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自制ai打dnf手游步骤详解，新手也能学会！

最近这不天天搁家打那个叫地下城手游嘛给我累的。天天点点点，这时间都浪费在这上头，这哪行！

我就琢磨着，咱也是搞过编程的人，能不能弄个啥玩意儿，让这游戏自个儿玩儿？这不就是传说中的“外挂”嘛说干就干，谁还不是个行动派！

1/strong>，我上网一顿搜，看看有没有前辈们搞过类似的东西。你还别说，真有！我发现市面上那些个游戏“外挂”，基本就分三种：一种是改键盘输入的，一种是动游戏内存的，还有一种是看游戏画面来操作的。我掂量一下，改内存的咱是真不会，风险也大。键盘的，又太简单粗暴。我觉得还是看画面的这种比较靠谱，也符合咱“人工智能”的调调嘛

然后，我就开始研究怎么识别游戏里的画面。这玩意儿，说白，就是得让电脑知道，哪儿是怪，哪儿是咱控制的角色，哪儿是技能按钮。我记得以前好像有个叫YOLO的挺火，就拿来试试呗！

接下来，我开始吭哧吭哧写代码。先是拿YOLOv5训练一个模型，用来识别游戏里的各种元素。然后又写一堆逻辑，用来判断当前应该干是放技能还是走位。这一步可是费老劲，各种情况都得考虑到，要不然游戏里稍微有点变化，咱这程序就得懵圈。

再然后，我就把这玩意儿跑起来。还真别说，效果还凑合！虽然偶尔还是有点傻，但基本能自己打怪升级。看着屏幕里的小人儿自己跑来跑去，放技能打怪，我这心里别提多美！

过程记录

  • 步，找资料。各大论坛、博客一通乱翻，学习“前辈”经验。
  • 第二步，选方案。最终敲定使用图像识别方案，选择YOLOv5。
  • 第三步，准备训练数据。自己手动玩游戏，截好多图，然后标注上怪、角色、技能按钮这些信息。
  • 第四步，训练模型。把标注好的数据丢给YOLOv5去训练，然后就等着出结果。
  • 第五步，编写控制逻辑。根据YOLOv5的识别结果，写代码来控制角色的行动，例如放技能、走位、吃药等等。
  • 第六步，测试。把程序跑起来，看看效果如何，有哪些bug需要修复。
  • 第七步，优化。根据测试结果，不断调整代码和模型参数，让程序运行得更流畅、更智能。

现在这程序基本每天都挂着，替我省不少时间。我也有空干点别的，比如写写博客，跟大家分享分享我的实践经验。这用技术解决问题的感觉，真爽！

这玩意儿还不够完善，有时候还会出点小问题。但咱不怕，慢慢优化呗！谁让咱是喜欢折腾的人！

今天的分享就到这儿，希望对大伙儿有所启发。记住，技术是用来解决问题的，不是用来浪费时间的！

标签： dnf手游

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