Олег Чумаков написал в своем блоге на luden большой материал про то, как они с небольшой командой с помощью нейросетей сделали игру Generated Adventure на Ludum Dare за 72 часа. Материал очень хороший, с пошаговыми инструкциями и промтами, которые помогут и вам с генерацией некоторых объектов.

Для графики Олег и компания использовали широко известные Stable Diffusion и Midjourney, музыку для игры написал Mubert, диалоги и история написаны с помощью СhatGPT, он же придумал и игровые локации. В качестве движка выбрали легковесный Defold.

Правда, естественно все сгенерировать не получилось. Поиск пути и доступные персонажу зоны разработчикам пришлось расставлять на локациях вручную, как и добавлять UI и различные эффекты. Ни одна из существующих нейросетей также не справилась с анимациями — все попытки у ребят санимировать сгенерированные спрайты закончились провалом.

Попробовать, что получилось, вы можете по ссылке — https://ldjam.com/events/ludum-dare/53/generated-adventure

Сегодня большое саммари по большому видео — уж больно много там интересного сказали, не удержался.

На последнем GDC 2023 Джаред Дж.Тан из Devolver Digital рассказал о секретах маркетинга и популярности сделанного командой Massive Monster из 5 человек роглайка Cult of the Lamb в своем видео Growing an Internet Cult: 'Cult of the Lamb's' Social Strategy:

Где рассказывать о своей игре? Cult of the Lamb раскрутился используя абсолютно бесплатный и доступный каждому способ — работу с соцсетями. Команда смогла получить 300к фолловеров в Twitter, 60+к юзеров в Discord и 200+к фолловеров в TikTok — на эти сети Джаред и рекомендует отбратить внимание. если вы пытаетесь выехать на виральности.

Вашу игру будут сравнивать с другими, поэтому вам обязательно нужно выделиться из толпы. Арт-директоры и дизайн-директоры Massive Monster с самого начала взяли курс на выделяющийся и уникальный дизайн персонажей и визуала игры.

По одной из теорий, потребитель должен соприкоснуться с игрой в среднем 7 раз на пути принятия решения к покупке игры. К таким точкам соприкосновения относятся(но не ограничиваются ими):
Физический контакт с игрой (например демо на выставке)
• Увидеть рекламу
• Увидеть лого игры
• Увидеть пост о вашей игре в соцсетях
• Получить рассылку на почту
• Услышать название по телефону
• Услышать название игры от коллеги
• и т.д.

К сожалению, популярность в соцесетях не всегда конвертируется в продажи. Разработчики часто делают посты о своей игре на сообществах для таких же разработчиков — и не достигают своей целевой аудитории, варясь в маленьком пузырьке.

На примере игр типа ChoChoo Charles, Trompbone Champion, Tiny Glade, Exo One видно, что правильное попадение в аудиторию ведет к значительной конверсии в вишлисты и соответсвенно — продажи. Эти игры смогли завиралится в основном благодаря TikTok. Они получили сотни тысяч вишлистов всего за несколко месяцев.

Однако соцсети — это не единственный источник траффика. Достаточно очевидный совет, но используйте все источники — конференции, инфлюенсеров, прессу. Все факторы увеличивают внимание вашей аудитории, привлекают новых покупателей.

Джаред считает, что коммуникация с аудиторией на моменте раскрутки состоит из 3 основных шагов:

1. Привлекайте внимание через открытия — подумайте, что увидит листая свою ленту ваш потенциальный игрок, который НИЧЕГО не знает о вашей игре, когда наткнется на ваш пост в своей сети? Команда Cult of the Lamb считает, что ваш концепт должен умешаться в 4 слова и взывать к фантазиям игрока — Start Your Own Cult.

• В Стиме особое внимание уделяйте капсуле игры — это первый шаг к вниманию игрока.

2. Конверсия внимания в интерес. Ваша игра должна содержать trailer moments — части геймплея или игры, которые очень легко конвертируются в крутые и интересные гифки, запоминаются и играют на ожиданиях аудитории. Для Twitter, TikTok и Steam эти моменты могут чуть отличаться из-за алгоритмов и того, как аудитория видит вашу игру на платформе.

Делайте контент для платформы, на который вы раскручиваете игру. Например, Massive Monster предлагала аудитории выбрать, какое животное будет добавлено в каст культистов у аудитории и получало сотни комментариев с пожеланиями. Джаред проанализировал 1500 трейлеров игры в таблице и нашел интересную корреляцию — видео с большим количеством лайков больший % полных просмотров.

• Для Steam выделяющими на странице пунктами будут уникальный арт-стайл, затравка (например интересный концепт на скриншоте) и понятный по капсуле жанр.

3. Награждайте интерес игрока, удовлетворяя его ожидание. Перешедший на страницу игры о культе заинтересованный игрок ОЖИДАЕТ увидеть вещи, связанные с культом. Играйте с ожиданиями, удивляйте игрока, смеша его или сводя неожиданные элементы контекста вместе (там много примеров в самом видео, рекомендую чекнуть).

Я рекомендую для всех посмотреть оригинальное видео — Джаред весьма обаятельный, а видео изобилует интересными графиками ретеншена, соотношений продаж к фолловерам и т.д, которые ограничения по символам не дают мне запихать в сообщение )

https://youtu.be/Bp0-lfjDDFk

Старший квест-дизайнер CD Project RED Pawel Sasko рассказывает о 10 уроках, которые команда квест-дизайна получила в процессе разработки заданий в Witcher 3 и Cyberpunk 2077 на недавно прошедшем GDC 2023:

• Каждый квест проходит специфический нарративный пайплайн с множеством итераций и согласований.

• Урок 1 — Вовлечение. Аудитории нравится быть заинтригованной запланированным отсутствием информации, которое позволяет догадываться, додумывать и желать получить больше зацепок, что мотивирует ее двигаться по сюжету задания. В этом смысле Witcher 3 был разработан как детективная игра в фентези-сеттинге.

• Урок 2 — Импакт. Каждое задание стремиться иметь специфический эмоциональный импакт на игрока, пробудить в нем эмпатию к персонажу. Пример — квест Джуди в CP2077, в котором сразу несколько подобных моментов, которые мотивируют игрока сопереживать персонажам, участвующим в задании. Убийство Весемира в Witcher 3 также было специально сделано для дополнительного сильного эмоционального подтекста — его характер знаком игроку через множество заданий и имеет очень значительный контекст, что усиливает эффект.

• Урок 3 — Достоверность. Дайте квесту достаточно времени, чтобы развить его историю. В реальной жизни люди не перемещаются между квестовыми целями, они проводят вместе время, разговаривают о пустяках, делают рутинные вещи. Очень маленькое количество игр на самом деле делают такие вещи, во многом потому что геймдизайнеры склонны переживать, что в игре есть моменты где игрок ничего не делает.

• Урок 4 — Краткость. Скрывайте от игрока все ненужные ему экспозиционные детали. Когда герои в кино планируют ограбление — режиссер не показывает каждый шаг планирования со всеми деталями и обсуждения, он делает краткое саммари всего хайста в эффектном кате.

• Урок 5 — Выбор. Cоздавайте дилеммы и выборы, которые имеют неявные последствия, которые открыты для интерпретации игрока. Давайте игроку те опции в задание, которые чувствуются естественными для этого квеста, например если в задании бандит пытается ограбить игрока — дайте ему опции атаковать бандита!

• Урок 6 — Последствия. Чтобы действительно сделать последствия значимыми, откладывайте их, показывайте только по прошествии значительного времени после завершения задачи. Всеми возможными способами выпячивайте эти последствия игроку — иначе игрок просто не заметит, не вспомнит, что он ответственен за них. Пример плохого дизайна — телевидение в CP2077, которое отображает последствия действий игрока, но большинство игроков не замечает этого. Если игрок не видит чего-то — этого не существует.

• Урок 7 — Овердизайн. Опасайтесь излишних деталей. Игры — развлечение, не реальность. Всегда спрашивайте себя — зачем я делаю X, зачем это в игре, что это даст игроку? Если вы не можете ответить на этот вопрос — вы страдаете овердизайном. В CP2077 достаточно много подобных ошибок, которые стоили команде множетсво времени. Уменьшайте и сокращайте масштабы.

• Урок 8 — Провокация. Используйте провокационные (но этически приемлимые) темы, что заинтересовать и удивить игрока.

• Урок 9 — Новизна. Дизайнеры CD RED используют подход MAYA (Most Advanced Yet Acceptable) в разработке заданий, чтобы создать инновационный. но понятный игроку экспириенс. Делайте интерфейсы традиционными и понятными, но реакции игры на интеракции с ними неожиданными и новыми.

• Урок 10 — Эффективность. Дизайн заданий должен быть выполним вашей командой. Разговаривайте с программистами и артистами, чтобы понять ваши ресурсы и улучшить вашу подачу. Постоянно коммуницируйте.

В самом видео больше примеров из перечисленных игр, а вот на вопросы аудитории времени Павлу не хватило уже. :3

В этот раз получилось так много, что в один пост не влезло, ну что ж поделать. Видео короткое, но оч информативное. Рекомендую посмотреть, потому что там показаны схемы и примеры реализации описанных в саммари ниже вещей (ссылка в сообщении ниже).

На канале ThatGuyGlen вышло интересное видео о том, как небольшая студия VideoCult динамический климат и экосистему сурвайвала инди-хита Rain World. Игру в 2011 году начал разрабатывать тогдашний студент факультета дизайна Йор Якобссон, а затем к нему с годами присоединились композитор и левелдизайнер Джеймс Примейт и его жена, а также художница Аллегра Норсерн ака Del (уже после заключения с контракта с издателем). Разработка игры заняла около 5 лет.

• История началась с того, что тогда еще студент дизайн-кафедры Йор занимался дизайном логотипов и для их анимации начал увлекаться программированием. Идеей Rain World в 2011 году было создание платформера, где главный герой ползает по полу, а не ходит, как большинство персонажей. Собственно, из маленькой зоны и этого персонажа прототип и состоял. Название и основная механика игры — уничтожающие ливни — появились уже в 2012 году, через год после старта прототипа.

• Дальнейшее развитие прототипа привело к созданию маленькой экосистемы с 3 разными типами существ и их связанными пищевыми цепочками, одним из которых было существо игрока. Целью данного демо было сьесть за 3 минуты как можно большее количетсво меньших существ, избегая быть съеденным хищниками.

• Основой запутанных уровней игры стал опыт посещения Йором Сеула — столицы Южной Кореи. Не зная языка тогдашний студент чувствовал себя потерянным в лабиринте улиц и индастриальных построек и постарался передать это ощущения в дизайне лабиринтов Rain World. Полученному миру был придан мрачный, заброшенный вид с помощью специфической цветовой палитры, чтобы подчеркнуть настроение игры.

• Игра изначально была написано на языке Lingo, однако с ходом разработки Йор портировал ее на C# и Юнити. Значительное время при портировании заняла интеграция новой системы освещения, которая была написана с 0. Уровни Rain World состоят из 3 слоев графики, которые двигаются независимо друг от друга, создавая эффект глубины картинки. Из-за такой реализации нужна была уникальная система динамических теней.

• По мере получения фидбека от игроков с форума энтузиастов, Йор переработал дизайн жертв игрока, сделав их менее симпатичными, чтобы мотивировать игрока охотиться и поедать их, а также добавил в игру способы обороны от хищников — многим тестерам не понравилась пассивная тактика убегания от стремящихся сожрать игрока ящериц. Разработчик рассматривал возможность сделать игру целиком линейной чередой уровней, но в итоге выбрал дизайн Хаб-мира — относительно открытой структуры, где игрок из центральной локации — хаба — отправляется на исследование мира и охоту в промежутки между сезонами.

• Уникальная натуралистичная анимация персонажей игры получилась благодаря имплементации нарисованных вручную кадров с процедурной анимацией некоторых частей тела персонажей. Каждая конечность анимирована уникально и взаимодействует с различными поверхностями и препятствиями асинхронно с прочими.

Про уникальную фичу игры — систему симуляции мира, я не смогу ужержаться не дать развернутое саммари, имхо — самое интересное в игре.

• Уникальной идеей игры стала сама суть работы ИИ существ. Вместо того, чтобы дизайнить каждое существо как препятствие для игрока, каждый монстр создан как часть экосистемы, то есть имеет набор целей для выживания и охоты, не концентрирующихся на убийстве игрока. Существа охотятся, бегут от хищников, ищут убежища реагируя на игрока только если тот попадает в их зону приоритетов. Мир живет независимо от решения и действий игроков. При этом для каждого игрока существа распределеяются по миру игры случайно, создавая каждый раз новые ситуации, к которым slugcat — персонаж игрока — должен постоянно адаптироваться.

• Раздувшийся скейл игры привел и к проблемам оптимизации. Если раньше существа в мире действовали по своим приоритетам даже когда игрок их не видел, Йору пришлось "замораживать" их, когда игрок не находился на одном с ними экране для увеличения производительности. Однако от этого страдала симуляция мира — он становился статичным. Решением стал особый Abstract Creature Framework — система, делившая свойства ИИ существ на несколько состояний, часть из которых работала и симулировала активности только когда животное находилось за экраном, а часть включалась непосредственно при контакте с игроком.

• Отдельного упоминания заслуживает система симуляции отношений существ мира — Social Memory, позволяющих манипулировать параметрами существа с помощью различных стимулов. Она состоит из:

○ Like
○ Fear
○ Temp Like
○ Temp Fear
○ Know

• Каждый из этих параметров для каждого существа в мире определяет их отношение к игроку и друг к другу, позволяет двум существам одного вида сражаться за добычу или же коллективно охотиться, а сложным социальным существам типа Падальщиков — даже объединяться в племена и выбирать вождей(Падальщики, кстати, имеют уникальную дополнительную систему Dynamic Relationship). Все эти параметры благодаря Abstract Creature Framework постоянно находятся в движении и взаимодействии, не требуя участия игрока.

Все это и больше в видео по ссылке

Тут вдогонку мне скинули интересное видео про особенности симуляции вышеописанной Rain World. Про разработку ее там ничего, но просто много интересных паттернов и особенностей экосистемы перечислено.

https://youtu.be/GMx8OsTDHfM?t=279

Неделю назад закончился Steam Next Fest, в котором поучаствовало около 1000 демо. За успехом отдельных демо следила команда GameDiscover.co в своей статье. Давайте посмотрим, что же было популярно у игроков — это может помочь нам понять текущие тренды среди аудитории.

Многие игры уже имели большую базу аудитории еще до фестиваля демок — и капитализировали свою фанбазу на нем, получив еще больше внимание. К таким уже популярным играм относится гиперпространственный паззл ViewFinder, 16-битная JRPG Sea Of Stars и непрямой симулятор поселения Norland.

Показателен успех игр с уникальным визуальным стилем — не устану напоминать, насколько это важно для презентации вашей игры аудитории — демо уже имевшего внимание аудитории соулс-лайка Lies Of P вышло во время конференции XBOX и имело тогда аж 15,000+ CCU! И даже недели спустя игра все еще занимает одно из первых мест фестиваля. Очень успешные показатели CCU показали также космическая адвенчура The Incincible по мотивам произведений Станислава Лема, стильный Wizard with a Gun и играющий на миксе стилей Star Trek и старого аниме Jumplight Odyssey.

Доминирует топ по CCU Warhaven — F2P-сессионка на 16 человек от корейского издателя Nexon.

Самые популярные теги демок фестивали: Colony Sim, Survival, Building, Roguelike, Action Roguelike, City Builder, Action RPG, Roguelite, Tower Defense.

Темными лошадками в топах являются китайские игры для локальной аудитории — WuXia-песочника The Matchless Kung Fu (4,500 CCU) и пошаговая RPG Reverse Collapse (2,800 CCU). Повторить их успех не получится — это локальные проекты для чисто локальной китайской аудитории.

Естественно CCU не всегда корректно принимать за показатель популярности — поэтому Valve публикует и топы по уникальным игрокам — там, например, этих китайцев нет.

Всю информацию по топ-демо за прошедший фестиваль можно найти в заботливо собранной таблице по ссылке в гуглдоке.

В ходе Roguelike Celebration 2022 разработчик популярного рогалика Shattered Pixel Dungeon Эван Дэбенхам рассказывает о нескольких способах, которыми вы можете сгладить проблемы случайности в вашей игре.

Случайность — это база дизайна многих игр и в особенности роглайков, где именно создаваемая случайностью генерации непредсказуемость делает каждый ран по своему уникальным.

Стандартной проблемой при использовании честного рандома являются крайние кейсы — случаи, когда игрок получает маловероятные, но фрустрирующие исходы типа промаха 3 раза подряд с шансом в 10%. Такие исходы неизбежны, так как во время каждого исхода выборка ситуаций не настолько высока, чтобы рандом сгладил такие кейсы за счет их количества. Такие "плохие" раны вызывают очень неприятное ощущение "нечестности", отсутствия контроля из-за определенных проблем восприятия, из-за которых игроки воспринимают рандом не так, как он в реальности работает (хорошие примеры этого приводил создатель серии игр Civilization Сид Мейер ).

Эдам предлагает несколько способов сгладить углы генерации, которые он использовал в том числе в своем проекте:

"Нечестный" рандом.

Эдам использует измененные функции распределения вероятности, чтобы сделать средние значения намного более вероятными и контролируемыми, а крайние очень редкими, Игра чувствуется сильно честнее, однако шансы критических успехов очень редки, что снижает эмоциональный импакт от удачных моментов. В качестве примеров — пирамидальное, трапециевидное, нормальное распределение.

Например, Эдам использует пирамиду для брони в своей игре. Предыдущая "честная система" делала броню абсолютно бессмысленной в глазах игроков — она вычитала случайное значение из получаемого урона в диапазоне от 1 до значения брони, и игроки не чувствовали никакого контроля и предпочитали игнорировать ее. Пирамида сделала броню намного более предсказуемый, контролируемой и полезной игрокам — броня все еще может выдать малое значение, но средние значения намного более вероятны.

Колоды

Однако даже предложенные выше системы не исключают ситуации, когда игрок промахнется 10 раз подряд — да, эта вероятность мала, но она есть. Чтобы целиком избежать таких проблем — можно использовать колоды. Колоды позволяют положить уже вытянутый исход под самый низ "стопки" вероятностей и избежать повторов одних и тех же исходов.

Эдам, например, использует колоды для двух кейсов:

• Для генерации врагов в подземельях, чтобы избежать ситуаций с очень сложными группами врагов, попадающихся игроку в начале рана. До этого генерация была полностью случайна.

• Генерация лута игрока из "комнат сокровищ". Тогда как обычный дроп из врагов работает по весам в группах дропа, тут при старте подземелья две колоды лута — одна для снаряжения. вторая для расходников — сначала перемешиваются, а потом соединяются. Уже "вытянутые" предметы отправляются на самый низ стопки и больше не попадутся игроку. Чтобы увеличить эмоциональный отклик, сундуки иногда тянут 2 или 3 карты подряд, но снаряжение почти никогда не повторяется.

Кроме описанных выше Эдам приводит еще две популярные системы сглаживания вероятностей, которые он сам, впрочем. не использовал в проекте:

• Форсиорованное среднее — массово используется в компетативных играх типа DOTA2 или LOL для рассчета шанса критических попаданий. В данном кейсе алгоритм берет среднее количество критов на Х ударов (например, при шансе 25% 1 к 4) и стремится к тому, чтобы критический шанс сработал минимум 1 раз из этих 4. Для этого при каждом некритическом ударе вероятность критического увеличивается (подробнее тут)

• Так называемый "шанс жалости" — гарантированный шанс события при провале в течении нескольких раз. Хороший пример — система лутбоксов в Apex Legends, где вы получите 1 легендарный скин гарантировано каждые Х сундуков.

Контроль

Наконец, игроку можно дать некоторый контроль над рандомом, переложив часть эмоциональной ответсвенности за провал на него самого :3 В Shattered Pixel Dungeon Эван использует механику внезапных атак, которая гарантирует игроку 100% шанс попадения по врагу, при этом эта механика целиком зависима от позиционирования и тактического перемещения самого игрока.

Другой пример — система токенов в Darkest Dungeon 2 и случайность в DD1. Первая часть игры была сильно зависима от множетсва случайных и некотролируемых значений — характеристик, дебаффов, шанс попадения. Во второй части разработчики отказались от такой системы в пользу более контролиуремой системы токенов, которая дает сильно больший контроль над ситуацией и пониманием механик игроком.

Эдам показывает это на примере класса Leper.

• В DD1 он имел высокий урон и низкий шанс попадения — игрок вынужден был контрить этот диспабаланс, повышая каким-то образом шанс попадения персонажа.
• В DD2 — Leper наносит урон и лишь затем кладет токен Blind на себя, который затем игрок может снять с него другими персонажами и предметами.

В итоге персонаж по своей сути не поменялся, однако механики его стали сильно более контролируемы игроком и зависимы не от удачи, а от тактических решений.