Path of Building中Impale伤害计算机制解析与优化
2025-06-13 00:52:47作者:袁立春Spencer
Impale伤害计算原理
Impale(穿刺)是《流放之路》中一个重要的物理伤害机制,其核心原理是:当攻击命中敌人时,会记录该次攻击10%的物理伤害值作为Impale伤害,在后续5次命中中逐步释放。Path of Building(PoB)作为流行的构建模拟工具,其Impale伤害计算机制经历了多次优化。
技术实现细节
基础伤害记录
Impale伤害记录发生在伤害计算流程的早期阶段,具体是在伤害减免之前。这意味着:
- 记录的是未经任何减免的原始物理伤害值
- 不考虑护甲、物理伤害减免等防御机制
- 基于攻击的完整物理伤害值计算
伤害释放阶段
当Impale伤害实际释放时,会经过完整的伤害减免流程:
- 无法被闪避、躲避或格挡
- 受伤害转换机制影响(如物理转元素)
- 受物理免疫影响
- 受物理/通用伤害避免机制影响(如Elusive)
- 受伤害减免影响(来自护甲和额外伤害减免)
- 受伤害承受增减益影响
- 受更多/更少伤害承受乘数影响
PoB中的计算优化
最新版本的PoB对Impale计算进行了重要改进:
1. 基础伤害计算修正
现在正确使用未经减免的原始伤害值作为Impale基础伤害,避免了之前版本中可能存在的双重计算防御机制的问题。
2. 伤害承受修正
新增了对以下伤害承受修正因子的支持:
- 来自Pride光环的"附近敌人承受更多物理伤害"
- 来自Vulnerability诅咒的"承受增加物理伤害"
- 来自Maim辅助的"承受增加物理伤害"
- Intimidate效果(仅限攻击命中)
3. 暴击计算优化
修正了暴击伤害在Impale计算中的应用方式,确保暴击倍率正确影响Impale伤害。
常见误解澄清
-
Impale伤害是否属于攻击伤害?
否,Impale伤害属于反射物理伤害,不触发攻击命中效果。 -
攻击特定伤害承受修正是否影响Impale?
如"-50来自攻击命中的物理伤害承受"等攻击特定修正不影响Impale伤害。 -
为什么PoB中显示的Impale平均伤害与技能平均伤害不同?
因为Impale显示的是未经减免的基础伤害值,而技能面板显示的是经过所有减免后的实际伤害。
技术验证方法
开发团队通过以下方式验证计算准确性:
- 创建简化测试用例(如固定1000基础伤害)
- 对比开启/关闭特定修正因子前后的伤害变化
- 实际游戏内伤害测试验证
- 检查中间计算步骤(如主手伤害修正计算中的Impale承受乘数)
总结
Path of Building对Impale伤害计算机制的持续优化,使得这一复杂物理伤害机制在构建模拟中的表现更加准确。理解这些计算细节有助于玩家更精确地评估Impale在构建中的实际贡献,特别是在考虑各种伤害承受修正因子的情况下。开发团队将继续完善相关计算逻辑,确保模拟结果与游戏实际表现保持一致。
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
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
3.82 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
879