Аннотация:

Рассмотрены технические проблемы переноса игровых сцен между различными игровыми движками. Проанализированы ключевые вызовы, связанные с различиями форматов хранения сцен, несовместимостью API рендеринга и физического моделирования, проблемами конвертации материалов, шейдеров и анимационных данных, а также различиями в системах координат. Представлены существующие инструменты и методы, включая автоматизированные решения для экспорта, преобразования и импорта данных, с особым акцентом на перенос контента из Unreal Engine в Unigine. Дополнительно обсуждены фундаментальные подходы к решению задачи – применение универсальных форматов обмена (FBX, glTF, USD), создание промежуточного слоя (middleware) и модульный дизайн игровых сцен, что открывает перспективы для будущей автоматизации процесса. Приведены результаты исследований по формальному описанию логики игровых систем и подходы к портированию VR-приложений между различными библиотеками. Полученные выводы позволяют сформулировать практические рекомендации для разработчиков и обозначить направления дальнейших исследований в области автоматизированного переноса контента между игровыми движками.

Аннотация: Существуют различные подходы для создания искусственного интеллекта в играх, и каждый имеет как и плюсы, так и недостатки. В настоящем исследовании описана собственная реализация задания поведения NPC с использованием алгоритмов машинного обучения, которые будут связаны со средой Unity в режиме реального времени. Такой подход может быть применен при разработке игр.

Аннотация:

Представлены математические подходы для реализации методов по синхронизации действий человека и виртуального аватара, с использованием инверсной кинематики. Для создания полноценной системы синхронизации поведения игрока и VR-аватара описана реализация необходимого для этого функционала: позиционирование рук, калибровка их размера, сгибание рук в анатомически приемлемые стороны, анатомическое сгибание позвоночника, приседание и перемещение в пространстве. Реализация наклона и приседания значительно расширяет функционал синхронизации поведения игрока и его аватара, что позволяет создать полный набор визуальных самоощущений пользователя, находящегося в виртуальной среде, чего лишено большинство приложений виртуальной реальности на данный момент.

Аннотация:

Представлена методика создания синтетического набора данных с использованием системы MetaHuman для оптимизации скиннинга 3D-моделей. Основное внимание уделено улучшению качества привязки (скиннинга) геометрии к скелетам персонажей за счет разнообразия генерируемых высокореалистичных моделей. С помощью MetaHuman сформирован обширный датасет, включающий десятки виртуальных персонажей с различными антропометрическими характеристиками и точно заданными весовыми параметрами скиннинга. На основе этих данных обучен алгоритм, оптимизирующий распределение весов между костями и поверхностью модели.

Предложенный подход автоматизирует процесс настройки весов, что поз-воляет значительно сократить ручной труд риггеров и повысить точность дефор-маций при анимации. Эксперименты показали, что использование синтетических данных приводит к сокращению ошибок скиннинга и более плавным движениям модели по сравнению с традиционными методами. Результаты работы имеют непосредственное применение в индустрии видеоигр, анимации, виртуальной реальности и симуляций, где требуется быстрый и качественный риггинг множества персонажей. Предложенный метод может быть интегрирован в существующие графические движки и конвейеры разработки в виде плагина или инструмента, облегчая внедрение технологии в практические проекты.