Category: Game Development

  ゲーム会社は、ゲームステート、プレイヤーデータ、セッション履歴、およびリーダーボードなどのゲームプラットフォームのあらゆる部分で Amazon DynamoDB を使用しています。これらの会社が DynamoDB から得る主なメリットは、1 桁ミリ秒で測定される一貫した低レイテンシーを確保しながら、何百万もの同時ユーザーとリクエストに確実にスケールする DynamoDB の能力です。それに加えて、完全マネージド型サービスである DynamoDB には運用上のオーバーヘッドがありません。ゲーム開発者は、データベースの管理ではなく、ゲームの開発に集中することができます。また、単一の AWS リージョンから複数のリージョンへの拡大に関心を持つゲームメーカーは、マルチリージョンでのアクティブ/アクティブ型のデータレプリケーションのために DynamoDB のグローバルテーブルに頼ることができます。 このブログ記事では、DynamoDB を使用するゲーム会社の最も一般的なユースケースと設計パターンについて詳しく説明します。 この記事で使用される用語 この記事では、以下のデータモデリング用語を使用します。 1:1 モデリング: パーティションキーをプライマリキーとして使用する 1 対 1 関係のモデリング。 1:M モデリング: パーティションキーとソートキーをプライマリキーとして使用する 1 対多関係のモデリング。 N:M モデリング: テーブルとグローバルセカンダリインデックスがあり、パーティションキーとソートキーをプライマリキーとして使用する 多対多関係のモデリング。 ゲームのユースケースと設計パターン ユースケース 設計パターン ゲームステート、プレイヤーのデータストア 1:1 モデリング、1:M モデリング プレイヤーのセッション履歴のデータストア 1:1 モデリング、1:M モデリング リーダーボード N:M モデリング ユースケース: ゲームステートとプレイヤーのデータストア プレイヤーのゲームステートとその他のプレイヤーデータを保存するための DynamoDB の使用は、ゲーム会社がミリ秒単位のアクセスレイテンシーを維持しながら、多数の同時プレイヤーに対応することを可能にします。その例として、世界中に […]

FortniteのクリエイターであるEpic Gamesは、2018年7月17日にニューヨークのJavits Centerで開催されたAWSサミットでAWSサービスへオールインを明らかにしました。 ゲーム上に1億2500万人のプレイヤーを想像してください。1億2500万人、それはニューヨークの人口の15倍になります。マルチプレイヤーゲームをプレイしているすべての人が、夢を実現するでしょう。 プレイヤー全員が素晴らしい時間を過ごすことを保証しなければなりません。どのようにしてこの大変多くの人々のすべてのデータを取り扱うのでしょう？ Epic GamesのFortnite クリエイターが今年、自分自身でそれを見つました。Fortomiteのこの驚異的な成長により、Epic Gamesが毎月2ペタバイトのデータを扱わなければいけないことを意味します。2,000テラバイトのハードドライブが積み上がっていることを想像してください。どのようにゲームデベロッパーがその規模の情報量を処理するでしょうか？

利用したいテクスチャをライブラリから探す作業は非常に手間がかかる作業です。Amazon RekognitionやAmazon Machine Learning APIを利用することで、テクスチャへのタグ付けを行い、高速な検索が実現できます。 ゲーム開発では一般的に”painter’s pallet(画家のパレット)”として扱われるテクスチャやシーンを扱う巨大なアセットライブラリを持っています。これらは3Dのランドスケープや地形を表現するために利用されており、データの選択によって世界観をを変えることができるため、非常に重要なものとなります。テクスチャによっては実生活の風景や漫画の陰影、セル画調での世界滅亡の風景などを自由に表現することができます。 膨大な数のデータが保存されているライブラリから、何千ものテクスチャを選ぶことも珍しいことではありません。その場合、まれに正しいタグが付与されていなかったり、ファイルやフォルダ名に依存することで生じる誤解などが問題となります。より正確性を向上するために、正確なタグ付けを手作業によって行うことは非現実的でとてつもない作業になるでしょう。 正確なタグ付けを実現するために、１人または複数人でデータを確認し、意見を集め、その情報によって各ファイルにタグ付けをする必要がありますが、どんなシナリオでも非常に多くの時間がかかります。 しかし、機械学習を利用したAmazonの画像認識サービスであるAmazon Rekognitionを使えば、これらの作業を非常に簡単に高速に行うことができます。アーティストがファイルを開くのに40秒かかり、画像を見て意見を集め、複数のタグを書き込んでデータベースに格納する場合、5,000ファイルを処理するのに約55時間を要します。Amazon Rekognitionを利用する場合、画像のアップロードをバッチ処理することが可能で、私たちのテストコードでは200Mbpsの速度でアップロードしたところ3分未満で完了しました。 試してみましょう！ もし１枚の画像で試す場合、こちらをご確認ください。画像をアップロードし、レスポンスを確認するだけです。 https://console.aws.amazon.com/rekognition/home?region=us-east-1#/label-detection もちろん、SDKもご利用になれます。こちらのページからインストールできるAWS SDKを利用します。 https://aws.amazon.com/tools/#sdk それでは、特定のフォルダで簡単なサンプルを動かしてみましょう。ご紹介するサンプルはフォルダの中のすべてのJPEG/PNGファイルをAmazon Rekognitionにアップロードし、メタタグをファイル名と一緒にSQLiteに保存します。また、簡単な検索機能も提供します。 今回はPythonを使ったシンプルな例をご紹介します。もしあなたがPythonのファンではない場合は、AWS SDKでサポートされているお好みの言語を利用いただくことができます。 まずはAWS SDK for Pythonをこちらの手順に沿ってインストールします。 https://boto3.readthedocs.io/en/latest/guide/quickstart.html 最も早い方法は”Boto3″パッケージのインストールです。 pip install boto3 また、AWSアクセスキーの設定をAWSマネージメントコンソール(https://console.aws.amazon.com)から行います。 [IAM]-[ユーザー]-[認証情報]-[アクセスキーの作成]をクリックしてください。 アクセスキーIDとシークレットアクセスキーをメモし、以下のクイックスタートの設定ファイルを編集してください。（Macの場合は”~/.aws/credentials”、Windowsの場合は”%USERPROFILE%\.aws\credentials”となります。） あとは数行のコードで実行することができます。 1.　boto3のライブラリをインポートします。 import boto3   2.  利用するリージョンをRekognition APIに設定します。 def detect_labels(bucket, key, imagebytes=None, max_labels=6, min_confidence=70, region=”us-east-1″): rekognition = boto3.client(“rekognition”, region)   3. […]

ゲーム開発者として、ローンチに至るまで情熱を絶やさずゲーム開発とファンコミュニティの育成に数年の歳月と投資をされてきたかと思います。最高のユーザー体験を提供することおいては、例えばネットワーク接続時のプレイヤーの待ち時間に対するバックエンドの選択肢等バックエンドインフラは一番の関心ごとではなかったかもしれません。 多くのゲーム開発者がピア・ツー・ピア（P2P）ネットワークでマルチプレイヤータイプのゲームを実現させています。開発当初は一見してコスト効果の高いソリューションに思えますが、我々は沢山の開発者がP2Pから クラウド上で可動する専用ゲームサーバー に切り替えられる案件を見てきました。ここでは、UbisoftやIllFonicのようなスタジオのFor HonorやFriday the 13th The Gameのチームが、なぜP2Pをやめクラウド上の専用ゲームサーバに乗り換えたのか、その理由のいくつかを見てみたいと思います 劣悪なレイテンシーと接続性からの脱却 P2Pネットワークでは同一エリアで強力なネットワーク接続があれば低レイテンシーな体験をプレイヤーにもたらしてはくれます。しかしながら、P2Pネットワークでの全体的なゲームのレイテンシーは、ホストとのネットワーク接続のレイテンシーに縛られます。 For Honorは、当初、P2Pネットワークモデルを採用してリリースされました。時間を経るに連れ、プレイヤーの体験に関してアーキテクチャの選択に起因するいくつかの問題がある事が明らかになり、セッションの移譲とNAT (Network Address Transaction) の問題解決やマッチメイキングとオンライン体験の安定性を得るために、UbisoftはAmazon GameLiftで稼働させる専用ゲームサーバモデルに移行する事を決定しました。 専用ゲームサーバは開発者側による細かな制御を可能にします。さらに、クラウド上でのホスティングを利用する事で、プレイヤーを低レイテンシーで安定したゲームサーバに接続する等の管理も容易にできるようになります。 ドロップアウト、ホストの優位性、マルチプレイヤーゲームのチート対策 プレイヤーは、ネット接続の問題、ゲームへの興味喪失等々様々な理由でゲームセッションからドロップアウトします。 ホストプレイヤーがゲームから抜けると、他の全てのプレイヤーのゲームの中断や瞬断を招きます。Friday the 13th The Game独自のユニークな非対称マルチプレイゲームではこの問題はより顕著でした。このゲーム内では、あの悪名高いジェイソンはマッチ中の他の全てのプレイヤーと敵対します。ホストプレイヤーがジェイソンに倒された場合に、墓からの観戦は望まずゲームからドロップアウトしてしまうので、全てのプレイヤーのゲームが中断してしまっていました。 P2Pネットワークでは不正やチートも容易にできてしまい、ホストはレイテンシー的に優位になる事が多々ありました。また、専用サーバモデルアーキテクチャに比べ、ホストプレイヤーのPCが認証を行うP2Pモデルではチートの検出も容易ではありませんでした。そして、ホストは他のプレイヤーに比べてレイテンシーが低いので度々優位になりました。専用サーバモデルを採用することで、ゲームの中断やチートの問題を抑え、全てのプレイヤーに平等なゲームプレイ体験を提供できるようになります。これらがIllFonicがAmazon GameLift上で専用サーバを稼働させるという選択をされ、マルチプラットフォーム（PC、Xbox One、PS4）間プレイを実現するに至った理由です。 UbisoftとIllFonicによるP2Pと専用サーバの知見がGDC 2018でシェアされました GameLiftチームによる「Exploring Trends of Multiplayer Game Infrastructure with Amazon Gamelift」セッションをぜひご確認ください。 UbisoftよりFor Honor開発者のDamien KiekenとRoman Campos Oriolaが、IllFonicよりFriday the 13th The Gameの技術ディレクターPaul Jacksonにより、彼らのバックエンドインフラやP2PネットワークからAmazon GameLift上の専用ゲームサーバへの移行に関してご紹介いただきました。また、Amazon GameLiftチームからもマルチプレイヤーゲームサーバのトレンドやマシンラーニング等も紹介されます。 GDC 2018 @ […]

Lumberyardのここ2回のリリースでは新たな基本システムをご紹介しましたが (EMotion FX や Script Canvas)、次の2回のリリースではこれらのシステムの最適化とエンジン全般の利用のし易さにフォーカスします。その第一弾としてLumberyard Beta 1.13をリリースしました！ Lumberyard Beta 1.13 のダウンロードはこちら 皆様からの様々なフィードバックにより200以上の機能向上、および安定性と使い易さを向上させられたことに感謝いたします。また、新たなクラウド機能によりエキスパートエンジニアの手を借りずに素晴らしいゲームプレイ体験を制作することに集中していただけます。今回の主な機能をご紹介させていただきます。 1. Gemの相互連携 Cloud gemに動的コンテンツ、リーダーボードやデイリーメッセージ等の有用なクラウド機能を簡単に実現できます。新たに1.13では、APIを公開して各バックエンドサービスを相互に利用できるようになりました。別の言い方をすると、Gemとの統合により更に複雑な機能をゲーム内に実現可能となります。 例えば、デイリーメッセージGemから、テキストスピーチGemを利用して音声合成しプレイヤーに語りかける事ができますプレイヤーアカウントGemとリーダーボードGemと連携して不正アカウントのスコアの削除して、プレイヤーの満足度向上にお役立ていただいたりできます。さらに音声合成によるゲーム内アンケートの確認や、プレイヤーの音声によるフィードバックを音声認識Gemで取得等々、これらも組み合わせの1例でしかなく、さらなる皆様のお取り組みを楽しみにしております。 2. 音声合成のカスタマイズ Text to Speech Cloud Gemも向上させました。Cloud Gem PortalでのSSML（Speech Synthesis Markup Language：音声合成マークアップ言語）対応も含め、より詳細に音質やアクセントを制御可能となりました。例えば米国英語音声でフランス語のフレーズを喋らせるような事も可能です。また、管理画面でのフィルタリング機能や音声パッケージの管理機能の向上等も行われました。 SSMLにより、合成される音声の音質・トーン・ペース等を柔軟に制御できるようになり、ゲーム内のモブキャラクターやカットシーンでの仮対応等を低コストに実現できます。 3. PhysX Gem（プレビュー） 今回のリリースには、NVIDIA PhysX Gemも含まれ、リアルなコリジョン判定や剛体シミュレーションの作成ができるようになります。Project ConfiguratorでGemを有効にしていただくことで、以下のコンポーネントをエンティティに追加できるようになります。 PhysX Collider – エンティティーのPhysX Mesh ShapeもしくはPhysX Rigid Body Physicsタイプのアサインされたシェイプコンポーネントをリンクすることで、コリジョン反応を提供できます。 PhysX Mesh Shape – コリジョン領域のジオメトリを提供します。 PhysX Rigid Body […]

Amazon GameLift は、セッションベースのマルチプレイヤーゲーム用のゲームサーバーをデプロイ、オペレーション、スケーリングを行うAWSのサービスです。新たにFleetIQとスポットインスタンス対応という2つの機能をサービスに追加しました。オンデマンドのインスタンス価格と比較して、AWSのコンピューティングリソースの空き時間を活用するスポットインスタンスを利用することにより最大90%のコスト削減が可能となります。さらにFleetIQがプレイヤーのレイテンシ・インスタンスの価格・スポットの中断率をふまえてゲームセッションのキューイングを行うことにより、スポットインスタンスによるコスト削減を享受しながらもゲームサーバの稼働率を高く保つ事ができます。 スポットインスタンスでは、オンデマンドインスタンスと同様の高パフォーマンスを発揮できるハードウェアを利用しつつもコストを最大90%抑えられます。オンデマンドインスタンスと異なり、スポットインスタンスの価格はその時点でのリージョン毎のインスタンスタイプの供給量に依存します。スポットインスタンスの価格はスポットインスタンスの需要と供給の長期トレンドに基づきアマゾン側で設定されます。そして、Amazon GameLiftのスポット価格はオンデマンドの価格を超える事はありません。 スポットインスタンスを利用した場合の価格の予想には、Amazon GmaeLiftのコンソール上のリージョンとインスタンスタイプ毎のスポットインスタンスの価格履歴がお役に立ちます。 スポットインスタンスによりコストを削減できる代わりに、スポットインスタンスをAWSに返却される必要が出た場合の中断予告が、中断の2分前に行われる場合があります。この中断予告を利用することで、受け取ったインスタンスではゲームをシャットダウンするか別のインスタンス上のゲームに以降させるような対応を取ることができます。このスポットインスタンスの中断を最小限にするためにFleetIQが開発されました。FleetIQはAmazon GameLiftのための新たな機能で、スポットの中断率をトラッキングし、このデータを参照しつつ中断率が低いインスタンスを自動的に選択してゲームを立ち上げます。 これらのスポットインスタンスとFleetIQの強みを活かしていただくには、Amazon GameLiftコンソールもしくはAPIにて、複数のスポットとオンデマンドのFleetをキューに設定することになりますが、各キューにFleetを追加する際にレイテンシや中断率、コスト等の情報を追加して活用できます。新たなゲームセッションをインスタンス上でスタートさせる場合に、FleetIQはまず最初に各プレイヤーのレイテンシーが低いリージョンを選択し、次に中断率とコストの低いフリーとを選択します。 スポットインスタンスとFleetIQの強みを活かしていただくには、Amazon GameLiftコンソール（もしくはAPI）にて、スポットとオンデマンドの複数のFleetでキューをセットアップします。 FleetIQとスポットインスタンスの組み合わせにより、ゲームプレイヤーの皆さんには素晴らしい体験を提供しつつも、コストを抑えていただける新次元のツールセットとなりました。Amazon GameLiftのスポットインスタンスとFleetIQに関する詳細はこちらをご参照ください。 aws.amazon.com/jp/gamelift 翻訳は下田が担当しました。原文はこちら。

古い哲学的な質問です。船の様々なパーツを年々入れ替えていったとすると、それは当初と変わらぬ同じ船でしょうか？ゲームエンジンではどうでしょう？ 2018年はLumberyardにとって新たな幕開けとなると信じています。レガシーな技術も概ね刷新され（既に主だったシステムの10/12が変わっています）、7つの新たなシステムが加わり、フルリリースへ向け加速する時が来ました。 Lumberyard Beta 1.12 はこちらからダウンロードできます 2017年はLumberyardの将来に向けた基礎部分に注力してきました。新たなアニメーションツール（EMotion FX）と、新たなビジュアルスクリプティングソリューション（Script Canvas）は、既にご紹介済みですが、コンポーネント・エンティティ作業フローへの数百の機能向上による開発フロー構築や、7つの新たな Cloud Gems をリリースしまして手軽にAWSクラウドを活用した機能をプレイヤーさんに提供する事ができるようになりました。また、業界標準の植生モデリング SpeedTree 8 のライセンスをLumberyardユーザーの皆様へはエディタも含めフリーで提供させていただいていますので、本物と見まごうばかりの広大な森林や植生等をご制作いただけます。 2018年を見据えた移行：エンジンによって容易かつさらにパワフルにゲームの可能性を押上げます。クラウドの壮大なコンピューティングとストレージが触媒となりゲーム制作に新たな革新と拡張がもたらされるでしょう。まだまだ開発を進めていますが2017年の開発でも主だったところでこちらの5つがあり我々の目指す方向付けがより明確になりました。 1. Cloud Gems The Cloud Gem フレームワーク により短時間でAWSを利用した素晴らしいゲームプレイを創出できます。テキストからの音声合成、ゲーム内アンケート、音声認識等をゲームに導入して、これまでにないゲーム体験と開発を実現できます。ゲーム内のランキングは有用ですが、もしMMOの数多のNPCが音声合成で教えてくれたらいかがでしょう？もしくは音声認識で様々な選択肢・オプションを選択できたら？Gemにより少数のエンジニアでもバックエンドのソリューションを制作でき、コストの削減のみにとどまらず、ゲームの制作手法をも変革可能となります。 2. SpeedTree 8 SpeedTree 8 がLumberyardの開発者の皆様へは無償で提供されます。エンジンのレンダリング・ライティングときれいに統合されており、SpeedTreeのエディタで素早く容易に植生を皆さんのゲーム内に生成することが可能となります。もちろんお時間がなければ既に制作された樹木アセットをSpeedTreeのサイトから購入して利用することもできます。SpeedTree ストア にて手順に従い無償ライセンスを手に入れられます。さらに ドキュメント  と クイックスタートチュートリアル もありますので、すぐにも始めていただけます。 3. EMotion FX CryAnimationをEMotion FXに入れ替え、さらに機能向上を追加してリリースしています。これによりエンジニアリング要件なしにブレンドツリー、ステートマシン、ブレンドスペース等々を利用して10分とかからずにキャラクタアニメーションを制作いただけます。EMotion FXは10年以上に渡りEAやUbisoftのような開発会社に採用されており、Lumberyardに永続的なパートになることで、アーテイストさんにパワフルなソリューションを提供できるようになりました。 4. Script Canvas Script Canvas により Lua や C++ のフレームワークと同様にゲーム内の挙動を創り上げる事が可能です。EMotion FXでクールなアニメーションをキメたキャラクターをエンジニアの手助けなくScript Canvasで容易にゲーム内の挙動を組んでしまえるわけです。SciptCanvasのノードベースのインターフェースが使えるようになれば、プログラミングの知識に乏しくても簡単にクオリティの高いゲームプレイ体験を創出できます。 5. […]

つい先日までのLumberyardとは違います。もし、しばらく離れられていたなら新しいLumberyardを見ていただく良い機会です。 新たなビジュアルスクリプティングとアニメーションツールが実装された Lumberyard 1.11を こちら からダウンロードできます。 これまでの19ヶ月で オリジナルのコードベースの60%を入れ替えており、3,300以上の改善と、500個の無料アセットを追加し、皆さんゲームプロジェクトでご利用いただけるようになりましが、今回のリリースはエンジンと皆さんの制作体験上とても重要なターニングポイントになります。なぜなら… 新アニメーションシステムとしてEMotion FXが導入され、CryAnimation (GeppettoとMannequin)と置き換えられました。エンジニア不在でも、ブレンドツリー、ステートマシン、ブレンドスペース、モーションツリー等の機能を使って10分程触っていただくだけで高品質なアニメーションを制作できます。EMotion FX はこれまでにEAやUbisoftのようなスタジオで10年以上に渡って利用されてきていましたが、今回Lumberyardの永続的なパートとなり、強力かつ扱い易いソリューションをアーティストの皆さんに提供できることになました。(1.11の新たなサンプル中に我々のキャラクターRinがありますのでお試しください。サンプルへのアクセス方法は こちら) Script Canvasが、これまでのFlow Graphと置き換えられ、新たなビジュアルスクリプティングソリューションになりました。Script CanvasでLuaやC++と同様にゲーム内の挙動をオーサリングできるソリューションとなります。これにより、必要とされるエンジニアがいない場合でもEMotion FXで作成されたクールなアニメーションをScript Canvasで即座にキャラクターの挙動を制作できるということになります。プログラミング経験に乏しくても、Script Canvasのノードインターフェースで、品質の高いゲームプレイ体験を創り出していただけるようになります。Script Canvasで皆さんの創り出されるものを楽しみにしています。(Script Canvasの開始方法やチュートリアルは こちら の最新ドキュメントをご参照ください) さらに新たに、将来を見据え CryEntity コンバートツールを用意し、CryEntityを新たなComponent Entityフォーマットにコンバートできるようにしました。これにより、将来Lumberyardの新たな上システムの利点を享受し安定した土台の上にゲームを構築できるようになります。まだまだ沢山の作業がありますが、素晴らしい開発コミュニティの皆さんと共に進化と成長を続け育てていくことはとてもエキサイティングなことです。 (コンバートツールのご利用は こちらのチュートリアルをご参照ください)   EMotion FX   Script Canvas 400以上の追加アップデート 今回のリリースには沢山の更新がありますので詳しくは こちら をご参照ください。 新たに3つのCloud Gemが加わり、ゲーム中のプレイヤーの状態を簡単に観測したり、 Amazon Polly を活用したSpeech Gemでテキストを読ませたり、Amazon Lex による音声認識をゲームプレイで活用したりできるようになりました。 新規プロジェクトのスタート地点として、新たに2つのプロジェクトテンプレートが加わり、デフォルトのテンプレートはGem群を有効にしてシンプルなレベルからのスタートとして、空のテンプレートは最低限の素の状態のテンプレートとなります。 新たなGetting Started Guide（初心者ガイド）により、以前よりもさらに素早くLumberyardを始めていただけるようになりました – 迷路脱出ゲームをお友達と簡単にシェアできてしまいます。ドキュメントは […]

本日とてもエキサイティングなご報告をさせていただきます。LumberyardのソースがGitHubで公開されました。コミュニティーの皆様からの特に多いご要望の1つでしたが、ようやく実現でき大変嬉しいです。こちらのURL（www.github.com/aws/Lumberyard）をご確認ください。 ゲームを制作する事はチャレンジングですが、GitHubを活用することで2つの手法が容易になります。   LumberyardをGitHubから取得できます。 これまでは、Lumberyardを標準インストーラーからインストールする事がLumberyardを入手いただく唯一の方法で、ソースを含めたすべてのLumberyardが新たに別のディレクトリに保存されました。ですので継続的にLumberyardをアップグレードすることはうんざりする作業だったかもしれませんが、GitHubを活用することで劇的に変わります。   本日よりLumberyardソースコードをGitHubリポジトリから容易に直接取得して管理する事が可能となります。新たなバージョンのLumberyardをインテグレートすることも今までよりとてもシンプルな操作で可能です。そして、今後の新たなLumberyardのリリースは別々のブランチで提供されますので、任意のバージョンのインテグレートも可能となります。さらに！あなた自身のGitHubアカウントを作成してGitHubであなたのプロジェクトを管理したり、リモートリポジトリであなたのチームとの共同作業も容易にできるようになります。 Lumberyardの改良やバグ修正を送っていただく事も可能です。 これまでは、Lumberyardの開発者は最大50行までのLumberyardのコードをフォーラムを通して送っていただく事が可能でしたが、簡易な修正にしか適用できませんでした。（このような状況にもかかわらず、これまで修正を送っていただいた皆様に御礼を申し上げます！）本日より、GitHubを活用することで、どのようなサイズの改良やバグ修正でも容易にLumberyardチームに送っていただく事が可能となります。プルリクエストにより、必要となるコードを複数のファイルにまたがるような場合でも、正確な方法で管理できます。皆様からのフィードバックとサポートは我々を突き動かす大きな要因で、皆様とともにこのエンジンを創り上げていける事はとてもエキサイティングです。 メインブランチで安定したLumberyardを提供し続けていく事は我々にとってとても重要ですので、プルリクエストがすぐにはマージされるわけではなく、承認された変更は将来のリリースに反映される可能性があるということにご留意ください。継続的にプルリクエストは確認させていただきます。プルリクエストが採用されました皆様はリリースノートにクレジットさせていただきます！ もう一点、我々のリポジトリからフォークする事も可能です（詳しくはリポジトリ中のReadme.mdファイルをご参照ください）がLumberyardは引き続き「AWS Customer Agreement」と「Lumberyard Service Terms」の元にライセンスされております。この点にご留意いただければ公開リポジトリとすることも可能ですので、ログインせずに取得する事も可能となります。 いつでもお気軽にご意見をお聞かせください。今後の数ヶ月でScript Canvasや新たなアニメーションツール等さらにいくつかのエキサイティングな要素の提供も予定していますのでお見逃しなく！Lumberyardに関します様々な情報はチュートリアルやコミュニティフォーラム、さらにドキュメントからも得られます。 LumberyardのGitHub公開に関します詳細はこちら（www.github.com/aws/Lumberyard）をご参照ください。 本記事の作者について Todd Gilbertsenは1980年台からゲームエンジンの制作、ビデオゲームだけでなく、様々なソフトウエア開発のプロフェッショナルとして活動を続けており、ゲーム開発者がクリエイティブに開発を進めるためのツールやテクノロジーの開発をする事に情熱を注いでおります。ToddはLumberyradのシニア・テクニカルプロダクトマネージャーです。 (翻訳は下田が担当しました。原文はこちら)

本日、546以上の改善、修正、および機能を備えた最大リリースであるLumberyard Beta 1.10のリリースを発表しました。こちらからダウンロードできます。 昨年2月にリリースされて以来、元コードの50％以上を修正、書き換えを行いました。皆様ののフィードバックのおかげで、いくつかの大きな進歩を遂げましたが、まだやるべきことはたくさんあります。この行程のお手伝いができ興奮しております。 今回のリリースにはいくつかのハイライトがあります。（全リリースノートはこちらにあります）   Order-independent Transparency ゲーム上で透明なオブジェクトをレンダリングするのはチャレンジングです。ワイングラスを例に：グラフィックスエンジニアは、すべての表面を正しく表示し、特に表面やリフレクションの順序が乱れている場合は、すべてのリフレクションを正しく取得するのに時間がかかることを知っています。Order-independent Transparency（OIT）はこれを解決します。 今年GDCでNVIDIA Researchと協力してOITを垣間見ることができ、そして今回のLumberyard 1.10に統合することができました。私たちは常にゲーム開発を簡単にする方法を探し求めていますが、リアルタイムレンダリングで可能性を押し広げています。皆様がOITの力をどのように活用するかを待たせることはありません。 画面の左側には、Order-independent Transparencyを有効にしており、その利点がわかります。   Temporal Anti-Aliasing 私たちはすべてのjagged edges (aka jaggies) やゲーム中のちらつきを処理してきました-多くの点で、それに慣れていました。しかしそれはもう必要はありません。Temporal Anti-Aliasingを使用すると、リアルタイムレンダリングによる欠点をより簡単にスムーズに処理し、ゲーム中で映画のような品質に近づけることができます。 それにすぐ直面し、映画では数秒のCGI効果で数百時間を費やすこととなります。しかし、ゲームでは、すべてをリアルタイムで実行する必要があります。Lumberyardの高度なレンダリング技術と一緒に、Temporal Anti-Aliasingは、プロジェクトにおいてハイレベルの視覚的忠実度を成し遂げるのに役立てます。 画面の左側には、 Temporal Anti-Aliasingを有効にしており、その利点がわかります。   何百もの追加機能と最適化 皆様のフィードバックのおかげで、今回のリリースではさらに重要な調整と修正が行われました。 component entity workflowsでワークフローに35の改善点を 導入し、イテレーション時間を短縮しました。たとえば、Entity Inspectorで複数選択（CTRLとSHIFTのクリック）したり、コンテキストメニューからワンクリックでエンティティとコンポーネントをスライスのデフォルトに戻したり、Entity Outlinerのコンポーネントを有効または無効にしたり、エンティティのアイコンをカスタマイズができるようになりました。 Cloud Gems には50以上の改善点が追加され、プレイヤーコミュニティの管理性を向上させました。新しい機能は、Cloud Gems Portalから数回のクリックで新しいユーザーを作成したり、パスワードをリセットしたり、プレーヤーを停止する機能が含まれました。 さらに、エディタをカスタマイズした新しいdocking systemやmaterial editorのパフォーマンス向上など、多くの機能を備えています。 Lumberyardの新しいdocking system   皆様のご意見をお聞かせください いつものように、あなたの考えをお聞かせください。リリースから18カ月しか経っておらず、いろいろな意味でまだ始まったばかりです。あなたのフィードバックや提案の多くを組み込むのを待っています。だからこそお聞かせください。Lumberyardについての詳細は、チュートリアルを参照し、コミュニティフォーラムにアクセスでき、ドキュメントを確認することができます。 (翻訳はSA 森が担当しました。原文はこちら)