Flexi:Unity能力系统框架指南
2024-09-25 11:32:04作者:韦蓉瑛
项目介绍
Flexi是一个专为Unity设计的能力系统框架,灵感来源于Unreal Engine的Gameplay Ability System(GAS),但采用了不同的设计理念。它专注于让程序员能够快速构建游戏内的能力逻辑,而无需处理底层细节。Flexi提供了一套灵活的定制工具集,包括自定义状态、节点、逻辑和事件,使得开发者可以创建符合游戏需求的复杂能力系统。设计师通过内置的基于图节点编辑器来调整能力数据,而游戏运行时则利用预置的执行器来激活这些能力。Flexi支持非单例模式,允许同时运行多个不同类型的系统,增加了设计的灵活性。
项目快速启动
步骤1:环境搭建
确保你的开发环境已配置好Unity,并安装了必要的Unity版本。从GitHub上克隆Flexi仓库:
git clone https://github.com/PhysaliaStudio/Flexi.git
步骤2:引入到Unity项目
- 打开或创建一个新的Unity项目。
- 将刚克隆的Flexi文件夹拖入Unity的Assets目录下。
- 在Unity编辑器中等待所有资源导入完成。
示例代码快速启动
在你的场景中添加基础Actor组件,然后创建一个简单的能力示例:
public class ExampleAbility : AbilityBase
{
protected override void OnActivate()
{
Debug.Log("Example Ability Activated!");
}
}
// 在某物体上添加Actor组件,并初始化ExampleAbility
public class MyActor : MonoBehaviour, IActor
{
private AbilitySystem _abilitySystem;
void Start()
{
_abilitySystem = GetComponent<AbilitySystem>();
if (_abilitySystem != null)
{
var ability = new ExampleAbility();
_abilitySystem.AddAbility(ability);
// 假设触发某个条件后激活能力
_abilitySystem.TriggerAbility(ability);
}
}
}
应用案例和最佳实践
在实施Flexi框架时,最佳实践是首先规划你的游戏内所需的各种能力类型,如增益效果、技能释放等。利用节点编辑器设计复杂的连招或状态转变逻辑,保持代码的清晰和可维护性。对于每个新能力,建议先进行小规模测试,以验证逻辑正确性,随后再集成到游戏中进行更广泛的测试。
典型生态项目
尽管该框架目前不直接关联到特定的大型生态项目,但它适用于任何希望实现高度定制化能力和状态管理的Unity游戏。特别适合ARPG、MMO或策略游戏,其中角色能力的多样性和复杂度是核心体验的一部分。开发者社区内可能会逐渐形成围绕Flexi的一系列二次开发项目和插件,促进其生态系统的成长。
以上就是关于Flexi框架的基本介绍、快速启动流程、应用示例及生态探讨。开发者可以根据自己的具体游戏需求,深入探索Flexi提供的强大功能,打造独特且高效的游戏能力系统。
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
HunyuanVideo-1.5暂无简介00
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
Ascend Extension for PyTorch
Python
177
195
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++
647
263
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
270
93
暂无简介
Dart
623
140
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
378
3.33 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
242
315
🎉 (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
1.1 K
621
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
126
856
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