Wöchentlicher Spieltag: # 15 - 25. April 2021

Aus den Nachrichten dieser Woche :







  • Das Agility SDK für DirectX 12 ist jetzt verfügbar
  • Neues Dateiformat für komprimierte realistische 3D-Texturen auf jeder GPU
  • Godot 3.3 wurde mit dem Fokus auf Optimierung und Zuverlässigkeit veröffentlicht
  • Die Blender Foundation enthüllt Cycles X.
  • Blender 2021 Roadmap
  • Rider für Unreal Engine 2021.1.1 mit MacOS-Unterstützung
  • Visual Studio 2022 liefert x64
  • Die vollständige Veröffentlichung von Steam Playtest fand statt


Interessant:







  • Rural Australia Pack für UE4 jetzt kostenlos
  • Workshop zum Arbeiten mit Licht in CRYENGINE
  • Ein Beispiel dafür, was Roblox erreichen kann
  • Interessanter Prototyp in VR
  • Hochsprungsimulation. Ein neuer Ansatz zur Neuerstellung von Sportbewegungen in 3D
  • Cyberpunk 2077








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Agility SDK DirectX 12





DirectX Windows. , Windows DirectX 12.







Agility SDK Windows 10 2019 . . , .







3D-





Khronos KTXTM 2.0, Basis Universal.







GPU. Basis Universal — , Binomial, , GPU .







Godot 3.3





7 . Godot 3.3 Godot 3.2.x, 3.2.x .







3.0, Godot 4.0 Godot, , Godot 3.x , Godot 4.x .







The Blender Foundation Cycles X





Cycles.







, Blender 3.1, , .







Blender 2021





- Blender 3.0 , , Blender 2021.







Blender 2.93 . 2.83, LTS , .







.







USD Blender 2.93.







Rider Unreal Engine 2021.1.1 macOS





Rider Unreal Engine macOS uproject.







, Windows .







Visual Studio 2022 x64.





.







  • .
  • .NET 6, -, Windows, Mac, Azure.
  • .
  • C++ 20.
  • Live Share.
  • Git GitHub.
  • .


Steam Playtest





Steam. Valve . , , .







, Playtest , .







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Rural Australia UE4





Unreal Engine Rural Australia Environment Pack . Rural Australia — , , , .







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Cyberpunk 2077





, CD PROJEKT RED, Cyberpunk 2077.







- CRYENGINE





, Roblox





Interessanter Prototyp in VR





Sowohl cool als auch unangenehm.







Hochsprungsimulation





Ein neuer Ansatz zur Neuerstellung von Sportbewegungen in 3D.







Die neue Arbeit "Discovering Diverse Athletic Jumping Strategies" beschreibt Strategien, die als Richtlinien zur Kontrolle physischer Charaktere implementiert werden. Die Kombination aus Physiksimulation und Deep Enforcement Learning (DRL) bietet laut den Autoren einen geeigneten Ausgangspunkt für das Lernen.







Die Forscher sagen, dass die neue Methode realistischere Ergebnisse und mehr Flexibilität bietet. Weitere Details finden Sie hier .








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