兩週單人遊戲示範衝刺：AI 工具與 Unreal 如何處理完整流程
簡介
AI 為獨立遊戲開發注入了超強動力。在過去兩週，我將 Unreal Engine 5 與一系列 AI 工具配對，獨自快速打造了一個可玩的軌道射擊原型。從腦力激盪和概念藝術到程式碼、音效和音樂，AI 處理了繁重的工作，讓我能保持專注，讓點子源源不絕，而不是淹沒在繁瑣工作中。
下方是開發過程的快速剪輯影片；完整的逐步解說在文章最後。
AI 工具包
- 規劃：ChatGPT + Gemini 用於發想點子和初始設計文件
- 美術：DeepSeek + Midjourney 用於概念和風格指南
- 程式設計：ChatGPT 作為即時 Blueprint 教練
- 音訊：生成式音樂 + 音效模型
- 旁白：TTS 用於運行時對話
- AI 3D 建模：Tripo
結論：AI 觸及了每個階段，將一個典型的多人工案轉變為單人衝刺。
專案設定
為什麼選擇這個遊戲？
我事先問自己最基本的問題：核心循環是什麼？它新鮮在哪裡？它將在哪裡發布？
靈感來自那些搞笑的「DOOM x 動物森友會」混合影片、Fall Guys / DOOM 跨界作品，以及大型機台的惡魔城軌道射擊遊戲。這些混搭激發了一個想法：將軌道射擊與近戰結合。玩家沿著預設路徑前進，用光線槍射擊遠處的敵人，然後拔出雷射劍揮砍或招架任何靠得太近的敵人。這是一個在經典軌道射擊遊戲中很少見的組合，非常適合兩週的範圍。
時間預算
確定概念後，我將大綱丟給 Gemini，讓它吐出逐日時間表。它完美嗎？不。但它給了我一個堅實的基礎，並節省了數小時的行事曆調整時間。我在騰訊文檔中維護一個動態待辦清單，並每晚調整。
目標一：第 1 週 = 建立一個微型 MVP 關卡，證明槍枝加光劍的循環可行。
設計文件重點
核心循環
- 可愛的 Cyber-punk 世界
- 玩家沿著軌道滑行
- 射擊遠處目標，揮砍或招架近距離威脅
- 累積連擊，存活到 Boss 戰
系統分解
- 軌道與攝影機：Sequencer 驅動移動和切鏡，類似「雲霄飛車」風格
- 輸入 / 戰鬥：點擊射擊，點擊拖曳揮動光劍
- 武器：模組化槍枝 + 光劍，各有各自的冷卻時間和命中邏輯
- 敵人：可擴展的原型（近戰、飛行、彈幕、精英、Boss），與 Sequencer 事件綁定
Gemini 的初稿在幾小時內而非幾天內完成，並給了我一份清晰的檢查清單來執行。
核心遊戲循環
- 玩家沿著固定軌道前進。
- 敵人在軌道沿線根據腳本生成。
- 使用光線槍清除遠處和空中威脅。
- 當敵人靠近或發射可招架的投射物時，切換到雷射劍揮砍或完美招架反彈。
- 判斷情況，在射擊和揮砍之間快速切換，以應對混合敵人群。
- 保持行動，累積分數和連擊倍數，直到關卡結束或 Boss 出現。
每個關卡都遵循這個弧線：輕型衝突開始，難度逐漸增加，最後在 Boss 戰中達到高潮，形成緊湊、高能量的結局。
MVP 可行性檢查與範圍控制
在我寫下任何一行程式碼之前，我將核心功能清單丟給 ChatGPT 進行合理性檢查。AI 回傳了一個 MVP 計劃，將所有內容濃縮為一個短關卡——足以證明軌道射擊加近戰確實感覺不錯。
這與「快速迭代」的心態一致：先掌握最小的部分，然後再擴展。我使用一個粗略的規則：如果你能在一天內製作一個機制的原型，那麼圍繞它的完整遊戲大約需要一年；兩天的原型製作意味著接近兩年的製作時間，以此類推。換句話說，保持測試版本足夠小，以便在幾天內完成，這樣整個示範就能在兩週內完成。
結論：第 1 週的任務是一個精簡的關卡，鎖定核心的射擊-揮砍循環。
美術與音訊
為了快速鎖定遊戲的音樂氛圍，我反轉了通常的順序——先音樂，後視覺。我轉向 Suno AI，這是一個強大的生成音樂工具，可以根據你提供的任何歌詞和風格提示來編寫和演唱完整的曲目。
一個很酷的技巧：Suno 允許你直接在歌詞中插入「元標籤」，用括號包圍——例如 前奏、男聲、間奏、女聲、吉他獨奏。這些標籤引導歌曲的結構、人聲、樂器和類型（流行、電子等），以進行即時微調。完整的標籤目錄在 Suno 的網站上。
以下是我如何使用它：
- 我要求 DeepSeek 吐出一小段歌詞。
- 在提示中，我將風格標記為「電子」和「獨唱」。
- Suno 回傳了幾段哼唱的粗剪版——不同風格的完整主歌/副歌佈局。
提示： 想像你是一位詞曲創作者。以 Kendrick Lamar 的 "Not Like Us" 風格，創作一首名為 "Cute Bomber" 的曲目。請提供：
- 完整歌詞。
- 背景音樂細節，以 Suno AI 關鍵字表達（類型、情緒、樂器、元標籤等）。
經過快速 A/B 測試，我選擇了最有衝擊力的電子片段作為佔位主題。這首曲目仍需要人類進行混音和打磨，但 Suno AI 讓我在創紀錄的時間內確定了音樂方向。
世界與視覺風格
我追求的是一種科幻閃亮與週六早晨可愛的混合風格。想像一下，可愛的未來戰士在霓虹浸染的 Cyber 城市中對抗地獄入侵——表面可愛，但仍充滿高能量的緊張感。
風格參考：Fall Guys 的可愛動物形狀和明亮色調，融合 Cyberpunk 的強烈霓虹招牌和電路。混合這些元素，你得到一個糖果色的戰場，既迷人又帶電。
概念藝術
對於概念藝術，我依賴 DeepSeek 加上 Midjourney：
- DeepSeek 提示：我將我的願景（「Fall Guys 圓潤感結合 Cyber-mech 細節」）輸入，它生成了詳細的 Midjourney 提示。
- Midjourney 輸出：將這些提示輸入，得到了精準的角色設計圖。透過在每個提示中加入「三視圖，正面、側面、背面」，Midjourney 一次就提供了完整的角色轉向圖——非常適合在後續 3D 建模中保持設計細節的一致性。
預告片
靜態概念藝術只是開始——我還製作了一個概念驗證的開場動畫。整個過程透過一系列 AI 工具接力完成：
- 腳本與分鏡
- DeepSeek 起草了場景腳本，描述了設定、節奏和關鍵鏡頭。
- 我將文字輸入 Midjourney，它生成了一系列插圖，同時作為分鏡面板。
- 影片生成
- 這些幀逐幀輸入 Kling——一個中國 AI 影片工具，同時支援圖轉影片和文字轉影片。
- 使用提示來引導攝影機移動和轉場，Kling 將靜態圖轉換為流暢、連續的動畫片段。（當時它在我的需求上表現優於 OpenAI Sora 等選項。）
- 音效設計
- 有了無聲片段後，我啟動了一個本地 ComfyUI 工作流程，執行 MMAudio 模型。
- 輸入影片加上「未來城市街區遭受攻擊」等提示，它會生成分層環境音——警笛、機械嗡嗡聲、能量武器充電聲。（提示：生成約 10 秒的片段；MMAudio 需要至少 16 GB VRAM 的 GPU。）
- 最終混音
- 我將 Suno 的草稿主題、Kling 的影片和 MMAudio 的音效放入編輯器，同步所有內容，並進行快速混音。
經過幾次 AI 接力，概念預告片完成了——用比平常少得多的努力鎖定了遊戲的視聽風格。
技術準備
版本控制
即使作為單人開發者，我也在我的家庭 NAS 上建立了一個 SVN 倉庫——只需一個 Docker 容器就完成了。Unreal Engine 與 SVN 配合良好，設定簡單，並且能處理遊戲專案中的大型二進位檔案。
有了適當的版本控制，我可以隨意分支、設立檢查點，並放心地進行實驗。回滾和差異比較是即時的，這在你使用 Blueprints 時尤其重要——UE5 的編輯器內建差異比較支援。可靠的原始碼控制是實現快速迭代的安全網。
Sequencer 作為遊戲玩法主幹
由於這是一個軌道射擊遊戲，UE5 的 Sequencer 是所有一切的核心。我深入研究了它的事件觸發系統，並確認它不僅適用於過場動畫——它可以以幀精確的時機運行即時遊戲玩法，這正是節奏感強的射擊遊戲所需要的。
時間軸控制玩家的軌道路徑和每個攝影機切換。Level Sequence 資產內部的關鍵幀鎖定位置和旋轉，因此視角沿著預設路線滑行，並在不同角度之間乾淨地過渡——無需額外程式碼。
我還需要 Sequencer 觸發遊戲節奏——生成敵人、觸發動畫等。解決方案：自訂事件軌道。在時間軸上放置 "EnemySpawn" 或 "MonsterAttack" 標記，將其綁定到關卡 Blueprint 中的自訂事件，當播放達到該幀時，遊戲邏輯會自動觸發。這將關卡腳本變成一個可視化、易於調整的流程圖。
MVP 檢查
我進行了另一次可行性檢查——結合我自己的經驗和 ChatGPT 的建議——並鎖定了技術方法。ChatGPT 的首要建議是：先建立最小的可行循環來證明射擊和揮砍組合。我們的 MVP：一個短關卡，包含軌道移動、一些敵人和一個 Boss 戰。
在 UE5 中，我快速製作了那個原型。Sequencer 驅動第一人稱軌道，時間軸事件生成俯衝而來的敵人，玩家將其射下。一旦循環順利運行，我就有了關於節奏、難度和樂趣的真實數據——因此我可以自信地進行完整開發。
使用 Blueprints 編碼
軌道控制器
玩家控制器與軌道移動
玩家不是自由漫遊——相反，他們被「鎖定」在預設軌道上。我建立了一個 Character 子類別，但將所有移動交給 Sequencer。在 Level Sequence 資產中，關鍵幀驅動 Pawn 的位置和旋轉隨時間變化。將該 Sequence 綁定到玩家會自動沿著路徑移動和轉動他們。我還將多個攝影機連接到同一時間軸，以便視角在沒有額外程式碼的情況下平滑切換。
戰鬥系統
輸入很簡單：左鍵點擊射擊，按住並拖曳揮動雷射劍。
- 射擊使用從攝影機中心向準星方向的線條追蹤；命中觸發敵人的傷害邏輯。
- 近戰監控拖曳動作，將其轉換為螢幕空間的揮砍弧線，並檢查該弧線內的敵人以觸發命中或招架。
武器存在於兩個 Blueprint 元件中——一個用於槍枝（追蹤、VFX、傷害），一個用於劍（弧線檢測、揮砍 VFX、格擋/招架）。
敵人類別與關卡邏輯
我建立了四個敵人類別：近戰步兵、飛行兵、遠程飛行兵和一個 Boss。前三個使用帶有行為樹的 AIController——一旦你生成它們，行為樹會處理移動和攻擊決策。Boss 的階段和特殊攻擊由 Sequencer 事件直接驅動，以實現精確的時機。
為了編排整個關卡，我建立了一個 LevelPoint Actor（繼承自 LevelSequenceActor）。你沿著軌道放置多個 LevelPoint；每個都有自己的 Sequence 資產，用於生成敵人、播放台詞、攝影機震動等。一個 LevelPoint 定義其「下一個」節點（或根據條件分支）。當玩家到達一個 LevelPoint 時，其 Sequence 播放；一旦達成勝利條件（所有敵人被消滅或時間到），系統會跳轉到下一個 LevelPoint 的 Sequence。我甚至在 Sequencer 中加入了自訂軌道，以便它能檢查遊戲狀態並決定何時前進——使整個流程成為一個模組化、可視化的「節點 + 時間軸」故事板。
AI 輔助 Blueprint 腳本
每當 Blueprint 問題出現時，ChatGPT 就是我的首選（「如何從 Sequencer 事件生成敵人？」「如何將滑鼠拖曳轉換為近戰攻擊？」）。它提供逐步解答，指向文件或論壇文章，甚至畫出虛擬的 Blueprint 節點。
例如，當我詢問如何在運行時調整材質時，它告訴我使用「建立動態材質實例」節點，並提醒我儲存參考。幾次點擊後，我的雷射劍揮砍就能如預期般照亮敵人。
擁有一位 AI「技術顧問」隨傳隨到，消除了障礙，提升了速度和信心。它的建議有時需要微調，但總體來說，它處理了無數小細節，讓我能繼續建構。
資產
UI
UI 需要匹配遊戲的可愛 Cyberpunk 風格。我使用 GPT-4o 以「Splatoon」風格生成平面的遊戲內美術資產——輸入清晰的提示（參考圖像、顏色、佈局註釋、文字描述）並迭代，直到獲得一套霓虹塗鴉 UI 元素（例如管道風格的 HP/能量條、華麗的分數面板）。
GPT-4o 的圖像生成（2025 年 3 月發布）雖然強大，但並非完美：
- 優點：學習曲線低、快速且靈活；支援文字轉圖像、圖像轉圖像、多圖像一致性；非常適合圖示、風格轉換、簡報美術。
- 缺點：聊天長度限制可能截斷上下文；細節經常漂移（不適合精確的示意圖）；解析度限制需要手動拼接以獲得轉向圖；提示的複雜性仍有邊際案例（儘管參考圖像有幫助）。
總體而言，GPT-4o 是一項遊戲規則改變者——想法現在超越了技術障礙，一種新的 AI 驅動的 2D UI 設計工作流程正在出現。
音效
- 音效：我使用 Stable Audio 的生成平台，透過簡單的提示（如「機械裝置逐漸停止」或「雷射劍劃過空氣」）快速創建槍聲、爆炸、怪物吼叫等。本地運行加速了迭代。
- 背景音樂：對於原型，我插入了 Suno AI 的電子主題作為佔位。
3D 模型
- 生成：Midjourney 三視圖 ➜ Tripo 2.5 自動網格化和重新拓撲
- 我將 Midjourney 的三視圖轉向圖輸入 Tripo 2.5，它會在幾分鐘內自動重新拓撲並將 2D 美術轉換為基本 3D 網格和紋理。拓撲結構紮實，輪廓與概念相符。它的自動骨架綁定並不完美——骨骼大小和方向需要調整——但它大幅減少了建模和 UV 時間。
- 骨架綁定：Character Creator 的 AccuRIG 一鍵骨架
- 接下來，我將網格導入 Character Creator 並執行其 AccuRIG 工具，即時生成骨骼和蒙皮權重。
- 動畫：iClone 8 用於動作庫重定向；AI 姿勢輔助非常有用
- 對於動畫，我使用了 iClone 8：其動作庫、動作捕捉重定向和 AI 姿勢輔助讓我在幾分鐘內套用跑步、射擊、揮砍和受擊反應，而不是手動調整關鍵幀。我將片段匯出為 FBX 並導入 Unreal。
- 導入：FBX 回 UE5
得益於這個 AI 流程——概念 → 3D 網格 → 骨架 → 動畫——通常需要數週的過程在幾天內完成。
關卡設計
AI 助手
我讓 Gemini 研究大型機台惡魔城的流程，並吐出一個基於節點的關卡路線圖。它的分解——導入 → 小兵 → 中 Boss → 更多小兵 → 最終 Boss——確實抓住了感覺，甚至指定了每個階段的敵人類型和數量。然後我調整了這個腳本以符合我自己的設計，並最終確定了關卡計劃。
關卡設計與 LevelPoint 系統
我使用 LevelPoint 系統，透過沿著玩家軌道放置事件節點來組裝關卡。每個 LevelPoint 在 Sequencer 中綁定到自己的 Level Sequence，你可以在那裡編排一切——敵人生成、攝影機震動、對話等。
例如：
- 在 LevelPoint1，其 Sequence 播放一個小高潮——一波波敵人、一次攝影機震動、一句台詞。當玩家到達該點時，Sequence 觸發，戰鬥開始。
- 一旦這些敵人被擊敗，軌道會將你帶到 LevelPoint2，其 Sequence 可能播放一個過場動畫和一個小型 Boss 遭遇戰。
- 重複直到最終 Boss 和關卡結束。
「節點 + 時間軸」方法將關卡設計變成視覺化編輯：要調整節奏或添加節拍，只需在 Sequencer 中插入、移除或調整事件標記。
動態對話
我建立了一個即時對話系統，而不是使用固定的配音腳本。在每個故事節點，AI 創造新的台詞，然後我們用 TTS 將其朗讀出來。
以下是它的運作方式：
- 整合 AIITK 插件• 安裝 Unreal 的 AIITK（AI Integration ToolKit）以在 Blueprints 中調用 GPT。
- 定義 API 和提示模板• 連接 OpenAI GPT-4 端點。• 為不同情境（普通戰鬥、Boss 戰等）創建提示模板。
- 運行時生成文字• 當玩家到達 LevelPoint 時，Blueprint 使用適當的提示調用 AIITK。• GPT-4 回傳包含中文字幕和用於語音的英文版本的 JSON。
- 語音合成• Blueprint 將英文句子發送到 OpenAI 的 TTS API 並接收 WAV 檔案。• Blueprint 隨後播放音訊，同時顯示中文字幕。
對話生成流程
- 台詞：在每個 LevelPoint，AIITK 使用提示和上下文調用 GPT，回傳包含中文對話和英文版本的 JSON。
- 語音合成：解析 JSON，提取英文句子，發送到 TTS API，並接收 WAV 檔案。
- 播放與顯示：Unreal 的音訊元件播放 WAV，同時 UI 顯示中文字幕。
所有這些都在幾秒內發生，因此每次遊玩都會聽到新鮮的台詞，無需手寫任何腳本或錄製配音。
挑戰與調整
- 提示很重要：要精確，保持台詞簡短，將多行對話拆分為單獨的調用。
- 保持一致性：AI 可能會偏離設定。在你的提示中加強設定和角色細節。
- 不要讓遊戲停滯：在載入畫面或過場動畫期間運行 AI 調用，這樣玩家永遠不需要等待。
要點總結
- AI 的優勢：在 14 天內，AI 讓我從零到有一個可運作的示範——處理美術、程式碼、音訊等——因此我能保持創意流暢，而不是陷入繁瑣工作。指導 AI 是新的秘密武器。
- AI 的限制：AI 仍然需要人類監督。文件、美術、程式碼和對話都需要調整。良好的提示設計是成功的一半。
完整原型工作流程
- 原作者： 正義之伙伴
- 聯絡方式： yangskin@163.com
經許可翻譯並重新發布。
