【免費素材遊戲開發】日誌 EP 0

哈囉，我是Yukio。

簡單的自我介紹一下，我大學畢業是資工系，興趣是看電影和製作3D美術，目前正在Gap year中。這段時間我想學習Unreal Engine遊戲開發，並製作一款遊戲作為Side Project，這篇EP0主要拿來撰寫我對遊戲開發的規劃和想法。

首先，這款遊戲有個目標，那就是全程只用免費開源素材和自製素材，隨著時代變遷，取得免費素材的手段和管道越來越多，甚至Unreal Engine官方就提供了許多Sample Project和免費素材，更不用說像寶庫一般的Quixel Bridge，因此我想試著藉由這個Project來探索僅使用免費素材的遊戲到底能做到什麼程度。

至於要製作什麼類型的遊戲，由於個人很喜歡玩角色扮演類，例如刺客教條、對馬戰鬼、死亡擱淺、最後生還者和秘境探險等等，加上我對電影又特別情有獨鍾，我決定以最後生還者和秘境探險做為參考模板，製作以劇情為導向的角色扮演遊戲。

最後生還者2

秘境探險4 盜賊末路

由於遊戲本身就是一個工程，必須評估一定程度的可行性才能開發，以下是我認為這款遊戲必備的核心要素 。

1. 高品質的角色建模
2. 豐富的角色動畫
3. 漂亮寫實的遊戲場景和物件模型
4. 吸引人的劇情和角色對話

高品質的角色建模

角色建模是第一個難點，角色資源相對來說比較侷限，目前看起來最合適的是MetaHuman，MetaHuman是UE推出的人類角色生成工具，能混合和調整參數來輕鬆製作角色，不僅精細度高，在UE中的相容性也很好，似乎也能控制面部表情，缺點是容易撞臉，服裝也比較少，需要額外找方法套上其他服裝，但總體來說是個好選擇。

MetaHuman

豐富的角色動畫

角色動畫也是非常重要的考量點，動畫很難自己產出，要使用動作捕捉必須有一定的設備和技術，如果找不到免費資源，最終就只能付費了，幸好在我搜尋之下，還是有一些資源能夠使用，包括Mixamo、一些動作捕捉公司的免費動畫、UE Market上的免費動畫、UE Sample Project和其他開發者釋出的免費動畫等等，基本上足夠完成基礎動畫系統。

值得注意的是，最後生還者使用了Motion Matching技術來建構動畫系統，與常見的State Machine不同，開發者透過龐大的動畫資料庫，設定轉換的觸發條件，Motion Matching就會自動根據角色的狀態來決定下一幀要撥放什麼動畫，讓角色的移動更加自然、流暢且逼真。謝天謝地的是，UE 5.4版提供了Motion Matching Sample Project，裡面包含使用範例和超過500個動畫，讓我可以拿來作為遊戲的Locomotion系統，甚至可以導入Lyra的射擊動畫，讓角色的下半身是Motion Matching Locomotion，上半身是Lyra射擊動畫，而其他動畫例如戰鬥和互動等等，只要混合的好基本上不會有太大問題。

漂亮寫實的遊戲場景和物件模型

遊戲場景可能會以自然環境為主，廢墟為輔，UE和Megascans提供了許多高品質的模型，包括植披和樹木等等，其他網站像CG Trader也有許多免費模型，資源算是十分豐富，物件模型也足夠，如果有缺的話自己下去建模也可以，場景和模型方面應該就沒什麼問題。

就在我這麼想的時候，UE公布新的素材商場Fab，並宣布Quixel Bridge的素材從2025年開始將不再免費使用，這消息非常令人沮喪，遊戲很可能會因為沒有這些素材而做不出來，但至少在Fab上架到年底之前還能夠免費下載，之後怎麼發展就再看看吧。

Megascans Assets

吸引人的劇情和角色對話

劇情方面，我目前已有概略的世界觀和故事設定，雖然目前還無法跟大家分享，但可以透露是和在夢境探索有關的主題，夢有兩個好處，第一是能夠讓遊戲的變化性更大，可以出現在現實中不太合理的內容，第二是讓素材更自由，上述提到的模型資源，基本上要能夠統一美術風格，而夢境就像多元宇宙一樣，能更根據不同夢境使用不同風格的素材，減少素材風格限制的問題。

劇情展現的方式大約有三種，第一是過場動畫，能有多少過場動畫取決於我有多少角色動畫。第二是遊戲行徑中的角色對話，最後生還者和秘境探險的強處是能夠透過大量的角色對話來讓引導故事，我認為這是很好的手法，但配音來源目前只想的到AI，真的不行就找朋友來配吧。第三是透過文本內容，例如某某的日誌或是某某紀錄等等，拿來補足世界觀用。

其他還有許多要素例如遊戲機制、射擊系統、AI敵人、UI等等，都是日後要製作的內容，但這些都是靠開發能夠做出來的，不像上述提到的資源如果沒有就真的沒轍了。

無論如何，這款遊戲要達到可遊玩的程度將會是非常大的挑戰，我也不知道沒做過遊戲的我能獨自開發到什麼地步，但我確信的是即使失敗，這段過程也會讓我收穫滿滿。接下來就實際開始製作了，下一篇會講述我導入Motion Matching遇到的問題和成果，如果有興趣的話歡迎關注！