体育场景空间宽阔，场景中建筑结构复杂，动态角色数量巨大，不仅有数十个运动员需要高精度渲染，还有几万名观众需要随着场上局势有丰富的动作和行为。我们针对体育场景的特点，为移动设备专门优化了渲染管线。

《TotalFootball》是我们第一个在手机上渲染质量接近主机同类游戏的作品，新一代渲染管线采用了HDR高动态线性空间，PBR物理着色器，积分体积光、HDR体像素光照缓存等新技术，并且基于体积渲染技术，能够同屏渲染最高可达10万的动态观众。再现体育竞技场上热血沸腾的现场。

Arena Intelligen 是一套基于数据驱动的体育竞技AI系统，从基础的物理弹道引擎，到运动员动作引擎，再到群体阵型战术引擎，我们开发了一整套工具链，从上千场真实的比赛中提取数据，建模，并最终能够在虚拟数字空间真实地模拟完整的体育竞技。球员的行为不仅来自于真实的球员体力、跑步速度、射门精度等真实数值，还来自于从上千场真实比赛统计出来的球员习惯，最后，玩家作为球队教练，可从上帝视角选择阵容，搭配战术，组织进攻与防守策略，调教球员，打造自己的最佳球会。

GalaSports在深圳拥有一个亚洲最大的用于体育游戏动捕场地，我们为《TotalFootball》请来国家青年队的专业球员，录制了2千小时的球员运动和对抗动作数据，将这些数据经过压缩清理，然后构建MotionField动作数据库， MotionField是一种基于数据驱动的动作模型，我们穷举了几乎所有人类可能的运动动作。在游戏运行时，根据玩家的控制输入，我们的前端搜索引擎在MotionField中以100万次/秒的速度搜索匹配最合适的动作，最后经过物理修正显示到屏幕上。数据驱动的动作系统是近年来游戏行业的一个比较重要的技术革新，极大提升了体育游戏角色运动的丰富度和精度。

Arena4D是GalaSports基于最新的机器视觉神经网络技术开发的无标记点体育运动捕捉系统，Arena4D使用4台摄像机，在多个视角追踪球员并结算球员的姿态然后解算出高精度的3D姿态，Arena4D可实现实时的姿态解算，在150米远距离Arena4D的3D姿态误差不超过5厘米。因为不需要标记点，这套系统不需要动捕运动员穿笨重的动捕服，不仅避免了动捕服约束导致的运动受限，还避免了在体育运动中标记点丢失导致动作追踪失败。Arena4D可自动分析动捕角色运动的事件行为，对数据进行分析统计。

球员渲染是整个游戏最重要的部分，为了尽可能真实地模拟球员的肌肉、球衣的运动，我们使用一个高性能计算机集群逐层解算骨骼、肌肉、筋膜、脂肪、表皮、球衣的运动，然后将这些数据作为神经网络的输入，训练神经网络学会这些复杂的物理映射，最终在游戏中实现高质量的肌肉和球衣的形变计算。这不仅是第一次在移动设备上体育游戏达到这样的物理实时计算质量，也远远超过了在PC和console设备上运行的3A体育游戏。

AutoPortrait3D是Galasports开发一套全自动角色3D建模流水线，AutoPortrait3D首先为每张角色照片生成面部landmark和法线信息，第二部使用可微渲染器反向迭代优化生成基础3D模型，然后基于最新的Diffusion Model方法，优化3D模型和贴图，最后我们用StyleGAN网络生成透射度贴图、光泽度贴图，最终在游戏引擎中用PBR+次表面散射shader渲染。

使用AutoPortrait3D工具，我们为世界上每一个在国际足联注册的足球运动员和NBA的篮球运动员、MLB棒球运动员制作了接近照片级的球员3D头像模型，是世界最大的运动员3D模型数据库。