网易产品经理为你解读《劲舞团》手游动感模式

发表于 2016-08-10 14:52

以下是来自网易游戏高级产品经理张文江对《劲舞团》手游的动感模式解答。

上一期说过,传统模式也是分谱面的,那么动感模式的谱面,比传统模式更加重要。一首歌曲的层次,有鼓点,即BEAT,有旋律,有主旋律背后的和弦,有歌词,如果我的谱面只是跟随了鼓点,那么就会非常单调,就变成了1234,2234这样的数拍子体验。

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所以,一个优秀的谱面,应该是在同一段相同的主歌下,第一个八拍我跟鼓点,第二个八拍我跟旋律,第三个八拍我可能跟歌词,总而言之,是要将每一小段做出区别,让玩家在看着谱面出来的过程中用而去听,用脑去想,在没有打到PERFECT的时候,听一下这一段的谱面跟随的是哪个层次,进而调整,进而再尝试,做出一个对个人技巧的循环,在这个过程中,你既提升了个人的技巧,且在这个提升过程中你不觉得枯燥,还很有成就感,这就是一个良好的谱面。

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那么,是不是我遵循上述的公式就可以做出一个好谱面了呢?答案显然是否定的,就好像是不是我跳舞的时候不管什么音乐,哪个八拍,我就跳不同的舞种或者套路,这样下来会非常不自然,别扭,就像你身上穿衣服,单独每一件都很好看,搭配起来走出去花花绿绿风格不同,看起来不协调。就像有的人五官细节都长的很好,搭配到一起就怪怪的,不耐看,有的人五官细节不好,但是搭配到一起就是耐看。

我们做好的谱面,就是要将细节搭配起来做到协调,做到协调,需要反复的去听每一段的感觉,看看这段是适合跟鼓点还是歌词,是跟旋律还是跟和弦节奏,这里很难用文字展开来说,玩家可以对比一下其他游戏的谱面,来进行亲身体会。

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谱面的问题解决了,剩下的问题就是,如何在视觉交互和与设备的输入交互上做的比别人更好。很多玩家从来没接触过这种模式,上来也不用耳朵去听,就是看到泡泡冒出来就点,手忙脚乱。最早的版本里面我们的泡泡没有标记数字,那真的是看泡泡就是考验瞬间记忆力,在听的过程中还要记录泡泡出现的顺序来判断下一步该打哪个地鼠。

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由于我本身脑容量比较小,所以记不住,我们就想,有没有办法让连自己生日都记不住的人也能好好的玩这个模式呢?必须需要一个所有人都能反映的过来的对顺序的表示,才能分担大脑的压力,靠眼直接传递到手,不需要经过思考。这个世界上大家常用的序列,不是字母就是数字,考虑到现实中连字都不会写的人都会算钱,所以我们决定采用数字这个全世界的人都能理解且迅速反应出序列的方案,在泡泡上加入数字代表顺序。

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在上一个版本中,我们是以硬核音乐游戏的标准去做动感模式的,所以在泡泡的判定圈出来后,需要圈缩到一定程度再去点击,才进入判定区域,这导致了大多数从没玩过这个模式的玩家,看到圈出来后都是按照打地鼠的方式去打,然后就是满屏幕红色的MISS,体验非常的差,玩完一把脾气好的直接流失,脾气不好的砸手机。

为了帮大家省钱,在后面的版本中,我们真的把它做成了打地鼠,只要泡泡出现,圈开始缩的时候,你去点,就可以判定生效,但是只是GOOD而已,你还是要靠听才能打出PERFECT,所以,是把这个模式改的易于上手,依旧是难于精通,既顾及到了新手的手残,也照顾到了骨灰级用户的高端需求。

除了谱面如何去跟音乐的层次,谱面还有一个重要的元素,就是在屏幕中泡泡出现的位置顺序,是否符合玩家手势输入的惯性。举个例子,假如第一个泡泡在屏幕左上角,第二个泡泡飞到右下,第三个又去了左上,那么就像一只调皮的地鼠,让你手忙脚乱,如果多个泡泡需要同时按下去的时候,甚至可以按出小时候玩猜手指游戏一样的扭曲指法。除了相帮玩家省钱外,我们也很为玩家的骨骼健康着想,于是在谱面输入设计出来后,自己不断的去尝试,干掉了大多数这类反人类的指法设定,只将少数反人类的设定留在了某些歌曲的困难模式中,去给那些手指天生有优势的骨灰级玩家去锻炼,或者去给那些玩家的父母去玩,预防老年痴呆。

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打击感除了谱面外的另一要素是视觉反馈,即按下去之后的反馈。我们将一测时候黄色的PERFECT字样替换成了端游劲舞团的紫色字样,同时采用了类似DJMAX这种音乐游戏一样,在COMBO数连续达到一定程度时,整个屏幕的输入变色,让玩家进入一个新的兴奋期,带来了新的紧张感(不能MISS不能MISS),后面我们更是在二测的时候放大了这个兴奋感,将变色进阶到两个阶段。

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动感模式的本源来自于一个叫OSU的游戏,在手机上的某些音乐游戏中都会见到,和屏幕的交互方式除了我提到的点击滑动长按外,还有连续滑动,可是为什么劲舞团手游选择抛弃连续滑动?连续滑动在节奏大师中,是一个非常好的体验,但是注意,节奏大师的连续滑动仅仅在屏幕最下方一个非常短的区域内进行长按并多次左右滑动,而在全屏幕输入的情况下,这个滑动会非常影响对其他谱面泡泡的输入,且滑动本身还很容易因为设备屏幕敏感度,贴膜等问题导致划不动或者划不准,因此我们在当前的版本牺牲掉了以连续滑动作为谱面输入。

至此,关于动感模式的详细优化过程就介绍完毕了。

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