README.md

metadata

language:
  - zh
tags:
  - video
  - world-model
  - game
  - v-rising
  - boss-fight
  - action-conditioned
size_categories:
  - 1K<n<10K

V Rising Boss Fight — 视频 + 同步状态数据集

一个 BOT 在 V Rising 里和同一个 BOSS 反复单挑的录像，配套 20 Hz 的双方状态和逐帧的键鼠输入， 所有日志和视频共用同一个时间零点。用于训练 action-conditioned 的视频世界模型。

1544 场对局，27.2 小时纯战斗，215 GB 视频（60 fps），分两个 split：

split	玩家有效血量	场次	战斗时长	视频	玩家胜率	中位局时
hp360/	360	521	9.1 h	72 GB	47 %	63 s
hp375/	375	1023	18.1 h	143 GB	70 %	65 s

• BOSS 固定为 CHAR_Harpy_Matriarch_VBlood（莫里安），场地固定为同一个塔内圆形空间
• 每场约 1 分钟，双方都可能赢，结局都记录在案

两个 split 能不能混，取决于你的任务粒度：

• 短片段（几秒级）的动力学 —— 可以直接混。 两批的伤害和攻速完全一致（见第 3 节实测）， 短窗口里发生的事没有区别。
• 整场级别的任务（胜负预测、按结局采样）—— 要分开。 有效血量差 4 %， 但玩家胜率是 70 % vs 47 %。

无论哪种，都别用 hpm 字段做归一化 —— 两批差 4 倍。详见第 3 节。

想快速上手就用 hp360/20260805_190459_672 —— 362 场、6.3 小时连续录制、胜负 181 : 181， 是全数据集里质量最好、最平衡的一份。

---

1. 哪些能用

hp360/ — 有效血量 360，胜负接近五五开

session	视频 GB	可用局数	剔除	中位局时	玩家胜率	战斗时长
20260805_190459_672	49.5	362	1	63 s	50 %	6.3 h
20260805_151455_326	13.5	96	2	63 s	42 %	1.7 h
20260805_171523_102	8.6	63	1	63 s	38 %	1.1 h
合计	71.6	521	4	—	47 %	9.1 h

20260805_190459_672 是连续 6.3 小时不中断的单个录像，362 场里没有一场超过 72 秒、 没有卡住、没有超时，逐小时胜率在 42~56 % 之间平稳波动。这份最推荐。

hp375/ — 有效血量 375，偏玩家

session	视频 GB	可用局数	剔除	中位局时	玩家胜率	战斗时长
20260804_183131_672	119.2	860	0	65 s	70 %	15.2 h
20260804_171038_880	2.4	18	0	65 s	78 %	0.3 h
20260804_142818_254	3.7	14	4	63 s	57 %	0.2 h
其余 16 个 session	各约 1.1	各 8~9	0~1	59~67 s	50~89 %	各约 0.15 h
合计	143.3	1023	5	—	70 %	18.1 h

20260804_183131_672 是连续 16.8 小时不中断的录像，860 场，占该 split 的 84 %。 其余 18 个 session 是采集端看门狗每 10 分钟误切一次留下的分段， 段与段之间有几秒战斗没录到。口径一致可以合并；要求严格连续就只用大的那份。

要剔除的局（两个 split 合计 9 场）

按 type:"duel" 里 事件="结束" 的行过滤：

• 胜者 不是 "玩家" 或 "BOSS"（即 "超时" / "刷怪失败"）
• 用时秒 <= 40（多半是采集刚启动时的残局）

上面各表的「可用局数」已经是过滤之后的数字。

---

2. 怎么对齐

一句话：所有日志里的 vt 就是视频的第几秒，零点是 OBS 开始录制的那一刻。

boss深度日志.jsonl 第一行 {"type":"meta", ...} 里有 videoOriginMs（录制起点的 Unix 毫秒）。 任意一行的 vt = (w - videoOriginMs) / 1000，w 是该采样的 UTC 毫秒。 输入日志.json / 鼠标日志.json / 事件日志.json 里的「视频时间」字段是同一个零点，格式 HH:MM:SS:FF。

取某一场的画面：

import json, io

path = "hp360/20260805_190459_672/boss深度日志.jsonl"
duel = [json.loads(l) for l in io.open(path, encoding="utf-8") if '"duel"' in l]
starts = [r for r in duel if r["事件"] == "开始"]
ends   = [r for r in duel if r["事件"] == "结束"]

r0, r1 = starts[2], ends[2]          # 第 3 场
print(r1["局"], r1["胜者"], r1["用时秒"], "→ 视频", r0["vt"], "到", r1["vt"])

ffmpeg -ss 157.64 -to 205.65 -i hp360/20260805_190459_672/video.mp4 round3.mp4

决斗回合.txt 是同样内容的人可读版本，每局一行，直接给出视频起止秒。

---

3. 砍血问题怎么处理

这是用这份数据前必须先读的一节。

现象

游戏会在每局开局把玩家血量按 25 % 重算一次。 我们写进 Health.MaxHealth 的值和游戏实际认可的上限不是一回事：

split	hpm 字段写的	实际有效血量
hp375	1500	375
hp360	360 或 1440	360

（hp360 的 hpm 有两个值，是因为采集端会自适应地补偿这个重算 —— 但实际血量始终是 360。）

后果

hpm 字段不能当归一化分母。 同一次 20.7 的伤害，除以 hpm 之后：

hp375  →  20.7 / 1500 = 1.4 %
hp360  →  20.7 /  360 = 5.8 %

同一个物理事件在两批里差 4 倍，混着训就是在灌噪声。这条和 clip 长度无关，任何用法都成立。

两个正确做法，任选：

• **直接用绝对血量 hp**（不归一化）—— 学"掉了多少血"本来就够，而且完全不用管 split
• 要归一化就除以有效血量（hp375 用 375、hp360 用 360）—— 两者只差 4 %， 归一化后 5.5 % vs 5.8 %，可以直接混

BOSS 那边没有这个问题：hpm 恒为 1200，就是真实上限，可以直接用。

具体怎么做

hp360 有自带字段，优先用它 —— 每局有一条：

{"type":"duel","vt":18.3,"事件":"实际满血=360","局":7}

hp375 没有这个字段（采集时还没做），直接用常数 375。

BOSS_MAX_HP = 1200.0          # BOSS 的 hpm 是对的

def player_max_hp(split, duel_events=None, round_no=None):
    if split == "hp375":
        return 375.0          # 该 split 全程恒定，860 场里 855 场落点完全一致
    # hp360：读每局的「实际满血」事件；没读到就退回 360
    for e in duel_events or []:
        if e.get("局") == round_no and str(e.get("事件", "")).startswith("实际满血"):
            return float(e["事件"].split("=")[1])
    return 360.0

def norm(frame, pmax):
    m = pmax if frame["e"] == "player" else BOSS_MAX_HP
    return min(frame["hp"] / m, 1.0)

如果要让血量曲线完全干净，再做两件事：

1. 丢掉每局开头那次重算之前的帧。判据：玩家 hp 超过该局的有效血量。 这些帧显示的是重算前的瞬时值，和画面对不上。每场只有开头一两秒。
2. 丢掉 BOSS hpm != 1200 的帧。新 BOSS 生成到属性调校之间有个约 0.2 % 的窗口， 那些帧里 hpm 是未调校的原始值 1831。

为什么会有两个 split

这个重算会自己开自己关，同一份配置有时压有时不压。 hp375 是压血全程生效时采的；hp360 是采集端加了自适应补偿之后采的， 无论压不压，玩家实际血量都稳定在 360，并且每局都把实测值写进了数据。

两个 split 能不能混

取决于任务粒度。 下面是两批的逐次命中实测（hp375 用 16.8 h 的那份，hp360 用 7.0 h 的那份）：

	hp375	hp360
玩家单次挨打伤害	20.7（中位 = 25 % = 75 %）	20.7（同）
玩家挨打频率	0.249 次/秒	0.247 次/秒
BOSS 单次挨打伤害	15.0 / 18.0 两档	15.0 / 18.0 两档
BOSS 挨打频率	1.038 次/秒	1.035 次/秒
样本量	15 117 / 62 927 次命中	6 196 / 26 015 次命中

四项全部一致到小数点后两位。 两批的伤害数值和攻速从头到尾没变过 —— 变的只是"要挨多少下才死"。

• 短片段（几秒级）的动力学任务：可以直接混。 一个几秒的窗口里，两批发生的事在统计上没有区别。
• 整场级别的任务（胜负预测、按结局采样）：要分开。 胜负由最后一两次命中决定 —— 玩家每场固定挨 18–19 下，18 下剩 2.4 点血、第 19 下就死。 所以 4 % 的血量差把玩家胜率从 70 % 推到 **47 %**。
• 次要偏移：因为胜率不同，"玩家濒死"这类画面在两批里的出现频率不一样。 学动力学时影响很小，按血量区间分层采样时要注意。

---

4. 文件与字段

每个 session 目录：

文件	内容
video.mp4	画面，60 fps，无 HUD（采集时隐藏了 UI）
boss深度日志.jsonl	主数据。20 Hz，玩家和 BOSS 各一条轨迹
决斗回合.txt	人可读的回合表：局号 / 胜者 / 用时 / 视频起止秒
输入日志.json	键盘按下抬起，带视频时间
鼠标日志.json	鼠标位置与瞄准朝向
事件日志.json	录制起止、受伤、死亡、复活等事件
背包日志.jsonl	背包快照
boss动画日志.json	BOSS 动作 / 施法
session.json	session 元信息

boss深度日志.jsonl

一行一条 JSON，三种 type：

"meta" — 文件头，含 videoOriginMs（时间零点）、采样率、半径。

"s" — 状态采样，20 Hz，每拍两行（玩家一行、BOSS 一行）：

字段	含义
vt	视频秒（零点 = 录制起点）
视频时间	同一时刻的时间码 HH:MM:SS:FF
w	UTC 毫秒（墙钟）
e	"player" 或 "boss"
pf	prefab GUID。玩家 38526109，BOSS 685266977
hp	当前血量（绝对值）
hpm	MaxHealth 字段 —— ⚠️ 玩家的这个值不是有效血量，见第 3 节
x z	世界坐标（水平面），yaw 朝向角（度）
cg ca cp	正在施放的技能组 / 技能 / 阶段（如 PostCasting）
ai	仅 BOSS：AI 状态，如 Combat
da dp	仅 BOSS：离场地锚点距离 / 离玩家距离
bt	仅 BOSS：行为树状态

"duel" — 回合边界：

{"type":"duel","vt":6.29, "事件":"开始",         "局":1}
{"type":"duel","vt":18.3, "事件":"实际满血=360", "局":1}   // 仅 hp360 有
{"type":"duel","vt":72.99,"事件":"结束","局":1,"胜者":"玩家","用时秒":66.7}

---

5. 采集设置

• BOSS：CHAR_Harpy_Matriarch_VBlood（莫里安）。血量 1200，攻击力 5， 只保留普攻 —— 远程 / 位移 / AoE 技能槽全部清空，所以战斗形态是稳定的近身互殴
• 玩家：攻击力 300，有效血量见 split
• 场地：同一个塔内圆形空间，圆心 (-867.4, -500.9)，半径约 14 m
• 回合流程：清场 → 清掉回血球 → 玩家满血 → 在圆心刷 BOSS → 打到一方倒下 → 停 6 秒录死亡 / 趴地动画 → 下一局
• 画面：HUD 全程隐藏；掉落物、尸体、小动物持续清理，背景干净
• 单场上限 180 秒

数值的一个特点

胜负由最后一两次命中决定，所以玩家赢的场次里末血量高度集中在 2 / 23 / 44（= 还能再挨 0 / 1 / 2 下）。 要基于这份数据做胜负预测的话，注意这个分布是双峰贴边的，不是平滑的。

---

English summary

BOT-vs-boss duels in V Rising: 1544 rounds, 27.2 h of combat, 215 GB of 60 fps video, with synchronised 20 Hz state for both combatants and frame-level keyboard/mouse input. All logs share one time origin — vt is simply "seconds into video.mp4".

Four things to read first:

1. Start with hp360/20260805_190459_672 — 362 rounds, 6.3 h uninterrupted, 181 : 181 win/loss. The most balanced and cleanest single recording here.
2. Never use hpm as the player's max HP. The game silently rescales player health to 25 %, so the same 20.7-damage hit reads as 1.4 % in hp375 but 5.8 % in hp360 — a 4× discrepancy. Either use raw hp, or divide by the effective max (375 / 360). The boss's hpm (1200) is correct.
3. Whether the two splits can be mixed depends on your granularity. Per-hit damage (player 20.7; boss 15.0 / 18.0) and hit rates (0.25 / 1.04 per second) are identical across both splits — so for short-window dynamics, mix freely. Keep them separate only for round-level tasks: the 4 % difference in effective HP moves the player win rate from 70 % to 47 %, because each duel is decided by the last one or two hits.
4. Drop rounds whose 胜者 is not 玩家/BOSS, and rounds with 用时秒 <= 40 (9 rounds total).