EpicSurvivalGame 项目教程
2024-09-13 10:03:07作者:瞿蔚英Wynne
1. 项目介绍
EpicSurvivalGame 是一个基于 Unreal Engine 的第三人称生存游戏示例项目,完全使用 C++ 编写。该项目最初是为 Epic Games 的六部分教程系列构建的,现在作为开源 C++ 示例项目提供。它展示了如何在 Unreal Engine 中实现第三人称角色移动、动画、对象交互、饥饿系统、武器支持、AI 敌人、游戏循环、物品、得分系统、时间系统、游戏网络等功能。
2. 项目快速启动
2.1 环境准备
确保你已经安装了以下软件:
- Unreal Engine 5.0 或更高版本
- Visual Studio 2019 或更高版本
2.2 克隆项目
使用 Git 克隆项目到本地:
git clone https://github.com/tomlooman/EpicSurvivalGame.git
2.3 打开项目
- 打开 Unreal Engine 编辑器。
- 选择
File->Open Project,然后导航到你克隆项目的目录。 - 选择
EpicSurvivalGame.uproject文件并打开。
2.4 编译项目
- 在 Unreal Engine 编辑器中,点击
File->Refresh Visual Studio Project。 - 打开 Visual Studio,加载项目。
- 编译项目:
# 在 Visual Studio 中,选择 Release 或 Debug 配置,然后点击 Build -> Build Solution
2.5 运行项目
- 在 Unreal Engine 编辑器中,点击
Play按钮运行游戏。
3. 应用案例和最佳实践
3.1 应用案例
EpicSurvivalGame 可以作为学习 Unreal Engine 和 C++ 游戏开发的绝佳示例。开发者可以通过研究该项目来学习如何实现以下功能:
- 第三人称角色控制和动画
- 武器系统和物品管理
- AI 敌人和行为树
- 游戏循环和时间系统
- 网络同步和多人游戏
3.2 最佳实践
- 模块化设计:项目中的各个功能模块(如角色控制、武器系统、AI 等)都设计得非常模块化,便于扩展和重用。
- 事件驱动编程:项目中广泛使用了事件驱动编程,使得代码更加灵活和可维护。
- 网络同步:项目展示了如何在多人游戏中实现网络同步,这对于开发多人游戏非常有帮助。
4. 典型生态项目
4.1 Action Roguelike
Tom Looman 的另一个项目 Action Roguelike 是一个更现代的 Unreal Engine 示例项目,展示了如何使用最新的 Unreal Engine 功能和最佳实践来构建一个动作类 Roguelike 游戏。
4.2 Unreal Engine 官方示例
Epic Games 提供了大量的官方示例项目,涵盖了从基础到高级的各种功能。这些项目可以在 Unreal Engine 的官方文档和 GitHub 仓库中找到。
4.3 社区项目
Unreal Engine 社区中有许多开源项目,涵盖了各种类型的游戏和应用。开发者可以通过参与这些项目来学习和贡献代码。
通过本教程,你应该能够快速启动并理解 EpicSurvivalGame 项目,并将其作为学习 Unreal Engine 和 C++ 游戏开发的宝贵资源。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
atomcodeClaude Code 的开源替代方案。连接任意大模型,编辑代码,运行命令,自动验证 — 全自动执行。用 Rust 构建,极致性能。 | An open-source alternative to Claude Code. Connect any LLM, edit code, run commands, and verify changes — autonomously. Built in Rust for speed. Get StartedRust0191
cann-learning-hubCANN 学习中心仓,支持在线互动运行、边学边练,提供教程、示例与优化方案,一站式助力昇腾开发者快速上手。Jupyter Notebook0116
Step-3.7-FlashStep-3.7-Flash是一个拥有 1980 亿参数的稀疏混合专家(MoE)视觉语言模型,由 1960 亿参数的语言主干网络和 18 亿参数的视觉编码器组合而成,具备原生图像理解能力。Python00
JoyAI-EchoJoyAI-Echo,这是一个独立的、仅用于推理的版本,旨在实现分钟级多镜头音视频生成。它采用了经过蒸馏的DMD生成器、配对的跨模态记忆以及故事级别的一致性。其性能的核心在于,一个跨模态视听记忆库能够在长达五分钟的视频中保持角色外观和语音音色的一致性。同时,一个训练后处理流程将基于记忆的强化学习与分布匹配蒸馏相结合,实现了7.5倍的速度提升,显著增强了视觉质量和对齐效果。00
omega-aiOmega-AI:基于java打造的深度学习框架,帮助你快速搭建神经网络,实现模型推理与训练,引擎支持自动求导,多线程与GPU运算,GPU支持CUDA,CUDNN。Java04
llm-universe本项目是一个面向小白开发者的大模型应用开发教程,在线阅读地址:https://datawhalechina.github.io/llm-universe/Jupyter Notebook08
项目优选
收起
暂无描述
Dockerfile
763
4.97 K
本项目是CANN提供的transformer类大模型算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
856
1.92 K
本项目是CANN提供的神经网络类计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
677
1.33 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
719
875
deepin linux kernel
C
32
16
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
455
437
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
1.07 K
1.09 K
华为昇腾面向大规模分布式训练的多模态大模型套件,支撑多模态生成、多模态理解。
Python
150
252
CANN 学习中心仓,支持在线互动运行、边学边练,提供教程、示例与优化方案,一站式助力昇腾开发者快速上手。
Jupyter Notebook
297
116
昇腾LLM分布式训练框架
Python
178
220