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扬帆再启航 《天子》手游二测玩法大揭秘
回想起6月11日《天子》手游的破军首测，国战的呐喊声和战鼓声仿佛还萦绕在耳边。在玩家朋友们殷切期盼的日子里，《天子》手游的研发团队夜以继日地不断改进丰富游戏画质及内涵，增加了许多新颖的游戏玩法系统。首测时，让人热血澎湃的百人同屏国战，以及因帮会衍生出的玩法，都将全面升级。在二测到来之时，会有一个脱胎换骨破茧成蝶的《天子》手游展现在热爱国战题材的玩家面前，也决不会辜负众多忠实玩家粉丝们对游戏的耐心等待，平民级国战传奇《天子》手游即将扬帆再度启航。画质再升级 海量野怪刷到手软《天子》手游二测版本对画质的细节上进行了调整，进入游戏后会发现游戏画面色调变得更加精致，无论是对光影效果的处理，还是对人物模型的展示，都显得非常细腻柔和，真实的诠释了《天子》手游的玄幻大世界。除了画质上的升级，研发团队对野外怪物的数量和刷新速率也进行了调整，改善了野怪相对较少的情况，另外增加了组队刷怪模式，在做任务刷怪的同时，结识其他玩家，对于玩家自身的发展都是非常有利的。野外海量的怪物，让玩家们体验砍瓜切菜的杀怪乐趣，也缓解了主线任务和国家任务对野怪击杀数量的压力，同时加快了这些任务的完成速率，保证让玩家在更少的时间内完成其他秘境和任务来获得战斗力的最大提升。战场硝烟四起 多维元素添彩新国战热血的国战依然是《天子》手游的核心玩法，二测版本则在这个基础上，添加了多元的影响因素，让直接粗暴的国战变得变幻莫测。首测时就透露过的国家官员系统将隆重推出，举国上下会推选出一位文武双全至高无上的“天子”，以及位高权重的“大臣”们，他们将通过国战中新增的语音系统来带领全国的英豪们奔赴战场，而他们的特殊功效将在战场上起决定性的作用，对于那些不尽责的“天子”和“大臣”们，玩家都有发起投票来罢免他们的权利。无兄弟不国战，上下齐心的帮会也是国战的强大助力，二测版本对帮会玩法进行了全面的改造升级，丰富的帮派玩法让玩家们不再单机。更有神出鬼没的世界首领，则需要全帮会甚至全国英豪来一同应对，一旦在本国内成功击杀掉世界首领，将会大幅提升整个国家的等级和装备水平，提高在国战中的胜算。有了这么多的国战影响因素，《天子》手游将引领起一个崭新的全面国战时代。以上介绍的这些也只是游戏二测版本新内容的一部分，更多酷炫帅气新装备新坐骑，以及好玩到停不下来的新玩法，都在等着玩家们自己来挖掘，《天子》二测等你来战!关于《天子》手游：《天子》手游是一款根植于端游经典玩法的平民级国战传奇手游，游戏采用先进的U3D引擎技术，以端游级4K超清画面、3D场景动态实时反射、真实物理碰撞及爽快的打击感等为特色，实现手机上的百人同屏炫丽国战。《天子》手游首创角色离线玩法，并加入全视野开放式大地图，让玩家可以永不离线，尽情PK，自由战斗，开创动作国战手游的新时代。
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display: 'inlay-fix'unity3d游戏开发之角色的动画脚本的编写(三)_图文_百度文库
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unity3d游戏开发之角色的动画脚本的编写(三)
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UnityShader实例14:屏幕特效之高斯模糊Gaussian Blur
高斯模糊（Gaussian Blur）
高斯模糊（Gaussian Blur），也叫高斯平滑，在photoshop中也有高斯模糊滤镜，通常用它来减少图像噪声以及降低细节层次。从数学的角度来看，图像的高斯模糊过程就是图像与正态分布做卷积，由于正态分布又叫做高斯分布，所以这项技术又叫做高斯模糊。
高斯模糊和均值模糊一样，也是取每个像素以及周边像素的平均值，只不过高斯模糊在取值是离原像素越远的像素权重越低，而均值模糊则所有像素的权重相等，因此从计算量上来说，采用相同阶数的高斯模糊计算量要比均值模糊要大，但是模糊效果要更好，由于没有明显的边界，不会出现均值模糊会出现的方块化效果。高斯模糊的权重计算时根据正态分布来计算的，它在N维空间的正态分布方程为：
这个函数省略了位置参数，因为处理像素都以原像素为中心点，默认为0了，通常我们只用到正态分布函数的一维函数G(x)
或者二维函数G(x,y)，其中r是模糊半径(r?=x?+y?)
其对应的图像分别为：
从图像我们也可以看出，正态分布是一种很不错的权重分布方式；计算平均值的时候，我们只需将中心点作为原点，其他点按照其在正态曲线上的位置，分配权重，就可以得到一个加权平均值。下面还有当σ有取不同值时的曲线图像，从图可知，当σ越小时，曲线越高越尖，当σ越大时，曲线就越低越平缓，对应的结果就是图像越模糊。
在实际应用中，如果只是针对图像进行预处理（如photoshop的高斯滤镜），可以比较精确的使用高斯函数（虽然也有优化如把二维计算转化成一维计算），权重都会随着模糊半径变化而变化，因此对应的结果也是最精确的，效果也比较好，而在游戏开发中，因为考虑到实时处理，效率优先一般会采用近似的高斯模板，优化效率。
游戏中对高斯模糊的优化
在游戏中里的模糊通常都是近似高斯模糊，只要保证权重采样是一条类似高斯模糊的钟形曲线就行，即从中心到边缘是平滑渐变的。一般来说对高斯模糊优化有几点：
降低阶数：降低采样的阶数，比如5阶的滤波器就比7阶的滤波器效率高，实际上一般不超过7阶。迭代计算：采用低阶采样的同时，可以将进行迭代计算，就是把用上一次的模糊结果，再进行同样的采样模糊，以达到更好的效果。在上一篇均值模糊的文章里也采用了这种方式。固定权重：权重预先计算好，并且归一化固定下来，不在游戏过程中实时计算。降维计算：因为高斯模糊在二维图像上是线性可分的，可以二维计算拆分正两次一维计算。具体就是先在水平方向做一维高斯矩阵变换后，将其结果再进行垂直方向的一维高斯矩阵变换。从下图来看对于一个9阶的二维运算来说，需要9X9=81次采样，但是如果拆分成一维运算的话，只需要9+9=18次采样，只不过需要缓存第一次计算的结果，以空间换时间还是划算的，也可以得出阶数越高，效率相差也越大的结论。
shader代码实现
在本例中将和上篇均值模糊一样，只开放一个参数给外部，本例使用了一个7阶的权重矩阵，由于考虑到函数的对称型我们只需要定义一个包含四个权重的数组，权重已经提前计算好并做了归一化处理，因此不会出现图像变暗的问题：
uniform half4 _MainTex_TexelS
uniform float _blurS
static const half curve[4] = { 0.5, 0.232, 0.324};
static const half4 coordOffs = half4(1.0h,1.0h,-1.0h,-1.0h);
定义一个顶点结构体,包含一个四维数数组用来存储采样坐标，这样可以存储6个采样坐标再加上一个二维数 uv共七个：
struct v2f_withBlurCoordsSGX
float4 pos : SV_POSITION;
half2 uv : TEXCOORD0;
half4 offs[3] : TEXCOORD1;
接下来需要定义两个vert函数，分别计算并存储在水平和垂直方向上的位移坐标：
&span style=&white-space:pre&&
&/span&v2f_withBlurCoordsSGX vertBlurHorizontalSGX (appdata_img v)
v2f_withBlurCoordsSGX
o.pos = mul (UNITY_MATRIX_MVP, v.vertex);
o.uv = v.texcoord.
half2 netFilterWidth = _MainTex_TexelSize.xy * half2(1.0, 0.0) * _blurS
half4 coords = -netFilterWidth.xyxy * 3.0;
o.offs[0] = v.texcoord.xyxy + coords * coordO
coords += netFilterWidth.
o.offs[1] = v.texcoord.xyxy + coords * coordO
coords += netFilterWidth.
o.offs[2] = v.texcoord.xyxy + coords * coordO
v2f_withBlurCoordsSGX vertBlurVerticalSGX (appdata_img v)
v2f_withBlurCoordsSGX
o.pos = mul (UNITY_MATRIX_MVP, v.vertex);
o.uv = v.texcoord.
half2 netFilterWidth = _MainTex_TexelSize.xy * half2(0.0, 1.0) * _blurS
half4 coords = -netFilterWidth.xyxy * 3.0;
o.offs[0] = v.texcoord.xyxy + coords * coordO
coords += netFilterWidth.
o.offs[1] = v.texcoord.xyxy + coords * coordO
coords += netFilterWidth.
o.offs[2] = v.texcoord.xyxy + coords * coordO
Frag函数比较简单只需要用顶点函数计算的坐标采样图片乘以权重进行累加：
half4 fragBlurSGX ( v2f_withBlurCoordsSGX i ) : SV_Target
half2 uv = i.
half4 color = tex2D(_MainTex, i.uv) * curve[3];
for( int l = 0; l & 3; l++ )
half4 tapA = tex2D(_MainTex, i.offs[l].xy);
half4 tapB = tex2D(_MainTex, i.offs[l].zw);
color += (tapA + tapB) * curve[l];
需要注意的是，该shader里面需要定义两个pass，分别是水平方向和垂直方向的模糊计算，方便C#脚本调用。
shader完整代码
Shader &PengLu/ImageEffect/Unlit/GaussianBlur& {
Properties {
_MainTex (&Base (RGB)&, 2D) = &white& {}
#include &UnityCG.cginc&
sampler2D _MainT
uniform half4 _MainTex_TexelS
uniform float _blurS
// weight curves
static const half curve[4] = { 0.5, 0.232, 0.324};
static const half4 coordOffs = half4(1.0h,1.0h,-1.0h,-1.0h);
struct v2f_withBlurCoordsSGX
float4 pos : SV_POSITION;
half2 uv : TEXCOORD0;
half4 offs[3] : TEXCOORD1;
v2f_withBlurCoordsSGX vertBlurHorizontalSGX (appdata_img v)
v2f_withBlurCoordsSGX
o.pos = mul (UNITY_MATRIX_MVP, v.vertex);
o.uv = v.texcoord.
half2 netFilterWidth = _MainTex_TexelSize.xy * half2(1.0, 0.0) * _blurS
half4 coords = -netFilterWidth.xyxy * 3.0;
o.offs[0] = v.texcoord.xyxy + coords * coordO
coords += netFilterWidth.
o.offs[1] = v.texcoord.xyxy + coords * coordO
coords += netFilterWidth.
o.offs[2] = v.texcoord.xyxy + coords * coordO
v2f_withBlurCoordsSGX vertBlurVerticalSGX (appdata_img v)
v2f_withBlurCoordsSGX
o.pos = mul (UNITY_MATRIX_MVP, v.vertex);
o.uv = v.texcoord.
half2 netFilterWidth = _MainTex_TexelSize.xy * half2(0.0, 1.0) * _blurS
half4 coords = -netFilterWidth.xyxy * 3.0;
o.offs[0] = v.texcoord.xyxy + coords * coordO
coords += netFilterWidth.
o.offs[1] = v.texcoord.xyxy + coords * coordO
coords += netFilterWidth.
o.offs[2] = v.texcoord.xyxy + coords * coordO
half4 fragBlurSGX ( v2f_withBlurCoordsSGX i ) : SV_Target
half2 uv = i.
half4 color = tex2D(_MainTex, i.uv) * curve[3];
for( int l = 0; l & 3; l++ )
half4 tapA = tex2D(_MainTex, i.offs[l].xy);
half4 tapB = tex2D(_MainTex, i.offs[l].zw);
color += (tapA + tapB) * curve[l];
SubShader {
ZWrite Off Blend Off
ZTest Always
#pragma vertex vertBlurVerticalSGX
#pragma fragment fragBlurSGX
ZTest Always
#pragma vertex vertBlurHorizontalSGX
#pragma fragment fragBlurSGX
FallBack Off
C#脚本完整代码
C#脚本同样比较简单，和均值模糊的脚本类似，将模糊的迭代的次数固定为2，只开放了模糊半径参数，由于将二维换成了两次一维计算，因此多调用了两次pass，drawcall也比上个例子均值模糊多两个。这里只放出关键代码；
void OnRenderImage (RenderTexture sourceTexture, RenderTexture destTexture)
if(BlurSize != 0 && GaussianBlurShader != null){
int rtW = sourceTexture.width/8;
int rtH = sourceTexture.height/8;
RenderTexture rtTempA = RenderTexture.GetTemporary (rtW, rtH, 0, sourceTexture.format);
rtTempA.filterMode = FilterMode.B
Graphics.Blit (sourceTexture, rtTempA);
for(int i = 0; i & 2; i++){
float iteraionOffs = i * 1.0f;
material.SetFloat(&_blurSize&,BlurSize+iteraionOffs);
//vertical blur
RenderTexture rtTempB = RenderTexture.GetTemporary (rtW, rtH, 0, sourceTexture.format);
rtTempB.filterMode = FilterMode.B
Graphics.Blit (rtTempA, rtTempB, material,0);
RenderTexture.ReleaseTemporary(rtTempA);
rtTempA = rtTempB;
//horizontal blur
rtTempB = RenderTexture.GetTemporary (rtW, rtH, 0, sourceTexture.format);
rtTempB.filterMode = FilterMode.B
Graphics.Blit (rtTempA, rtTempB, material,1);
RenderTexture.ReleaseTemporary(rtTempA);
rtTempA = rtTempB;
Graphics.Blit(rtTempA, destTexture);
RenderTexture.ReleaseTemporary(rtTempA);
Graphics.Blit(sourceTexture, destTexture);
这里需要注意的下面这个函数，函数中的最后那个参数0，表示是取shader的第1个pass，依此类推；默认是-1，则表示取shader所有的pass。
Graphics.Blit (rtTempA, rtTempB, material,0);
本例实现效果如下：
从图可以看出本例的效果比之前的均值模糊效果要好太多，之所以有这样的结果，主要是因为本例图像滤波器的采样阶数达到了7阶，相当于每个像素采样了49个顶点（但只花了14次采样，不包括迭代），而上篇只是一个3阶的缩水版的图像滤波器（实际只采样了四次，不包括迭代），因此效果差也成了必然，实际上在移动平台上，如果要求不太高，可以将7阶采样降为5阶就足够了，取消掉迭代，效果也可以达到上篇均值模糊的效果，甚至还要稍微好一些，而且计算量相差无几，，一个14次采样，一个8次（迭代了两次）采样，而drawcall可以降到3次。本例也不是严格的高斯模糊，只能算是近似高斯模糊，实际上，权重曲线我们也可以换成其他的曲线，，只要按照离原像素越远，权重越低的原则即可，为了效率经常会使用一些近似权重矩阵采样计算，如：
& & & & & [1 2 1]
1/16* [2 4 2] & & &
& & & & & [1 2 1]
& & & & &[1 2 3 2 1]
& & & & &[2 3 4 3 2]
1/65*[3 4 5 4 3]
& & & & &[2 3 4 3 2]
& & & & &[1 2 3 2 1]
参考文章链接
/hoodlum1980/p/4528486.html
https://zh.wikipedia.org/wiki/%E9%AB%98%E6%96%AF%E6%A8%A1%E7%B3%8A
https://zh.wikipedia.org/wiki/%E6%AD%A3%E6%80%81%E5%88%86%E5%B8%83
http://blog.csdn.net/markl22222/article/details/
/JohnShao/archive//2067800.html
http://http./GPUGems/gpugems_ch21.html
http://blog.csdn.net/costfine/article/details/
/blog/2012/11/gaussian_blur.html
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