游戏设定方式思路和可行性评估分析的七个步骤
游戏观察3月25日消息，游戏设计时需要进行事先设计和事中测试，从设计构思到具体操作都有一定的方法和步骤。下面我们就来看看开发者分享的游戏设定方式的具体思路和可行性评估分析方法的步骤。
本文原作者：Alexander King 译者ciel chen
这个月初，在GDC的ALT.CTRL展上，我和Sam Von Ehren以及Noca Wu展示了我们共同设计的可选控制器游戏。Alt.CTRL是一个展示那些拥有独特控制器的游戏的平台。在展会上，参加者对我们在情感逃避测试仪(Emotional Fugitive Detector)中使用的设计和开发程序感到很好奇。我想分享一些我们开发过程中的情报来作为一个迷你剖析，以便以后游戏设计者们在运用新型输入形式时能有所借鉴和帮助。所以接下来是设计一个异位面部扫描游戏(a dystopic face-scanning game)的步骤!
Emotional Fugitive Detector(from gamasutra.com)
关于该游戏成品
情感测试仪是一个双人协作游戏，玩家需要两个人协作战胜一个可恶的面部追踪机器人。两名玩家中的一名要被面部扫描，然后让他的搭档能根据他的面部表情选出对应的情绪。如果他们表现得太多，面部追踪API会识别出来，如果他们表现得太微妙，他们的搭档可能会选错情绪。这种技术被称之为”不友好科技”、“影响惊人的”还有呃…… “这种科技本身是有点傲娇……但是这个概念实在是太棒了”!这是一个有关情绪细微差别的游戏，在这个游戏里，人脸既是控制器，也是屏幕。但是并不一定都是那样开始的……
步骤一：古怪的主意和受到的启发
去年早些时候，我们在一些地方有读到过关于面部追踪的开放源代码库。作为一个游戏设计师经常会做的那样，我们觉得这能做出一个非常酷的游戏。我们本来是想做面部格斗游戏的，玩家会对彼此做不同表情来攻击或抵挡。但是在初步想法阶段基本没有进展，直到我们参加了去年的ALT.CTRL展。看到那么多令人惊讶的游戏，创造了各种独特的亲身体验经历，这让我们很受鼓舞，不再停留在想法阶段，而开始去真正试着做出点什么了不起的东西。
步骤二：看看这个想法是否已经被人捷足先登了
所以我们知道我们是想做一个应用脸部识别的游戏。我们要做的第一件事却也是我在探索新机制的时候经常做的事：看看是否别人之前就做过了!我认为这是开发过程中总被疏忽的部分，因为游戏作为艺术形式存在的历史实在太短了。但是如果你花时间做一些调查，不仅可以避免把类似作品当做创新，让自己陷入尴尬的境地，还可以在前人的失败或成功中学习到经验。
我们这个项目比较小众。尽管身体追踪已经运用在很多体感游戏中了，但我们发现很少游戏运用了脸部输入功能(对比较聪明的人来说，他会知道样例的缺乏可能是个危险讯号)。我们唯一可以找到其应用的地方是在各种高科技演示中或者简易游戏中作为按钮的替代。像Eye Jumper或者Face Glider的游戏会让玩家用他们的脸部进行输入，但是是以一种非常直接的方式来执行引导或者跳跃。
看到那些别人做的游戏，这让我们清楚地明白，我们想要做的是能把面部追踪和人脸的功效作为游戏设计的一部分。比如在VR中，面部动作作为输入能做到更好的探索。所以我们想要从表情方面入手，并让其作为游戏的首要玩法。我们的大脑是能够读出脸部表情的，但是这很少作为技术投入游戏中使用。
步骤三：测试游戏的技术可行性
现在到了把想法付诸实践的时候了。最初我们使用的openCV(开放源代码计算机视觉类库)，这是目前为止脸部追踪记录得最好的开放源代码库。于是在使用了多种技术后，检测照片或者视频中的脸部点就变得容易了，这跟你在SnapChat里面的面部滤镜原理相似。这个强大的代码库也让在Unity中实现插件内容变得十分简单。然而，这从根本上来说还只是有了脸部探测方法而已;它只给你提供了脸部的识别点，再没别的了。然而如果你是要在某人脸上装上猫耳朵(当然这是个很好的目标)那这就够用了，但我们想要的是探测表情的变化，比如微笑或者皱眉。我们试着构建我们自己的方法来识别这些表情。不过这些好像已经有人完成过了…..我们发现面部动作识别是个挺有意义的问题!不过多亏有人在我们之前探过这条路子。我们最终找到一个名为clmtrackr的java库，它扩展了跟OpenCV相似的理论方法，但是已经被整顿为针对脸部的库，所以它可以输出鉴定四种表情(伤心、高兴、生气、惊讶)的置信区间(confidence intervals)[根据一定置信程度而估计的区间，它给出了未知的总体参数的上下限]。
我想要强调的是我们是游戏设计师，不是研究人员、计算机科学家、视觉识别专家或者其他别的之类的。任何对这块领域存在真正兴趣的人好像都会对我们的快捷方式和修改感到恐惧。然而我们只是想改变一件工具的用途来把它运用于游戏体验中而已。
所以这得花些功夫，但我们在一两个月内把初始技术给运作起来了。我们可以读出人类面部的四种表情，并将之输入到游戏系统当中。尽管一开始我们不是很确定这个技术是否行得通，后来没花太久的时间它便以相对不错的水准运转起来了。不过，只是“相对”而已。
步骤四：无尽的游戏测试
我和Sam、Noca相识在纽约大学游戏中心(the NYU Game Center)，我们三个一起在那里获得了美术硕士学位(MFAs)。在那里，游戏测试是游戏设计方法的核心原则——总之就是要不断地进行测试。交互系统几乎无法做出预判，所以有些在你脑袋里可能很棒的东西，在人们对其玩法不熟悉的情况下，仍旧有可能夭折。项目会举办一周一度的游戏测试之夜，也被叫做游戏测试星期三。学生们，员工们还有本地开发者们聚集在一起测试游戏以及得到大家的反馈(据说大部分大学生是奔着免费披萨去的)。
player sin park forepart(from gamasutra.com)
我们几乎每礼拜都去，持续了好几个月，去测试不同的游戏机制。这是学习技术支持的宝贵机会。我们的游戏测试真的很难搞。尽管它在理想情况下运作得很流畅(比如当我们自己在做测试的时候)，但当进行真人测试的时候，它的局限性就暴露出来了。距离百分百的准确度还差的远着呢，而且对目标亮度变化尤其敏感，如果有人头部动了一下，甚至非常细微地动，那也都玩完。
随着我们的初始原型随着可行性测试进展为游戏原型，在过程中我们也绞尽脑汁用尽方法做一款有趣的游戏。这些早期原型重心在于被计算机读取。它会告诉你它要的是什么表情，然后被成功识别的第一名玩家就算赢。我们一直试着去用这个游戏的设计来弥补或者遮掩技术局限性。我们测试过框架叙述来解释“人工智能(AI)”这么任性的原因，或者用回合制机制来隐藏缓慢的识别速度。在实验想法时发现行不通的时候是非常叫人沮丧的!但是我们坚持着，不断迭代着。
步骤五：在没有好点子之前别停下
意识到误差幅度检测可以作为游戏设计的一部分而不仅是判断依据，这对我们来说这是一个转折点。一名在实体游戏装配方面经验丰富的游戏设计者和艺术家Matt Parker告诉我们，他做过一个游戏，致力于让玩家躲避被微软Kinects识别。玩家必须扭曲他们的身体凹出诡异非人类的造型来获得胜利。这毫无疑问是个天才的想法：如果玩家努力避免情绪被我们的扫描仪探测出来，而不是费精力顺着有缺点的程序来玩游戏，那我们可以围绕这样的点来构建一款游戏。把漏洞转为特征实在是个很棒的方法，这巧妙地创造出了超级棒的游戏设计。
步骤六：自下而上的设计
游戏成品可能会让人感觉它是自上而下设计的：一个异位识别的未来，机器与情感的对抗，扫描孔等等。但是事实上，所有的实体设计都是完全在游戏设计需求的推动下形成的。你为什么想尝试着小心翼翼地传达情绪?因为情绪明显是违反规则的!我们要如何才能让玩家不动他们的头以及捣乱追踪呢?让他们把脸对着一个洞贴着不让他们动!我们要如何确保持续的打光呢?把相机包在一个盒子里!
实体和叙述性设计的每一部分都是为了游戏而设计的，他们以一种有机的方式组合在一起。那确实是我项目里最引以为豪的一部分!尽管这个盒子的实体设计在不同构建里有大幅度的改进，但重点在于现在它只居然是一个废弃的纸箱做的机箱!
步骤七：永不停止地打磨和游戏测试
所有事，到了后来就是要抛光打磨。我们加入了声音，改进了箱盒设计，试验了不同的游戏定时方法。我们甚至录了由合适的配音员发出的画外音指示(以一种非常友善的速度)。尽管这个过程持续了很久，但这是核心概念的首要渐进式改进。实质上游戏在几个月后就完成了，剩下的时间就都花在了执行过程的改进和确保良好的玩家体验上了。同时我们也没有停止游戏测试的脚步，无论是在游戏测试星期三，还是在带它到在布鲁克林举办的BQE以及Betas之类的项目的时候，都是一如既往。
真人对这款游戏的持续反馈在游戏改进的每一步中都至关重要。甚至在GDC展示它的时候，我们没有人觉得它已经“完成”了，我们展示的很多内容都是我们对反馈鉴定后的做出的改进。所以我希望这些内容对你有所帮助!这是一个总体概述，但是我想告诉你的是我们如何从一个对脸部追踪的模糊概念一步步向前做成完整的游戏体验的。要想在实体空间设计中运用未经检验的技术是相当困难的，但是同样也是非常值得的。对于有些玩家来说他们可能一生只玩一次你的游戏，但他们的体验却是绝无仅有、趣味无穷的，而且这是传统控制器游戏不可能复制的体验。所以，还等什么，干脆现在就开始设计自己的游戏吧!
