출처

[DirectX 3D] - Lighting (1) <Ambient, Diffuse, Specular, Emissive> (tistory.com)

 

[DirectX 3D] - Lighting (1) <Ambient, Diffuse, Specular, Emissive>

Forward Lighting : 즉시 Mesh에 그리는 방식 Deferred Lighting : 한 번에 모아서 그리는 방식 원래의 조명은 들어와서 반사되어 생기는 것인데 게임은 자기가 발산하는것이다. // 자신의 색이 노란색이면

hombody.tistory.com

Ambient, Diffuse, Specular and Emissive lighting | bassemtodary (wordpress.com)

 

Ambient, Diffuse, Specular and Emissive lighting

The Light Model covers ambient, diffuse, specular, and emissive lighting. This is enough flexibility to solve a wide range of lighting situations. You refer to the total amount of light in a scene …

bassemtodary.wordpress.com

 

 

Ambient : 일정한 빛. 어두운 곳 등 광원 상관 없이 나오는 색 주변 환경에 반사된 빛이 다시 영향을 주는 정도 표현

Diffuse : 빛과 물체 법선에 의해 결정되는 색으로 물체에 그림자를 지우고 입체감 형성

Specular : 빛이 반사되어 카메라에 직접 들어올때 보이는 빛(색). Diffuse보다 강하고, 오브젝 표면에 급격하게 떨어짐. 물체 디테일을 더해줌

Emission : 전구 등 발광 물체에서 방출되는 빛

 

 

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다양한 YUV 포맷에 대한 설명 정리

아래 링크 참조

 

YUV pixel formats (fourcc.org)

선요약: 피파는 실축을 '보는' 느낌, 위닝은 실축을 '하는' 느낌

축구게임 경력

피파 97 98 2002 2003 06 07 08 10 11 14 15 16 18 19 20
위닝 3 6 2007 10 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2019 2020 2021
리얼사커(https://youtu.be/ZsVI6n_HvkY)
FM 종종
프리스타일풋볼 10분
굵은표시는 특히 재밌게 했던 시리즈



 1. 드리블
1.1 실축할때 느껴지는, 공을 '툭툭' 치고 나가는 느낌이라던가, 방향전환할때도 공을 쳐서 공의 방향을 돌린 후에 몸의 방향을 돌리는 그런것들이 위닝이 잘 구현함. 특히 옛날(위닝에게 발리던시절) 피파는 공이 발에 붙어있고 공과 선수가 하나가 되어 선수의 중심축 기준으로 그냥 회전함. 즉, 피파에는 '소유권' 개념이 있어서 공을 뺏는게 아니라 그 소유권을 뻇어야한다는 느낌
1.2 피파는 개인기 구현에 있어, 어느정도 특정 조건(조작 커맨드 및 선수 간격)만 만족하면 성공률이 높고, 대쉬하는 효과도 있음 위닝은 동작이 느려서 선수 태클타이밍에 맞게 쓰지않는한 성공률이 낮은편. 대신 1.1의 장점으로인해 방향키만으로 어느정도 제칠수있음
- 사실 대다수의 선수들이 역동작 이용, 단순한 페인팅이나 드리블로 제침

2. 킥(패스, 슛 등 포함)
2.1 피파의 경우 아군-적군-아군 일직선상에서 패스를 할경우 패스가 휘어서 가거나 패스받는 선수가 이동해서 패스가 연결됨. 위닝은 정직하게 입력한 방향키대로 패스가 나가기때문에 플레이어에 그 책임이 있음.
2.2 위닝의 경우 약간 랜덤성이 있어서 비슷한 상황에 비슷한 게이지로 같은 패스를 넣어줘도 상황에 따라 혹은 랜덤성에 따라 결과가 차이남. 
2.3 AI조작 클리어링할때, 위닝은 자세가 불안정하면(180도 터닝하면서 걷어내야하거나 밸런스가 무너진 상황에서 걷어내는경우 등) 공이 멀리 안나가서 상대방이 다시 공잡기 쉬움(바르샤식 가패 가능) 피파는 하프라인 근처까지 가거나 이상하리만큼 자주 상대편에게 공이 감

3. 공
3.1 피파의 경우 공의 경로나 움직임이 다소 제한적이고 미리 정해져있다는 느낌을 받음(2.1) 그로인해 서로 양팀이 공격을 주고받지만 치열한 중원싸움이나 문전앞 혼전, 굴절되어 들어가는 골 등의 상황 발생이 거의 없음(미국게임이라 그런지 턴제 느낌) 또한 2.3에서도 언급했듯이 공이 굉장히 쉽게쉽게 높이,멀리 가기때문에 가볍다라는 느낌이 듦
3.2 위닝은 기본적으로 공의 움직임이 물리적으로 잘 구현됐다는 느낌이 듦. 미리 정해져있지않고 상황에 맞게 변수가 작용하여 굴절되어 공이 들어가거나, 혼전 상황이 발생함.

4. AI
4.1 피파는 기본적으로 선수침투키가 따로 있고, 지공시 후방에서 빌드업을 굉장히 중요시하기때문에 이 부분이 매우 현실적임 상대 수비 선수들을 끌어들여서 공간을 만들고 그때 선수 침투키로 침투시켜야함. 
4.2 위닝의 경우 침투키가 따로 없고, 선수들이 스스로 움직이며 따라서 공간이 자주 발생함 특히 사이드에서 종방향 2대1패스로 쉽게 뚫림 대신, 빈공간을 인식하고 뛰어들어가는 선수들 움직임이 매우 뛰어나며, 따로 조작안해도 되어서 간편함. 

5. 애니메이션
5.1 피파의 경우 좀더 다양한 애니메이션을 넣어두고, 아날로그스틱의 감도를 인식하여 다양한 상황에 맞게 애니메이션을 보여주는듯하기때문에 플레이어가 직접 원하는 모션이 나올수있는 상황이나 조작을 해야함 그렇지않은경우 실축에선 보기힘든 동작들이 많이 나옴. 위닝의 경우 좀더 간편하게 실축에서 자주 보이는 모션위주로, 상황에 맞게 나옴.
5.2 ZD(감차)의 경우 ps2 시절엔 위닝이 더 멋있었는데 최근시리즈는 공 궤적은 피파가 멋있고 선수동작은 비슷함
5.3 호날두, 베일, 베컴, 지뉴 등의 킥 모션 구현이 위닝이 좀더 비슷함

6. 모드
6.1 위닝은 사실상 마스터리그와 마이클럽(피파의 얼티밋 비슷)이 메인 컨텐츠. 피파는 온라인 디비전, 얼티밋모드, 저니 모드 등이 강세

7. 비교 및 장단점
7.1 피파의 강점은 막대한 자본력으로 인한 주요리그 라이센스 및 게임 자체 볼륨(저니모드, 스토리모드, 풋살모드 등등) 등으로 인해 시각적으로 볼때 매우매우 사실적임. 1~6을 종합해볼때 좀더 조작 난이도가 있고, 진입장벽이 있음. 그리고 게임시간이 길 때 적합하다는 느낌.
7.2 위닝의 경우 자본력 딸림 + EA의 독점계약으로 리그 라이센스는 주로 남미나 아시아위주 공략, 유럽은 클럽단위로 라이센스 계약함. 환생시스템을 포함한 마스터리그는 아직 강력한 매력. 비주얼적으로 사실적이진 않으나 운동장 위에서 펼쳐지는 상황이나 과정이 다양하고 사실적임. 

7.3 최종 비교. 피파는 실제세계를 최대한 구현해놓고, 그안에서 플레이어가 현실적으로 또는 본인이 원하는 장면을 구현해내는 즐거움이 있고 위닝의 경우 플레이어가 굳이 신경쓰지않아도 알아서 적절히 실축과 비슷한 경험을 제공해주고, 플레이어는 그런거 신경쓸필요가 거의 없음 

 

 

*20021.11.26 추가 - 최근 위닝을 할때 모든 패스나 슛을 '수동'으로 설정해서 하고있다. 그러다보니 정말 더더욱 실축 '하는' 느낌이 난다. 첨엔 엄청 어려웠는데 적응하니 재밌고 쉽다. 피파도 예전에 올수동으로 하는 플레이어들이 있었는데 한번 해볼까

Alt+F8

또는

Ctrl+K,F

 

 

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http://jaejunyoo.blogspot.com/2017/01/backpropagation.html

 

Backpropagation 설명 예제와 함께 완전히 이해하기

쉽게 설명하는 기계학습(machine learning) 개념, 역전파(backpropagation) 예제와 함께 완전히 이해하기

jaejunyoo.blogspot.com

https://www.linkedin.com/pulse/gradient-descent-backpropagation-ken-chen

 

Gradient Descent and Backpropagation

In previous articles, I have referred to the concepts of gradient descent and backpropagation for many times. But I did not give the details and implementations of them (the truth is, I didn't know these either.

www.linkedin.com

 

As we know, the loss function is a function of weights and biases. So, its gradient can be calculated by taking its derivative with respect to the weights and the biases, so that we know how much each variable contributes to the total error. However, since the relationship between the weights and the biases in the different layers is sort of iterated and accumulated, it is not an easy task to calculate the gradients with respect to them. And this is where backpropagation comes to the rescue!

If I was asked to describe backpropagation algorithm in one sentence, it would be: propagating the total error backward through the connections in the network layer by layer, calculate the contribution (gradient) of each weight and bias to the total error in every layer, then use gradient descent algorithm to optimize the weights and biases, and eventually minimize the total error of the neural network.

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최근 두 분야에서 결과를 얻기위해 노력중인 초보자로써 깨달은 것.

둘 사이엔 공통점이 있다.

 

요소:딥러닝/ 웨이트트레이닝 순

인풋 : 인풋데이터/ 내 몸뚱아리와 그날의 컨디션(수면,스트레스 등)

과정 : 딥러닝 모델과 옵티마이저 그리고 각종 하이퍼파라미터/ reps * sets * weights (=volume)

결과 : 결과데이터,정답과의 차이(score, distance)/ 근성장 정도, 체지방 감량 정도

 

인풋을 과정에 넣으면 결과가 나온다.

그러면 과정을 평가해, 피드백한다

 

과정에 대해 수많은 의견,논문이 존재한다

지난 시도들을 돌아보고 피드백한것을 모아 더 좋은 결과를 내기위해 인풋(과정)을 바꾼다. 

점심으로 다시한번 전날 먹은 푸드트럭에서 이번엔 torta(햄버거)와 퀘사디아, 타코를 먹음

역시나 존나 맛있었음. 공사장 인부?들이 자주와서 먹었는데 이들이 하나같이 먹는 음료도 하나 시켰음

뭔지 모르겠는데 어디서 먹어본건같고 달고 약간 우유나 연유?느낌좀나는 음료

그리고 학회 마저 듣고 저녁에 파이브가이즈에서 햄버거 테이크아웃하고 

쇼핑을 위해 citadel 아울렛으로 갔음.

시간이 없어서 CK 청바지 하나, 나이키 조던 운동화 및 티셔츠 2개 정도밖에 못건졌지만 역시 매우 싸게 잘산듯하다.

마지막날은 점심 비행기라 오전에 바로 공항으로 갔음

 

감자를 어디서 쓰는지 써주는게 좋아보였음 
역시 파이브가이즈하면 빼놓을수없는 쉐이크 
베이컨치즈버거 시킴. 베이컨이나 치즈가 매우 익숙하면서 맛있고, 수제버거티가 팍팍난다.(인앤아웃은 그저그랬음) 
45분동안 포풍쇼핑 

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