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AI做MOD零基础也能行!4大流派+实操攻略全公开

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1. 《我的世界》十二符咒 假期五天,三天时间用AI开发了款十二符咒mod。小时候就幻想着能自己开发mod😂,今天终于自己弄出来了一款,比较简单,虽说建模还有bug很多,但总归圆梦…… 开发工具嘛:Trae CN和豆包还有PS,中间还下了个Blockbench,但本次没用上(因为还得花时间学下)。 游戏版本:26.1.2-Fabric 0.19.2;JDK版本:jdk-25.0.2; 个人感觉,纯大众AI开发的时候,美术建模是最难的,无论是3D还是2D,没有现成的、很好的MCP工具(也许有,但不普及)。 mod开发纯娱乐使用,开发素材均源自网络百科,二次编辑后创作。 源代码或者mod用的那个jar包,有需要的我工作不忙看情况发下,然后删好友……

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4. 零基础开发游戏mod.用Codex开发了一个西游记mod的笔记 首先,把官方的mod制作说明丢给它参考 然后你就提出你的需求,他就会按照参考给你生成,整个过程我只负责审查和上游戏测试。 生成的代码有时能用,有时又不能用 总结: AI可以提升效率,但是对于没有基础的人来说耗费大部分token和时间也可能做不出好的效果。对于有编程和基础的人来说,就是1+1>2,王炸工具#vibecoding #苏丹的游戏 #MOD模组 #image2

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7. 用AI制作小游戏,4个小时一个塔防游戏Demo 列下大概耗时: ●初版prototype: 1 分钟 ●第二版调优的prototype: 30 分钟 ●第三版换皮加调优:3.5 小时左右 → demo 完成 ●第四版内容拓展(新的关卡,9个新角色,地图,调整游戏平衡及debug):7个小时 首先,我完全不懂编程,也不是美术不会画图。但我曾是游戏策划,后来一直做制作人,所以我知道如何提需求。 开始这个Demo时不确定能做到哪一步,所以第一个 prompt我并没有完整的系统设定,只把核心玩法和角色设定简单写了几句话丢给Cursor和Codex 。 ⚠️ 一个很重要的体感:prompt并一定是越复杂越完整越好,反而简单的几句核心要求更方便AI去理解并整合相关信息进而加以拓展,给到让你惊喜的结果。越详细的细节信息反倒有可能限制AI的‘想象力‘。 两边都在1-2分钟给出了prototype: ●Cursor:更快,画面更好 ●Codex:玩法更顺,更贴需求 所以我决定用Codex这个版本继续。当然这并不代表Codex比 Cursor要强,我觉得只是这两个模型对相同的prompt的理解方式不一样。 接下来基本就是: 👉全程用我的自然语言跟Codex对话。如:把出生点调高20px. 把塔的攻击频率减20% 半个小时候调优后,包含了核心玩法和关键属性的demo就成型了。 然后做美术和音效: ●用 Gemini:1分钟生成概念图 ●Photoshop:2小时切图+细化(目前AI还不太好替代这步) ●Gemini:1分钟生成背景音乐 👉 到这里:4小时,一个能玩的demo完成 然后继续同样流程扩展内容: +1个关卡 +9个角色 +1张地图 👉 耗时约7小时 熟悉游戏开发的同学可能能理解这4个小时和7个小时的震撼吧。而且这些耗时还包含我探索阶段走的弯路的时间。 传统流程: 一个完整团队(策划+程序+美术) 👉 1-2周才能做出这个demo 👉 后续内容再来2周 而现在: 👉 我一个人 👉 不会编程,不会画图 👉 10小时完成 最后我还测试了: 👉 网页版 → Unity版 → 打包 直接做出了一个可以上 Google Play 的安装包。 也就是说,一个完整的AI赋能全流程的小游戏开发工作流被验证成功了。 AI时代给每一个普通的创作者带来无限可能! #AI做游戏

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14. AI建模前期准备流程大揭秘 AI生成3D模型工作流程解析 一、建模流程概述 管线搭建:搭建了两条管线,已运行其中一条,另一条尚未运行。工作流包含提示词生成、风格化生成、拆分处理三个核心环节。 风格化生成:通过3条管线生成3种风格(写实/影视/风格化),基于原画风格匹配暗黑破坏神、漫威争锋等参考效果,使用"3D风格+漫威真空效果"作为基础提示词。 二、风格化生成策略 提示词优化:采用分步处理策略,先生成基础模型后去除道具,避免提示词过载导致AI识别错误。示例使用"去掉道具生成PS"指令获得干净背景。 颜色贴图处理:保留AI生成的平铺色块作为基础颜色贴图,通过trip或rolling工具转换为GBS质感,后续在SP软件修正细节。 2.1 文本约束机制 正负向提示词生成:通过自然语言约束生成正向/负向提示词,提升生成准确性。示例使用"自然语言生成提示词"指令,有效节省token消耗。 灰模质感转换:使用"zebr灰模质感"提示词将三视图转换为ZBrush白膜质感,保持风格与剪影一致性。 三、拆分与优化步骤 拆件流程:生成例会后进行模型拆分,针对多道具场景(如背包、盔甲)进行分类处理,示例演示三大背包类型的平铺去重操作。 精度调整:对拆分后的杂物进行精细度调整,当前版本尚未完全实现自动化分类,需人工干预处理相似部件。 四、后续研究方向 通用管线开发:计划将提示词体系转化为通用模板,实现新图片上传后自动执行全流程生成,需持续优化训练模型。 写实流程验证:同步搭建写实风格管线,当前处于测试阶段,尚未形成完整工作流。#AI生成3D #AI生成3D #ai生成3d场景 #ai生成3d游戏

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32. 如何用豆包 定制单词小游戏 AI 时代到底要怎么学?我用豆包 5 分钟给儿子做了个英语游戏,他玩到觉都不想睡。这事最妙的不是游戏本身,很快孩子自己就能给自己做游戏了。这是竹子的AI日常,带你用最方便的AI做最好用的工具 #ai #豆包 #学习 #教育 #背单词

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