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第38章:数据采集、模型初建与“木人巷1.0”(1 / 2)

“方寸”项目的启动,远比预想中更加艰难。

摆在面前的第一道难关,是“数据采集”。要模拟凶兽,就必须先了解真实凶兽的每一个细节:外形、动作习惯、攻击模式、力量速度、灵力运转特点、甚至在不同环境下的行为偏好。

“我们不能只靠书本记载和道听途说,那太模糊,误差太大。”陈默在项目会上强调,“我们需要实地观察、测量、记录,而且要尽可能量化、标准化。”

于是,一项特殊的、高贡献点的宗门任务发布了——“后山妖兽生态与行为数据采集”。任务面向所有战斗向弟子,尤其是新加入的、有狩猎经验的猎户子弟。他们需要组队进入后山指定区域,在确保安全的前提下,用特制的、带有简易留影和测灵功能的“观测仪”(陈默和文小鱼连夜赶制的粗糙版,类似单筒望远镜加了个阵盘),记录指定妖兽(如铁齿兔、利爪山猫、铁皮山猪等)的日常活动、战斗、逃跑等画面,并尽可能记录下时间、地点、环境、妖兽体态、动作轨迹、灵力波动强度等数据。

任务风险不低,但贡献点丰厚,且能锻炼实战,吸引了不少弟子。林大牛和韩刚亲自带队,确保安全。一批批粗糙但真实的影像和数据,被源源不断地送回百工堂。

第二道难关,是“模型构建”。如何将一段妖兽扑击的影像,转化为可以被阵法识别和复现的“动作指令”?

文小鱼尝试用符纹来“描述”动作。他将妖兽的扑击分解为“蓄力-蹬地-腾空-探爪-撕咬”几个关键帧,然后用特定的、代表“方向”、“速度”、“力量”的复合符纹组合,来“编码”这个动作。但这极其繁琐,且一个简单的扑击就需要数十个符纹,更别说复杂的连续动作了。

“效率太低,且无法应对突发变化。”文小鱼愁眉苦脸。

陈默则从“编程”和“物理学”角度思考。他尝试用“向量”和“运动学公式”来描述动作。将妖兽视为一个由若干关键点(如头、躯干、四肢关节)构成的“刚体模型”,每个关键点的位置、速度、加速度,都可以用坐标和向量表示。攻击动作,就是这些关键点按照一定“算法”(受力量、地形、目标位置等影响)在时间轴上的连续变化。

“我们可以设计一套基础的‘物理引擎’……呃,是‘拟真阵法’。”陈默在沙盘上画着,“用阵法模拟基本的重力、摩擦力、碰撞。然后,为妖兽模型注入‘行为脚本’——比如,感知到敌人进入范围X米,触发‘攻击’脚本,脚本调用预设的‘扑击’动作函数,函数根据目标实时位置,解算攻击轨迹,驱动模型关键点运动……”

文小鱼听得半懂不懂,但觉得这种“用数学和规则驱动”的思路,似乎比单纯的符纹堆砌更“根本”,也更灵活。他开始尝试将陈默的“向量”概念,用他理解的符纹体系来表达,创造出一种混合了传统阵法和“科学描述”的新型“动作符阵”。

田小蕊负责的“环境模拟”同样棘手。如何用阵法模拟出不同的地形、植被、乃至天气对修士的影响?她尝试用不同属性的灵气场来模拟环境:土灵气浓郁处模拟山地厚重;水木灵气交汇处模拟丛林潮湿;用微弱但持续的风、火灵力扰动模拟起风或炎热。但想让环境与“演员”(受训弟子)和“对手”(妖兽模型)产生真实的互动(比如踩在泥地会打滑、被火焰灼伤会痛),难度倍增。

火工老人则埋头于能量核心的稳定。要驱动如此复杂的拟真环境,需要强大而稳定的能量源。现有的“灵萃仪”灵晶产量低且不稳定,他尝试设计一种“复合聚灵与储能阵盘”,能更高效地从地脉和空气中汲取灵气,并平稳输出。同时,他也在研究如何用更廉价的材料,制作能够承受高频灵力变化、精确传导“控制信号”的阵基和导线。

研发陷入僵局,进展缓慢,灵石如流水般消耗。苏小柔看着账本上飞速减少的数字,心疼不已,但陈默坚持这是必要的战略投资。

就在众人一筹莫展之际,一个意外的“灵感”来源出现了。

那位自称“喜欢观察蚂蚁打架、觉得里面有大道理”的古怪少年,名叫“阿土”,五品土灵根,性格木讷,但观察力惊人。他被分配到百工堂打杂,却对“方寸”项目那些未完成的阵图和模型极为着迷,经常蹲在旁边一看就是半天。

某日,文小鱼正在为如何简化“铁齿兔蹬地发力”的动作模型而烦恼,阿土在旁边怯生生地开口:“文师兄,我……我观察过很多次兔子蹬腿。它们不是直接用腿往后推,而是先稍微屈腿,积蓄一点力气,然后猛地绷直,脚趾会抠进土里,借着那股反冲力弹出去。而且,它们蹬地时,屁股会先下沉一下,像是……像是在称重,找准用力的点。”

文小鱼一愣,仔细回想观测影像,似乎真是如此!之前他们只关注了蹬腿的“轨迹”,却忽略了“蓄力”和“着力点”的细节。他立刻按照阿土的描述修改模型,将“屈腿蓄力-下沉称重-抠地发力”几个细微动作加入,再运行模拟,发现“铁齿兔”扑击的启动速度和爆发力模拟,果然更加真实、迅捷了!

“阿土,你观察得很仔细!”文小鱼惊喜道。

陈默得知后,立刻将阿土调入“方寸”项目组,担任“生物行为观察员”。阿土如鱼得水,将他多年来观察昆虫、鸟兽、甚至风吹草动的细节,用质朴但精准的语言描述出来,为模型构建提供了大量宝贵的、书本上没有的“微观数据”。

受到启发,陈默也调整了思路。不要一开始就追求复杂的智能和交互,先从“交互性最弱、但拟真度可控”的场景做起。

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