本月相关部门发布重要报告,《DNF悲鸣:探寻地下城与勇士中的情感共鸣》

,20250930 00:30:06 董映菡 790

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《地下城与勇士》(简称DNF)作为一款风靡全球的格斗游戏,自2008年在中国大陆上线以来,就吸引了无数玩家的关注。在这款游戏中,玩家们不仅体验到紧张刺激的战斗,还能感受到其中蕴含的丰富情感。其中,“悲鸣”一词,便成为了DNF玩家们津津乐道的话题。 “悲鸣”,在DNF中,既是角色技能的名称,也是游戏世界中的一种特殊现象。当玩家在游戏中击败敌人,或者完成某些特定任务时,角色会发出悲鸣声。这声音仿佛在诉说着角色的喜怒哀乐,让人不禁为之动容。 在DNF的世界里,悲鸣声的出现,往往伴随着角色经历的种种磨难。例如,在游戏中,玩家需要通过不断挑战强大的敌人,才能获得更高级的装备和技能。在这个过程中,角色会不断成长,但也会遭受各种挫折。当角色在战斗中受到重创,发出悲鸣声时,玩家们往往会为之感到心疼。这种情感共鸣,让玩家们在游戏中找到了一种特殊的情感寄托。 此外,悲鸣声还代表着角色内心的挣扎和成长。在DNF的世界里,每个角色都有自己的故事和背景。当角色在游戏中遭遇困境时,悲鸣声便成为了他们内心世界的写照。玩家们通过聆听悲鸣声,仿佛能感受到角色内心的痛苦与挣扎。这种情感共鸣,让玩家们更加投入到游戏中,与角色建立起深厚的感情。 在DNF的各个版本中,悲鸣声也经历了不同的变化。从最初的简单音效,到后来的更具情感色彩的配音,悲鸣声逐渐成为了游戏的一大特色。许多玩家甚至表示,他们在听到悲鸣声时,会联想到自己曾经经历过的事情,从而引发共鸣。 值得一提的是,悲鸣声在DNF中还具有一种象征意义。它代表着勇敢、坚持和成长。在游戏中,玩家们需要面对各种困难和挑战,而悲鸣声则成为了他们战胜困难的动力。每当角色发出悲鸣声,玩家们都会为之振奋,坚信自己能够战胜一切困难。 然而,悲鸣声在DNF中也引发了一些争议。部分玩家认为,悲鸣声过于夸张,影响了游戏的整体氛围。他们认为,游戏应该更加注重战斗的紧张刺激,而非过于强调情感。对此,我们不禁要思考:一款游戏,究竟应该以何种方式呈现给玩家? 事实上,悲鸣声只是DNF众多元素中的一员。它既体现了游戏的艺术性,也反映了游戏制作团队对玩家的关爱。在游戏中,悲鸣声只是为玩家提供了一种情感共鸣的方式,而游戏的核心依然是战斗和冒险。因此,玩家们应该理性看待悲鸣声,将其视为游戏的一部分,而非全部。 总之,《地下城与勇士》中的悲鸣声,成为了玩家们情感共鸣的载体。它不仅代表着角色内心的挣扎和成长,还象征着勇敢、坚持和成长。在今后的日子里,相信悲鸣声将继续陪伴着玩家们,共同度过一个又一个难忘的游戏时光。

9 月 26 日,腾讯宣布,混元 3D 生成模型家族又添新成员——混元 3D-Omni、混元 3D-Part 发布并开源。这也是腾讯混元在可控 3D 生成上的新突破,让 AI 3D 建模更具实用性,加速 3D 生成模型在游戏、打印和 AR/VR 等实际生产流程中的落地应用。作为业界首个统一支持多条件控制的 3D 生成框架,混元 3D-Omni 突破传统图像输入的局限性,支持多种模态输入,实现对物体几何结构、拓扑和姿态的精细控制。混元 3D-Part 则实现了灵活可控的部件拆分和生成,让分解和生成 3D 模型像玩乐高一样简单。混元 3D-Omni、混元 3D-Part 将完整开放推理代码和权重,全面开源、免费使用,便于学术研究和工业部署,助力可控 3D 生成的社区探索。混元 3D-Omni:3D 界的 "ControlNet",多条件控制一网打尽近年来,基于原生 3D 表示(如点云和体素)的生成模型迅速兴起。然而,当前主流方法主要依赖图像输入,易受单视角遮挡、光照干扰,导致几何准确性不足;同时难以精细调控比例、姿态和细节,且无法适应多模态输入,限制了在复杂场景中的实用性。混元 3D-Omni 基于混元 3D 2.1 开源模型构建,就像 "3D 界的 ControlNet",通过轻量化的统一控制编码器和渐进式难度感知训练策略,混元 3D-Omni 能融合多达四类控制条件,显著提升生成的可控性和质量:骨骼:在单图条件下加入骨骼数据,能精确调节生成人物资产的姿态,完美适用于动画制作或虚拟角色设计;点云:注入完整物体点云或从深度图投影的部分点云,帮助消除单张图像的视觉歧义,提升几何细节,让 3D 模型更逼真可靠;边界框:允许微调生成资产的长宽高比例,确保结果与预期对齐;体素:针对物体结构进行精确调节,让生成的 3D 资产在几何细节上满足需求。骨骼控制人物姿态 点云控制补充三维信息边界框控制不同比例边界框控制解决单图生成 " 纸片 " 问题体素控制物体结构这些控制条件可灵活组合,支持深度相机、LiDAR 或重建模型等输入来源。社区开发者还可基于开源模型轻松扩展更多创意条件,如额外的人物姿态控制。混元 3D-Omni 标志着 3D 生成从 " 图像主导 " 向 " 多模态可控 " 转型的关键一步。多模态融合的创新,不仅提升了生成的可控性和鲁棒性,还为下游应用铺平道路。想象一下,在虚拟现实项目中,你用骨骼信号控制角色动态姿势,再叠加点云细节让模型更逼真——这一切,都能在本地快速迭代,无需昂贵硬件。 混元 3D-Part:组件式生成新范式,让 3D 模型像乐高一样 " 可拆卸 "与混元 3D-Omni 的精准生成相呼应,混元 3D-Part 则专注解决 3D 生成的 " 拆解难题 "。传统算法往往输出不可分割的 " 一体化 " 模型,但实际应用中,可拆解的模型则能适应更多场景的需求:比如游戏制作中,汽车模型拆分成车身和独立轮子,便于绑定滚动逻辑;3D 打印时,像搭积木般逐个组件打印,能够避免大件变形风险。混元最新推出的混元 3D-Part 技术,由业界首个原生 3D 分割模型 P3-SAM 与工业级组件生成模型 X-Part 组成,首次实现高精度、可控的组件式 3D 生成,支持 50 + 组件自动生成,生成的模型几何质量高、可编辑、结构合理,让模型更易编辑、生产和应用。 P3-SAM 的组件分割结果X-Part 的组件生成结果用户用混元 3D 2.5 或 3.0 模型生成整体 Mesh 后,即可通过 P3-SAM 获取语义特征和边界框,进行自动、精确的组件分割,X-Part 接棒将整体 Mesh 分解为独立部件,输出高保真、结构一致的部件几何体,同时保持灵活可控性。Hunyuan3D-Part 组件拆分整体流程在 PartObj-Tiny、PartObj-Tiny-WT 和 PartNetE 等基准测试中,Hunyuan3D-Part 的分割和生成结果大幅超越现有工作,体现其在精度和质量上的领先优势。X-Part 组件生成结果和开源工作对比目前该模型也已经上线混元 3D Studio,通过腾讯混元 3D 创作引擎即可免费使用。全面拥抱开源,加速各行业落地应用过去一年,腾讯混元大模型加速迭代,发布超过 30 个新模型,并全面拥抱开源,混元语言、图像、视频、3D 生成模型全模态、多尺寸开源,多次拿下 HuggingFace 模型热榜第一。混元 3D 系列模型是全球最受欢迎的 3D 开源模型,社区下载量超 260 万。在 2025 腾讯全球数字生态大会上刚刚发布的混元 3D 3.0 生成模型,建模精度提升 3 倍,几何分辨率高达 1536 ³,支持 36 亿体素超高清建模,攻克人脸雕刻难题,细节表现力显著增强。面向 3D 设计师、游戏开发者、建模师等群体,还推出专业级 AI 工作台——混元 3D Studio,通过 AI 技术整合 3D 生产全流程,实现更加可控、更加高效的 3D 创作。凭借超高清建模和高质量生成,腾讯混元正加速推动 3D 技术在各行业的落地应用。头部 3D 打印厂商拓竹科技、创想三维等均接入腾讯混元 3D 模型,大幅提升建模效率。全球首个设计 Agent Lovart 也在 3D 生成任务中首选腾讯混元 3D,拓展了设计领域的创新应用。混元 3D-Omni:代码:https://github.com/Tencent-Hunyuan/Hunyuan3D-Omni权重:https://huggingface.co/tencent/Hunyuan3D-Omni技术报告:https://arxiv.org/pdf/2509.21245混元 3D-Part:代码:https://github.com/Tencent-Hunyuan/Hunyuan3D-Part权重 : https://huggingface.co/tencent/Hunyuan3D-Part技术报告(两篇):  P3-SAM:  论文 [ 2509.06784 ] P3-SAM: Native 3D Part Segmentation项目网址:P3-SAM: Native 3D Part Segmentation  X-Part:  论文: [ 2509.08643 ] X-Part: high fidelity and structure coherent shape decomposition  项目网址:X-Part: High Fidelity And Structure Coherent Shape Decomposition体验入口:(轻量版)Hugging Face demo:https://huggingface.co/spaces/tencent/Hunyuan3D-Par(满血版)混元 3D Studio:腾讯混元 3D
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