Evilom
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# SYGownwDHirvcBkYAUNcLdRon2g
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Source: https://dianchukeji.feishu.cn/wiki/SYGownwDHirvcBkYAUNcLdRon2g
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# 一、工作概述
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# 二、主要产出
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## 2.1-剧情投放节奏和等级核心数值框架
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### 剧情投放节奏
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#### 剧情金币消耗分档
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按你给的前45个剧情节点，可归纳为：
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> [嵌入电子表格: YP43sRKeOhwdoUtCwdZc...]
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#### 可拟合模型
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剧情金币需求不适合用简单线性模型，更像“分阶段阶梯模型”：
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其中：
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- stage：当前所处阶段
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- base(stage)：该阶段主档位
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- fluctuation(slot)：该阶段内的小波动，用于做节奏起伏
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可进一步写成：
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> [嵌入电子表格: YP43sRKeOhwdoUtCwdZc...]
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这说明剧情消耗不是为了“越来越贵”，而是为了控制：反馈频率、目标长度、阶段感强弱
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### 等级核心数值框架
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#### 拟合公式
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已知每个剧情节点固定给：
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- XP * 15
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而升级点在：
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- 2, 5, 9, 14, 19, 25, 31, 38, 45
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- 以及你补充的 Lv10 -> Lv11 仍需 105 XP
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因此可推出：
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> [嵌入电子表格: YP43sRKeOhwdoUtCwdZc...]
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经验模型可概括为
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而阶段目标剧情数呈现阶梯式增长：
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2 -> 3 -> 4 -> 5 -> 5 -> 6 -> 6 -> 7 -> 7 -> 7
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这不是线性增长，而是**缓慢抬升后进入平台稳定增长期**。
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#### 直接解释
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这意味着：
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- 7级以后，每升1级 ≈ 完成7段剧情
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- 等级节奏不再主要由刷订单决定
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- 而是由“剧情段数消耗速度”决定
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#### 等级框架表
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> [嵌入电子表格: YP43sRKeOhwdoUtCwdZc...]
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## 2.2-笑脸订单机制拆解
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### **机制拆解**
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推导过程主要是通过观察录频中的机制效果，记录现象加上我的推测，让AI基于现象反推详细规则，然后再代入数据验证偏差。
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### 数值框架拆解
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#### 核心参考数据
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#### 核心结论
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> [嵌入电子表格: YP43sRKeOhwdoUtCwdZc...]
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#### 奖励拟合
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> [嵌入电子表格: YP43sRKeOhwdoUtCwdZc...]
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**拟合偏差：**当前样本数据有限拟合结果存在一定偏差，但是考虑到奖励内容为不同等级的物品，本身价值存在较大的跨度，因此目前拟合值的偏差都在可接受的范围内，推导的模型可以用于支持决策
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> [嵌入电子表格: YP43sRKeOhwdoUtCwdZc...]
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## 2.3-人物动画序列帧实现方案
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### **问题修复结果**
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昨天整体的方案流程基本已经跑通了实现方案，但仍然存在人物抖动这一问题，根据之前定位的问题方向，今天主要修复的是切图和对齐问题，修复以后，人物头像动画基本已经可以正常播放了，同时我测试了一下使用seeddance直接生成表情动画的方式，对比了一下，还是前一套方案的可控性更强，内存占用更低。因此后续会根据这套流程去尝试批量生产任人物头像动画。
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### **关键技术路线**
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**核心路线就是：**
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母图统一 -> 固定规格生成 -> 帧对齐清洗 -> Unity序列帧播放
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当前这版先落地的是“自动对齐版”：
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- 所有帧保留相同画布尺寸
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- 检测每张图的非透明像素区域
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- 计算这个区域的外接框中心
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- 把每一帧平移到和基准帧中心重合
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- 输出一套对齐后的正式帧给 Unity 测试
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后续如果还需要更精细，再升级到“锚点微调版”：
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- 用双眼中点、鼻尖、嘴中心做人工或半自动校准
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**人物头像抖动的关键问题是怎么解决的**
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关键不是 Unity，也不完全是提示词，而是“每帧图片的像素中心不一致”。
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抖动主要来自两类问题：
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这套方案对这两个问题的处理方式是：
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- 对第 1 类问题：用统一画布 + 自动对齐清洗解决
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这是当前最有效、最稳定的一步。
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- 对第 2 类问题：用更严格的生成约束 + 后续人工筛帧解决
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也就是尽量让 AI 少漂，再把漂得太明显的帧剔掉。
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**相比直接用 AI 生成表情动画，这套方案的优势**
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# 三、收获和反思
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## 3.1-收获：
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# 四、明日计划
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# 五、当前进度和规划
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**时间**
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**模块**
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**交付物**
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**交付标准**
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**完成情况**
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**本周任务完成进度（%）**
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D1
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20%
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D2
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20%
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D3
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20%
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D4
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20%
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D5
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20%
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规划风险提醒：**探索与收口失衡【最高优先级】、空间压力设计失误、订单节奏不合理、广告点打断体验、合成反馈不够满足、 美术风格不统一、 第一版系统定义过早、单人 AI 工具使用不熟** |