《腾讯游戏开发精粹2》是腾讯游戏研发团队的技术结晶，由10多名腾讯游戏资深技术专家撰写而成，整理了团队在自主游戏研发的道路上积累沉淀的技术方案，具有较强的通用性及时效性，内容涵盖游戏脚本系统及开发工具、数学和物理、计算机图形、人工智能与后台架构等。

部分Ⅰ  人工智能

第1章  基于照片的角色捏脸和个性化技术2

1.1　游戏中的捏脸系统2

1.2　基于照片的角色捏脸流程3

1.3　自定义捏脸工具包Face Avatar31

1.4　总结33

第2章  强化学习在游戏AI中的应用34

2.1　游戏中的智能体34

2.2　强化学习在竞速类游戏中的应用38

2.3　强化学习在格斗类游戏中的应用45

2.4　展望与总结55

第3章  多种机器学习方法在赛车AI中的综合应用61

3.1　游戏AI简介61

3.2　赛车AI的常规方案62

3.3　遗传算法优化赛车AI参数63

3.4　监督学习训练赛车AI68

3.5　强化学习训练赛车AI71

3.6　总结74

第4章  数字人级别的语音驱动面部动画生成75

4.1　语音驱动数字人面部动画项目介绍75

4.2　问题背景与研究现状75

4.3　一个语音驱动高保真数字人的机器学习处理流程79

4.4　基于深度学习语音识别的语音驱动数字人方法85

4.5　多情绪语音驱动数字人91

4.6　应用93

4.7　总结97

部分Ⅱ  计算机图形

第5章  实时面光源渲染100

5.1　现状介绍100

5.2　理论介绍101

5.3　实践优化107

5.4　总结112

第6章  可定制的快速自动化全局光照和可见性烘焙器113

6.1　光照烘焙简介113

6.2　基于Voxel的快速光线追踪的实现114

6.3　Volume Lightmap的烘焙实现123

6.4　Visibility的烘焙、存储与使用128

6.5　总结143

第7章  物质点法在动画特效中的应用145

7.1　物质点法简介145

7.2　工业界现有的物质点法模拟库147

7.3　物质点法在GPU上的高效实现149

7.4　虚幻引擎中的物质点法插件155

7.5　实现效果160

7.6　总结161

第8章  高自由度捏脸的表情动画复用方案162

8.1　面部捕捉表情重定向到玩家自定义的脸162

8.2　捏脸与表情系统概述163

8.3　捏脸系统设计与实现165

8.4　表情系统原理与表情捕捉技术172

8.5　表情动画补偿与性能优化方案178

8.6　总结190

部分Ⅲ  动画和物理

第9章  多足机甲运动控制解决方案192

9.1　机甲题材的游戏192

9.2　程序化运动动画195

9.3　表现生动化200

9.4　地形适应204

9.5　总结207

第10章  物理查询介绍及玩法应用208

10.1　物理引擎和物理查询208

10.2　穿墙问题208

10.3　物理查询208

10.4　射线投射查询209

10.5　扫掠查询213

10.6　重叠查询219

第11章  基于物理的角色翻越攀爬通用解决方案223

11.1　应用场景介绍223

11.2　CP系统的物理基础224

11.3　CP系统的设计思路227

11.4　CP系统的具体实现229

11.5　CP系统的性能优化和复杂度控制236

11.6  游戏的应用与优化238

11.7　总结239

部分Ⅳ  客户端架构和技术

第12章  跨游戏引擎的H5渲染解决方案242

12.1　嵌入游戏的H5渲染引擎介绍242

12.2　如何快速开发游戏周边系统及问题242

12.3　架构245

12.4　渲染后端实现251

12.5　渲染之外269

12.6　总结270

第13章  大世界的场景复杂度管理方案272

13.1　游戏里的大世界272

13.2　输入部分277

13.3　输出部分284

13.4　反馈控制部分285

13.5　测试数据290

13.6　总结291

第14章  基于多级细节网格的场景动态加载292

14.1　Level Streaming292

14.2　基于多级细节网格的Level Streaming293

14.3　将场景预处理成多级细节网格结构295

14.4　基于多级细节网格结构的加载298

14.5　多级细节网格的其他应用299

14.6　总结300

部分Ⅴ  服务端架构和技术

第15章  面向游戏的高性能服务网格TbusppMesh304

15.1　TbusppMesh摘要304

15.2　TbusppMesh数据通信305

15.3　TbusppMesh组网策略309