VCMI项目:优化游戏内圣坛提示信息的可读性设计
2025-06-11 21:27:52作者:虞亚竹Luna
在开源游戏项目VCMI(英雄无敌3引擎重制版)的开发过程中,团队注意到游戏内圣坛交互提示存在一个影响玩家体验的设计问题。当玩家角色没有携带魔法书时访问圣坛,系统会提示无法学习魔法的信息,但关键信息——魔法名称的显示不够突出,容易被淹没在大段文本中。
问题背景分析
在VCMI的圣坛交互机制中,当玩家访问圣坛但未携带魔法书时,游戏会显示"Unfortunately you have no spell book to record the spell with"的提示信息。原始设计中,魔法名称只是简单地嵌入在文本中,缺乏视觉上的区分度。这种设计导致玩家需要仔细阅读整段文字才能识别出具体的魔法名称,降低了游戏信息的传达效率。
技术解决方案
开发团队经过讨论后决定采用文本高亮方案来优化这一体验。具体实现方式包括:
- 魔法名称着色:将提示文本中的魔法名称部分改为特殊颜色显示,使其在文本段落中更加醒目
- 统一设计规范:该优化不仅应用于普通圣坛,还扩展到所有相关场景(包括WoG和HotA模组中的圣坛)
- 连带优化:同步优化了金字塔场景中的魔法名称显示,保持整个游戏内魔法提示的一致性
实现效果评估
优化后的提示信息显著提升了关键信息的可读性。魔法名称通过颜色区分后,玩家可以快速识别出无法学习的魔法,而无需费力阅读整段文本。这种改进虽然看似微小,但对游戏体验的提升是实质性的,特别是在需要频繁与圣坛交互的游戏场景中。
设计思考延伸
这一优化案例展示了游戏UI设计中几个重要原则:
- 关键信息突出:游戏中的重要交互信息应当有明确的视觉区分
- 一致性原则:相似功能的UI元素应保持统一的设计风格
- 渐进式优化:从最影响用户体验的痛点入手,采用简单有效的解决方案
该优化已随VCMI 1.6版本发布,为玩家提供了更加流畅清晰的游戏信息交互体验。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
最新内容推荐
JDK 8u381 Windows x64 安装包:企业级Java开发环境的完美选择 开源电子设计自动化利器:KiCad EDA全方位使用指南 VSdebugChkMatch.exe:专业PDB签名匹配工具全面解析与使用指南 电脑PC网易云音乐免安装皮肤插件使用指南:个性化音乐播放体验 Adobe Acrobat XI Pro PDF拼版插件:提升排版效率的专业利器 32位ECC纠错Verilog代码:提升FPGA系统可靠性的关键技术方案 MQTT 3.1.1协议中文版文档:物联网开发者的必备技术指南 瀚高迁移工具migration-4.1.4:企业级数据库迁移的智能解决方案 Jetson TX2开发板官方资源完全指南:从入门到精通 昆仑通态MCGS与台达VFD-M变频器通讯程序详解:工业自动化控制完美解决方案
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
暂无简介
Dart
669
155
Ascend Extension for PyTorch
Python
219
236
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
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++
660
308
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
64
19
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
392
3.81 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
259
322
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.19 K
653
仓颉编程语言运行时与标准库。
Cangjie
141
878