Геймдев

Перки режима рогалика в Ghost of Yotei Условно бесконечный режим PlayStation уже вводили в сюжетных играх, например, в GoW Ragnarok и The Last of Us Part II. Но в Йотей мне он нравится больше из-за одной детали в дизайне перков. В режиме Most Wanted вы выбираете себе персонажа, стартовое оружие и выбираете один из трёх перков после каждой волны. Но большинство пассивных перков, вместо того чтобы крутить какие-то незначительные процентики в атрибутах или вешать статус-эффект, активируют легко читаемый эффект. Эффект может простой — срабатывание гаджета. Например, при каждой третьей атаке копьём — активируется дымовая шашка. А может быть чуть замороченнее: если попасть в противника пустой бутылкой саке, на него набросится волк. Или, вот ещё неплохой пример: если идеально парировать удар от случайно отмеченного в начале боя противника, то в его соседа ударит молния. Всё это даёт легко читаемую картину боя и увлекательные билды. На одном забеге я собрал все возможные перки на спавн волков при различных условиях. В итоге со мной билась целая стая, а последнюю четверть полоски здоровья босса волки загрызли почти сами 🌚 И никаких +5% шанса крита или +1.5% урона, который надо прокачать десять раз, чтобы убедить себя в том, что начинаешь замечать разницу. Слава богу, что студия Sucker Punch не мыслит такими архаизмами, а пытается идти на риски и предлагать что-то свежее. #анализигр #геймдизайн #GhostofYotei

LTX бахнули отдельную IC-LoRA Layout to Render для LTX-2.5 22B. Она весит около 1.31 GB,rank 128 и обучена специально воспринимать 3D viewport/playblast как control signal. Нейрорендер в действии и опенсорсе. Модель: ltx-2.5-22b-ic-lora-layout-to-render-1.0.safetensors - 1.31 GB - IC-LoRA - rank 128 - BF16 - база - LTX-2.5 22B - inference - на distilled LTX-2.5 - рекомендуемый LoRA strength - 1.0 Заодно лежит готовый двухпроходный ComfyUI workflow: LTX-2.5_ICLoRA_Layout_To_Render_Two_Stage_Distilled.json Первый проход - 960x544, 8 steps. Второй - 1920x1088, ещё 3 steps после x2 latent upscale. Для запуска нужны базовые distilled-веса LTX-2.5, Gemma 4 12B encoder, video/audio VAE и spatial upscaler. Официальные ComfyUI-ноды и workflows тоже есть. Что на входе? Плейбласт из Blender, и первый кадр в нужном стиле. Лучше всего брать первый кадр плейбласта и прогонять его через какой-нибудь image-to-image. У них также есть Alpha Gen, SDR->HDR, Native Resolution, Refine/Restore и Layout to Render, то есть Lightricks явно пытаются застолбить опенсорсную поляну как post-production/VFX toolkit. Ссылки: LoRA: https://huggingface.co/Lightricks/LTX-2.5-22b-IC-LoRA-Layout-To-Render Файлы LoRA + готовый JSON workflow: https://huggingface.co/Lightricks/LTX-2.5-22b-IC-LoRA-Layout-To-Render/tree/main Сам workflow: https://huggingface.co/Lightricks/LTX-2.5-22b-IC-LoRA-Layout-To-Render/blob/main/LTX-2.5_ICLoRA_Layout_To_Render_Two_Stage_Distilled.json @cgevent

[Схема с DLC] Недавно у нас был Димитр на интервью. Он рассказал про свою игру SOS OPS грядующие релизы Lootbound и Pao-Pao. Меня поразило, как Graveyard Keeper заработал 400к на DLC, раздав основную игру бесплатно. А SOS OPS двигается по похожему сценарию. Ща расскажу вам. Напомню, когда они зарелизили игру, то она не полетела. От слова совсем. Тогда они начали добавлять в игру контент, работать над отзывами и портировать ее на другие площадки. Плюс, наращивать скидку. Все больше и больше. Дальше — выпускать DLC. Сейчас их четыре, а на следующий год планируют еще 4 DLC выпустить. И это сработало! Игра уже несколько раз била свой онлайн. Буквально вчера — новый рекорд 8562 человека! Оч солидно. Игра продается со скидкой 90%, буквально за пол доллара. А в месте с DLC и саппорт паком продается за почти 4 доллара. Уже можно жить. За всё время они продали: — 287 тысяч копий. — 207 тысяч DLC. И игра продолжает расти! По сути, им надо смотреть на залеты по другим играм. И добавлять в свою игру хайповые механики через DLC. На большие скидки делать маркетинг и возвращать игроков в игру. Как вам стратегия? В ней есть смысл или это совсем борьба за копейки? PS: ссылка на игру, которая стоит пол бакса. Зацените!

Накопилось по #minimaxH3 - часть 29 #VAE huggingface.co/Kijai/MiniMax-H3-experimental/blob/main/minimax_h3_lynnreal_light_vae_int8_convrot.safetensors - облегченный VAE int8 от Kijai huggingface.co/speach1sdef178/MiniMax-H3-X2-Detail-VAE - х2-VAE с доп. деталями. Обычный латент сверх бутылочного горлышка деталей не содержит, поэтому режим Detailed для I2V берет ранние фичи энкодера исходника. Модель + нода + воркфлоу huggingface.co/corechan/MiniMax-H3-LightVAE - легкий VAE для H3 #LoRA huggingface.co/pablodawson/MiniMax-H3-360-Orbit-LoRA - облет для FL2VA: одинаковые первый/последний кадр, камера облетает застывшую сцену по кругу, клип зацикливается. Нужен спец-промпт. Проверен и на 8GB VRAM (4070, 736×576, ~7 мин) huggingface.co/Kijai/MiniMax-H3-experimental/tree/main/loras - ELM longlive plug 4-step LoRA от Kijai: сжатие генерации до 4 шагов с минимальной потерей качества huggingface.co/neph1/1980s_scifi_movies_minimax_h3 - LoRA sci-fi 80-х, киберпанковский край жанра. Без триггера huggingface.co/JOKER141/MiniMax-H3-General-Motion-Continuity-Repair - починка непрерывности движения huggingface.co/JOYUNGI/nwpxstyle-h3-lora - Nwpxstyle: теплый пиксель-арт-аниме с жирным контуром и дизерингом. Тренировались на статике, стиль переносится на видео, годится под ретро-катсцены #pixelart huggingface.co/moe-kill/H3-Turbo-Neat - мерж пяти турбо LoRAs в одну 1Gb на 4 шага: четкие детали и свежий легкий вид github.com/tsukino4a/h3-image-edit - skill.md для LLM: H3-иллюстрации — смена черт, костюма, мелкие правки #skill huggingface.co/Alissonerdx/Minimax-H3-ComfyUI/tree/main/loras - #HeadSwap : замена головы, очень хорошо захватывает волосы #workflow #comfyui github.com/shootthesound/ComfyUI-Fizgig-H3-Still - Fizgig H3-Still: ноды и воркфлоу для генерации одиночной картинки — рендерится сильно быстрее старого 5-кадрового обхода, можно крутить мегапиксели #t2i #i2i Говорят, H3 отлично генерит картинки youtu.be/A53fIhsyTm8 civitai.red/posts/31291351 - MiniMax H3 REF + Fizgig как Ref2Img/Img2Img: 4096×1536 за минуту (18 шагов, 5060 Ti 16Gb). Понимание пространства и стилей по референсу, быстрее Qwen 2.1 на 2+ референсах github.com/BiggerFishy/comfyui-minimax-h3-studio - простой #characterswap : SAM3 выделяет объект, инверсия цвета в области помогает замене. Сохранение персонажей с описанием civitai.com/models/2973199/minimax-h3-faceswap-with-spectrum-and-sparse-attention - #faceswap + Spectrum и sparse attention github.com/TheBeast-Spec/minimax-h3-comfyui-demo-pack - body-swap: поза из исходного видео, руки источника сохраняются (жест, тон кожи), руки не перегенерируются #prompting github.com/fadetofunk/MiniRef - MiniRef 1.3: форменный помощник Ref2VA-промптов, Windows .NET 9. Персонаж сохраняется в .mrpod github.com/AIMixer/ComfyUI_MiniMaxH3_Director - Director получил ноду Face Refine с поддержкой Semantic Bridge github.com/Adudeguyman/ComfyUI-Fantastic-MiniMaxH3-PromptBuilder - обновление: #RefMods точнее и меньше утечки личности github.com/ssm82/cinematic-video-prompt-h3-plugin - плагин-агент по стандарту Agent Plugins v1 (Microsoft/Google): словарь 700+ кинематографических терминов → H3-промпт модели huggingface.co/hoidhxd/MiniMax-H3-x-Z-Image-hybrid - гибрид 22Gb: Z-Image → FL2VA → Ref2VA, богатые текстуры и заметно лучший звук. Работает на 3060 12Gb, сэмплер стартует ~70 сек, дальше обычная скорость (Turbo+Kitchen+Spectrum, 6–8 шагов) huggingface.co/QuantFunc/Minimax-H3-Quantfunc-4bit - 4-bit квант H3: 23.7 dB PSNR, SM75+, загрузка через ComfyUI-QuantFunc. FL2VA (4 шага) и Ref2VA (8 шагов)

#Нейропрожарка «NOTHING» Автор: @itanya_ai Описание: фильм родился благодаря конкурсу AAIFF (тот самый, который с призами на $2 млн) и его теме «Будущее, в котором хочется жить». Показывать очередные утопичные города будущего мне изначально не хотелось. Мне важно было донести довольно простую мысль: будущее, в котором хочется жить, уже сейчас и во многом зависит от действий каждого из нас. По сюжету героиня получает возможность менять реальность. Но каждая попытка изменить мир приводит ко всё более неожиданным последствиям. Для создания персонажей и локаций я использовала Higgsfield Soul и Recraft, для анимации Seedance 2.5, все треки - Suno, монтаж - Adobe Premiere Pro. Основные трудности были с разработкой сценария. Изначально он был сложнее: было больше изменённых миров, действие выходило за пределы дома - на улицу, в кафе и другие локации. В какой-то момент пришлось реалистично оценить объём работы и сильно сократить сценарий, оставив одну основную локацию и трёх героев, чтобы успеть всё реализовать. По вложениям получилось около 30 000 ₽ (с учётом того, что была возможность пользоваться безлимитом). На сегодняшний день работа вошла в Official Selection двух международных фестивалей - AI ZONE International AI Film Festival и Sparknify Human vs. AI Film Festival. смотреть в качестве: https://youtu.be/Z9KZ4L1vThQ?si=9-iI_FyUoKJNzhOE @cgevent

Valve подтянула автономность Steam Frame на 12% Valve выпустила бета-версию SteamOS 0.4.3 для Steam Frame, в которой оптимизировала энергопотребление чипсета Snapdragon 8 Gen 3. Это позволило увеличить автономность устройства до 12% как при стриминге с ПК, так и при локальном рендеринге (конечный прирост зависит от частоты кадров и конкретной игры). В бета-версию также добавили функцию трекинга только одного ведущего глаза для людей с нарушениями зрения, поправили раскладки контроллеров в Google Earth VR и устранили ошибку подключения «Error 17». Дополнительно Valve обновила встроенный клиент SteamVR до версии 2.18.2 и починила баг, приводивший к сбоям беспроводного адаптера шлема в отдельных регионах.