们感到满意的是最终结果很好并且玩起来很有趣。安全的声音

这对二人组合磨练了可以研究音乐的分析工具。从中获取游戏环境,他们不得不经常质疑他们想要采用这个概念的程度。轻松聆听的音乐可能会产生一种玩家可以毫不费力地处理的音轨,但会投入一些重金属,而野外的景观可能会阻止玩家继续进行。

这是一个折腾之间beingMilbourne证实,保持安全,因此每条赛道都可以 或全力以赴。 如果你演奏一首绝对疯狂的歌曲,那么你会得到一首绝对疯狂的曲目。这可能是超级难度,但有人会获得高分。我们选择了后者,但是正确的做法很难。

用户可以上传他们选择的任何音轨这一事实也意味着泡沫无法完全预测音乐可能会被投掷出来。游戏。正如米尔伯恩所观察到的那样,他们肯定不会以任何方式排除任何东西: 人们在谈到他们自己的音乐收藏时会变得非常热情。

我们不得不尝试和尽可能地获得最佳平衡。最后的游戏是实验的,因此有些曲目可能无法获得最佳赛车体验,但这也是旅程的一部分。当你找到一首能与歌曲连接得非常好的歌曲时,它会感觉很棒。

我们为不同类型的音乐创造了不同的环境和配色方案,而游戏玩法经常反映出你的流派playing正在播放。嘻哈歌曲往往更有弹,而摇滚歌曲往往有更大的漂移。

米尔伯恩和他的同伴开发甚至玩玩家用来沿着每个赛道比赛的车辆。除了预先设计的类型特定的,团队已经偷了一些车载复活节彩蛋进入游戏。作为一个例子 C

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