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【GDC】如何设计完全非线性的单人关卡

2023-07-22 14:25 作者:Neilyoooooo 0人读过 | 我要投稿

原文地址如下，感谢大佬的翻译。

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我这边依然会把视频做成平铺模式，之后方便重复浏览。

演讲的人是12East Games的关卡老哥Aubrey Serr，本次要说的是完全非线性关卡的设计。

他会通过三个部分来讲解。一、非线性关卡的概念。二、如何制作非线性关卡。三如果处理遇到的问题

一、非线性关卡概念

关卡比较有共识的点是由线性和分支组成，也就是主线与分支路径。他拿出了吃豆人作为参考

但是非线性关卡不是设计路径，而是空间。此处他举了很多例子，最经典的就是《杀手》的关卡，鼓励玩家不可预测行为，以及对空间的探索。

他分享了自己第一个游戏的失败经历。他们即想要影视化游戏，像使命召唤。又想要看动态地图和开放世界，因此游戏失败了。但是他就在这个时候开始思考如何制作一个完全非线性的关卡，之后他又在其他游戏实践了无数次，并且成为了他最喜欢和擅长的事。

参考为吃豆小姐，更大的地图更多的选择。每种鬼魂有不同的行为方式，也就是不同的风险。水果则是更大的奖励诱惑玩家思考获取它们。这个时候玩家就会进入路线的抉择中。

地图不能过大或者太小，地图不大不小拥有操作感。Gameplay机制容易理解。只有一个出口并且可以选择探索完地图再离开。动态的难度，就像不同行为鬼魂或者潜行游戏巡逻的敌人。

开放世界和非线性关卡的区别。如果吃豆人地图无线延长，变成开放世界。吃光豆子获胜这个设定的目标就没有了意义，整个玩法都变了。

多人地图和非线性关卡的区别。像但是不同，比如不用对称平衡，脚程限制，有限的物理互动等。

对比竞技系统地图更关注游戏机制，动态行为和美学，也就是单机类需要考虑的东西。

为什么非线性关卡很酷，他说了下面几点。1有深度的Gameplay，更大的开放区域让游戏机制更有发挥空间。2给玩家更多的选择和策略。3探索和奖励。4有很多破坏地形杀死所有敌人等目标选项。5同时可以兼顾地图的动态和环境叙事。6重玩价值，多次游玩也会有不同体验

二、如何构建非线性关卡

这里引用另一篇GDC演讲，有兴趣的可以去搜索一下。+是安全点和奖励，-则是敌人和暴露区，用两个来控制玩家的移动路径。蓝线为移动路径

首先制作地图时会有清晰想法，如何布局来做出不同的体验、挑战与可能性

对称布局。中心安全，玩家在挑战路径上会不断返回中心，来缓解压力和调整节奏

包围布局。中心难度较大，玩家从外围游走更容易突破

节点布局。据点相连，快速遭遇

田野布局。鼓励玩家不断在进攻和回复之间循环。这里的所有布局的地图是保证的是游戏节奏，无论玩家做什么都不会让玩家感到无聊

他举了自己游戏的例子。怪物是会随机刷新的，玩家刷新点也是。随机是最简单控制体验不会无聊的方式之一

地图中央故意设置了大量敌人和奖励，这里他成为陷阱。玩家无法直接冲入敌阵，因此在周围探索就能达到清图，并且削弱陷阱敌人数量，最终达成通关。而它用的就是中心布局的方式。

他又展示了一张地图。这里地面用了泥潭而不是墙壁，因为墙壁可以作为掩体，他想给玩家暴露感。目标在四个角落，玩家需要完成目标就需要更多的暴露位置。

还说了一个飞机的游戏。中心线风险更大，两侧更安全。但是玩家飞行过程中总会不小心经过中心线，达到紧张感。紧张后向两侧躲避获得缓解。

你在这样的地图中游玩会找到乐趣，如果有问题不知道是什么就等他喝口牛奶再说第三部分

第三部分

一、太线性，总是引导玩家回线性内容。如果要有线性内容则干脆专注于它，把它做到最精彩。二、单一解法，这会扼杀多样性，浪费强大的游戏玩法，要相信你的Gameplay部分，不要做太多限制游戏玩法的内容，相信核心是吸引人的。三、、地图没有结构，太系统化或者干脆是复制粘贴过来的，通过独特的布局和设计也许能解决这个问题。四、平衡性。五、感觉内容太空太随机，解决方案为GDC另外一期《杀手的关卡设计》（杀手关卡牛逼！）。五、GAMEPLAY不足，给你的设计部门提问题，可以是捡垃圾、潜行、破坏地形、AI同伴、任务、战斗等等。六、影视化演出不足，风格不兼容确实不好处理，你只能让地图更线性来达到影视化效果。

最后再吨吨吨喝一口说总结

最后他举了一个没有用随机生成地图的例子。场景是一个建筑内，每个门窗都是一个出入口。里面放置了敌人、碎片化叙事道具等。玩家在游玩中需要经常走回头路，去之前没有走的区域，同时这个阶段来获得喘息和准备。这种玩法的机制很重要的一点就是不要影响核心玩法，资源紧张每次遭遇战都比较困难。

这里他想说设计者和程序团队需要相互信任，紧密合作。核心玩法越深，关卡设计难度也就越轻松，可以避免很多问题。

这是三点重点。最后他说游戏玩法和地图很紧密，但是玩法总是比地图先实现，地图很难在初期就设计好，但是非线性单人关卡是一种明确的，可行的地图设计方式。

感谢Aubrey Serr的分享

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