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代号:Craft-技术美术-特效
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Responsibilities
- 搭建特效自动化批量生成管线,串联特效生成、参数配置、批量实例化、渲染、导出、质量检查和资产入库等环节,支持任务复现、过程追踪及失败重试,提升批量生产效率与稳定性;
- 建设 Niagara 特效模板和制作工具,制作代表性特效,开发可复用的 Niagara 模块、材质及参数化模板,通过 UE 编辑器脚本、蓝图或相关工具实现效果批量配置、变体生成与预览验证;
- 建立 2D 序列帧特效生产规范,完善 AI 生成及渲染输出后的处理流程,解决时序连续性、循环衔接、透明通道、边缘质量、帧率与图集导出等问题,确保资产能够在游戏中正确使用;
- 协助算法团队建设特效训练数据,设计特效分类、描述、参数及数据规范,建立源资产、配置参数与渲染结果之间的对应关系,参与数据批量生产、筛选、标注与版本管理;
- 参与模型效果评测与迭代,从视觉品质、描述匹配度、时序稳定性、可编辑性及运行性能等维度建立评测样例与验收标准,分析失败案例并提供可执行改进反馈;
- 推动特效能力接入 Agent,与 Agent 和平台研发协作将生成、调参、预览、导出和检查等能力封装为可调用工具,定义输入输出、参数约束、资源依赖及错误反馈并完成 UE 侧工具实现与联调;
- 保证特效质量和实时运行性能,与主美共同制定视觉标准,优化粒子数量、透明叠加、材质复杂度及资源占用,兼顾批量生成的多样性、品质与性能预算。 Requirements
- 具备扎实的实时特效制作能力。有完整的游戏特效或相关 TA 项目经验,对造型、色彩、运动节奏及玩法反馈有良好判断,能够独立完成特效设计和引擎内落地;
- 熟练掌握 UE Niagara。熟悉 Niagara 系统、发射器、模块、参数、材质及蓝图联动,能够搭建可复用的参数化效果,并具备实际调试与性能优化经验;
- 熟悉 2D 序列帧特效制作与应用。理解序列帧、图集、Alpha 通道、混合方式及循环动画的制作要求,能够处理生成素材到可用游戏资产之间的质量与格式问题;
- 具备实际工具开发和自动化能力。能熟练使用 Python 及 UE 编辑器脚本或相关工具解决生产问题,有批量生成、导入、配置、渲染、导出或检查流程的落地案例;
- 具备管线设计和资产规范意识。能将制作需求转化为模板、参数和工具,合理设计命名、元数据、版本及异常处理规则,使生产流程可维护、可扩展;
- 能够参与 AI 数据与生成结果验证。理解生成式 AI 的基本工作流程,能够与算法工程师共同定义训练样本和质量标准,并从特效专业角度定位生成结果的问题;
- 具备跨团队协作能力。能在美术需求、算法能力和工程实现之间清晰沟通,独立拆解问题并推动方案落地。
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