PKHeX项目:关于火红叶绿中水迷宫Togepi蛋的PID生成机制研究
2025-06-17 05:20:13作者:曹令琨Iris
背景介绍
在Pokémon火红/叶绿版本中,玩家可以在五岛水迷宫从一位绅士处获得Togepi的蛋。长期以来,PKHeX合法性检查工具一直将Method 4 PID类型的Togepi标记为非法,但最新研究发现这实际上是一个合法的生成方式。
技术原理分析
传统PID生成机制
在第三代Pokémon游戏中,野生宝可梦的PID(个性值)通常通过以下几种方法生成:
- Method 1: 标准生成方式
- Method 2: 用于部分特殊遭遇
- Method 4: 由于游戏处理延迟导致的特殊生成方式
水迷宫Togepi的特殊性
水迷宫Togepi的PID生成受到以下因素影响:
- 脚本命令
getpartysize会检查队伍中每个位置的宝可梦种类 - 当宝可梦的PID值极端时,会影响
PID % 24的计算时间 - 计算时间的延长会导致垂直空白间隔(VBlank)的发生时机变化
实现Method 4的条件
通过精心设计队伍配置,可以人为延长游戏处理时间,使PID生成发生在VBlank期间:
- 队伍中放置5只具有特定高PID值的Hariyama
- 确保初始种子为特定值(如52D2)
- 在特定帧数(如40544)接收蛋
验证过程
研究团队通过以下方式验证了这一现象:
- 在实机(NDS)上使用RNG操作重现
- 通过mGBA模拟器进行测试
- 分析游戏源代码中的脚本逻辑
扩展发现
类似机制也存在于其他特殊遭遇中:
- PCNY许愿蛋(Wish Eggs)也可以产生Method 1和Method 4的PID
- 通过不同PID组合的队伍配置可以控制生成方式
对PKHeX的影响
这一发现表明:
- 需要更新PKHeX的合法性检查逻辑
- 水迷宫Togepi应允许Method 1和Method 4两种PID类型
- 类似遭遇的合法性判断标准需要重新评估
技术意义
这项研究揭示了第三代游戏中一个有趣的机制:
- 游戏性能因素(处理延迟)可以影响宝可梦的生成属性
- 玩家队伍配置可以作为一种"软修改"手段
- 为宝可梦RNG操作开辟了新的可能性
结论
水迷宫Togepi蛋确实可以合法地拥有Method 4 PID类型,这一现象是由于游戏脚本处理延迟导致的。PKHeX等工具需要相应更新其合法性检查逻辑,以正确识别这类特殊的合法宝可梦。这一发现也为研究其他特殊遭遇的生成机制提供了新的思路。
登录后查看全文
热门项目推荐
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
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
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
Spark-Prover-X1-7BSpark-Prover 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专为 Lean4 中的自动定理证明而设计。该模型采用创新的三阶段训练策略,显著增强了形式化推理能力,在同等规模的开源模型中实现了最先进的性能。Python00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能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
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
317
2.74 K
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
124
852
Ascend Extension for PyTorch
Python
157
178
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++
639
246
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
242
85
暂无简介
Dart
606
136
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
239
310
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
1.03 K
470
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
364
3.02 K