yuzhewu207/EYBXBOSS

No Rest For The Wicked · BOSS 战 — 视频 + 同步状态数据集

一个 BOT 在《No Rest For The Wicked》里反复单挑 BOSS 的连续录像，配套 约 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。

一次连续录制，15.95 小时，1125 场对局，104.5 GB 视频（1280×720 @30 fps）。

对局数	1125（其中 1101 场是干净的胜负，见 4.4）
真实战斗时长	12.09 小时（占回合内时长的 89 %）
视频	57,410 秒 = 15.95 h，1,722,308 帧，104.5 GB
玩家状态采样	1,129,795 条 @ 19.68 Hz
逐帧输入	330 MB（JSONL）
BOSS	3 只，每只约 375 场
玩家外观	3 套固定皮肤，和 BOSS 做全排列

这份数据最大的特点是「人物外观」和「打的是谁」被设计成完全独立的两个维度 —— 3 套皮肤 × 3 只 BOSS 的 9 种组合，每种约 125 场，相关性在设计上就是 0，不需要事后统计验证。

⚠️ 用之前必须先读第 4 节。 有三个坑会让你算错： skinSlot 不是稳定标识、三只 BOSS 的 hpm 不一样、回合窗口的开头有一段属于上一场。

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1. 三只 BOSS 和它们的胜负

BOSS（bossGuid）	场次	玩家胜率	均战斗时长	BOSS 满血
1874155247955940563 BalakTawGreatBeak（大鸟）	375	75 %	35.0 s	332
1599542291502781369 MutantSoldier	374	84 %	49.0 s	455
560735523336155764 PlaguedLeader	375	97 %	32.1 s	508
合计	1124	86 %	—	—

玩家血量上限恒为 600，全程空手（没有武器）。

⚠️ 这不是一份胜负均衡的数据。 玩家总体赢 86 %，PlaguedLeader 那一档接近全胜。 按结局采样、或做胜负预测的话，必须按 BOSS 分层，否则模型只会学到"玩家总是赢"。 短片段的动力学不受影响。

采集时三只用了不同的平衡倍率（见第 5 节），这是为了把三只拉到同一个难度带 —— 没拉成功，上面的胜率就是实测结果，如实摆在这里。

回合的结局分布

reason	场次	含义
击杀	964	玩家赢
玩家阵亡	137	玩家输（之后自动复活，继续下一场）
掉出场地	14	被打飞出竞技场，该剔除
BOSS 实体消失	10	异常，该剔除

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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。 所有文件里的 视频时间 字段是同一个零点，格式 HH:MM:SS:FF（FF 是 30 fps 下的帧号）。

取某一场的画面：

import json, io

path = "20260824_211006_275/boss深度日志.jsonl"
ev = []
for line in io.open(path, encoding="utf-8", errors="replace"):
    if '"type":"event"' not in line:
        continue
    try:
        ev.append(json.loads(line))
    except Exception:
        pass

starts = {e["episode"]: e for e in ev if e["ev"] == "bot_episode_start"}
ends   = {e["episode"]: e for e in ev if e["ev"] == "bot_episode_end"}

ep = 42
a, b = starts[ep], ends[ep]
print(a["bossGuid"], a["outfitApplied"], b["reason"], b["fightSeconds"],
      "→ 视频", a["vt"], "到", b["vt"])

ffmpeg -ss 1234.5 -to 1289.0 -i 20260824_211006_275/video.mp4 ep42.mp4

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3. 文件与字段

文件	大小	说明
video.mp4	104.5 GB	1280×720 @30 fps，H.264。音轨是全静音的占位轨（−91 dB，采集时关掉了游戏音频）
boss深度日志.jsonl	470 MB	逐帧状态 + 事件。主文件
输入日志.jsonl	330 MB	逐帧键鼠输入，同一个时间轴
输入日志.json	24 MB	人可读的按键事件流（按下/松开），给人看的
场景外观日志.jsonl	460 KB	稀疏的换装记录
session.json	1 KB	录制元信息（OBS 起止 UTC）

boss深度日志.jsonl

type: "s" — 状态采样（约 20 Hz，e 为 player 或 boss）

字段	含义
w	UTC 毫秒
vt / 视频时间	视频秒 / HH:MM:SS:FF
t	游戏秒 = (f − 首帧f) / 60，Quantum 固定 60 Hz，比墙钟准
f	Quantum 模拟帧号
e	player / boss
id	实体 ID Index:Version
hp / hpm	当前 / 最大血量。玩家恒为 600；BOSS 三只各不相同，见 4.2
rg	区域名。这份数据里恒为 hillsACoastConnection（固定竞技场）
x / y / z / yaw	世界坐标（米）与朝向

type: "event" — 事件

ev	条数	独有字段 / 含义
bot_episode_start	1126	episode bossGuid skinSlot outfitWanted outfitApplied combo comboBlock
bot_episode_end	1125	episode reason seconds fightSeconds bossMaxHp kills
bot_boss_appeared	1126	BOSS 出现的时刻（在回合内，不是回合起点）
boss_action	25152	BOSS 换招时记一条 —— BOSS 的动作标签
bot_mode	9217	mode：fight / wander。两类样本，训练时要能分开
bot_player_died / bot_player_respawned	137 / 138	玩家阵亡与复活
bot_teleport	1060	回合之间传送回锚点
outfit / wear	1060	换装（发生在回合【之间】）
env_freeze	942	昼夜/天气被钉住（Day / Clear，全程恒定）
boss_killed / arena_cleared	965 / 964	—

输入日志.jsonl

字段和漫游那份数据集一致：down / pressed / released 是游戏动作名（Attack、Run 等， 不含移动），移动在 mv（deg 方向、mag 幅值、keys 按键组合），aim 是攻击朝向。

打 BOSS 这份里 aim 是有信息量的（漫游那份是常量）—— BOT 会朝 BOSS 出手。

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4. 已知问题（用之前必须处理）

4.1 用 outfitApplied，不要用 skinSlot

skinSlot 是每批重新洗牌的槽位号 —— 同一个 skinSlot 在不同批次指向不同的皮肤。 **稳定的身份是 outfitApplied**（取值 2 / 3 / 4）。

而且 outfitWanted 和 outfitApplied 有 60 场（5.3 %）不一致 —— 换装请求发在回合之间的 传送那一刻，偶尔没赶在回合开始前落实。这两个字段是故意分开记的：

• outfitWanted = 调度器想让它穿哪套
• outfitApplied = 画面里实际是哪套

永远用 outfitApplied。 用 outfitWanted 会给 5.3 % 的样本贴错标签。

4.2 三只 BOSS 的 hpm 不一样 —— 别做全局归一化

Balak 332      MutantSoldier 455      PlaguedLeader 508

采集时曾尝试把三只强制写成同一个血量，失败了：游戏每帧按属性/难度重算上限，写进去 6 帧内 就被算回去。所以这里记的是各自的原生值。

要归一化就按 bossGuid 分组。V Rising 那份数据集正是栽在这一条上（它的 README 里有一整节 叫「别用 hpm 字段做归一化」），这次从源头把 bossGuid 记进了每一场。

4.3 ⚠️ 回合窗口的开头有一段属于【上一场】

bot_episode_start 打在「场上只剩玩家」的那一刻，而玩家血量是几秒之后才被补满到 600 的 （补满的时刻可以在数据里看到：玩家 hp 从个位数跳到 600）。

所以回合窗口的开头那几秒里，玩家还带着上一场打剩的残血。

后果：直接用 600 − min(本回合玩家 hp) 当「这一场挨了多少伤害」会完全错—— 量到的是上一场的结局。我们自己就栽在这上面，据此调了两轮参数、两轮都毫无效果， 因为那个指标压根不随参数变化。

正确做法：先找到本回合内最后一次 hp ≥ 599.5 的采样，从那里往后才是这一场的战斗。

seg = hp_series[max(i for i, v in enumerate(hp_series) if v >= 599.5):]
damage_taken = 600 - min(seg)

用错指标：挨伤中位 557（几乎打满）。用对指标：挨伤中位 269~463。差了一倍。

4.4 要剔除的场次

• reason 为 掉出场地（14 场）和 BOSS 实体消失（10 场）—— 不是正常的胜负
• 3 场（第 49、61、67 轮）在同一个回合里出现了两种 BOSS hpm，是上一只 BOSS 的实体 残留到了下一场。占 0.27 %，按「一个回合内 hpm 唯一」就能筛出来
• 最后一个 bot_episode_start 没有配对的 end（停机时截断）

4.5 伤害倍率是"施加了"，不是"生效了"

采集端会按每只 BOSS 缩放玩家挨的伤害。日志里能看到这个缩放被游戏部分覆盖：

原值 52.0  →  我们要求扣 16.7  →  游戏实际扣了 31.0     （1.86 倍）

所以第 5 节列出的 减伤 倍率是意图，不是实际生效的比例。真实的伤害数值以 玩家 hp 的实际变化为准。

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5. 采集是怎么做的

• 游戏本体 Unity 6000.1.15f1 + IL2CPP，物理/状态走 Photon Quantum 确定性 ECS，模拟 60 Hz。 状态是从模拟帧里直读的，不是从画面上认的。

• BOT 通过 Win32 SendInput 合成真实键鼠事件 —— 和人走同一条输入通路。

• 一场 = 传送回固定锚点 → 清场 → 空场站定 → 召唤 BOSS → 打 → 击杀/阵亡 → 冷却。 击杀之后会停手站定 2.5 秒，把死亡演出录进这一场，而不是切在最后一刀上。

• 昼夜钉死在 Day、天气钉死在 Clear，游戏音频整个挂起（音轨是静音的）。

• 每只 BOSS 一套平衡参数（输出倍率, 减伤倍率, 牵引距离, 攻击距离）：

  Balak          2.7,  0.5,   3,   3.2
  PlaguedLeader  2.8,  0.322, 4,   2.5
  MutantSoldier  2.0,  0.551, 4,   2.5
  

  全程未变（日志里只解析过一次）。见 4.5 关于"意图 vs 实际"。

• 战斗里掺了随机漫游：每隔几秒掷一次骰子，整块要么打要么乱走（bot_mode 事件标出来了）。 目的是把状态分布铺开 —— 只会最优打法的 BOT，采出来的轨迹几乎只覆盖"贴脸挥刀"这一条。 训练时这两类是不同的样本，要能分开。

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6. 3 × 3 的设计

3 套固定皮肤 × 3 只 BOSS，每 9 场走完一遍九宫格，每种组合约 125 场：

	Balak	MutantSoldier	PlaguedLeader
外观 2	123	123	126
外观 3	126	130	123
外观 4	127	123	127

为什么是全排列而不是各自随机：目的是让模型学到「人长什么样」和「打的是谁」是两件独立的事。 各自随机的话短期内必然出现相关（某套皮肤恰好多打了某只 BOSS），模型可能把两者绑死 —— 伪相关，比不换还糟。全排列让相关性在设计上就是 0。

为什么每 9 场重新洗一次牌：固定顺序的周期是 9，万一别的东西也带 3 或 9 的周期就会锁相。 洗的是"槽位到皮肤/BOSS 的映射"，走法（每场两个维度都换）不变。 代价就是 4.1 里说的：skinSlot 因此不是稳定标识。

三套皮肤在性别、头型、肤色、四件护甲上都不同 —— 目标是在这个镜头距离下一眼能分出是三个人。

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English summary

A BOT repeatedly duelling bosses in No Rest For The Wicked, recorded as video plus time-aligned state and input logs, for training action-conditioned video world models.

One continuous 15.95-hour recording: 1125 duels, 12.09 hours of actual combat, 104.5 GB of 1280×720@30fps video. Both fighters' state is sampled at ~20 Hz directly from the game's deterministic Quantum simulation (not inferred from pixels). All logs share one time origin with the video: the vt field is literally "seconds into the video".

The defining feature is a 3 × 3 design: 3 fixed player appearances × 3 bosses, all 9 combinations, ~125 duels each. Player identity and opponent identity are statistically independent by construction, not by luck.

Read section 4 before using this. Three traps:

1. skinSlot is reshuffled every block — use outfitApplied (and note it disagrees with outfitWanted in 5.3 % of duels; outfitApplied is what is actually on screen).
2. The three bosses have different max HP (332 / 455 / 508). Normalise per bossGuid.
3. An episode window starts before the player's HP is refilled, so its first seconds still carry the previous duel's leftover HP. Naïvely computing damage-taken as 600 − min(hp) over the window measures the previous duel — we made exactly this mistake and it silently invalidated two rounds of parameter tuning.

This is not a win/loss-balanced dataset: the player wins 86 % overall and ~97 % against PlaguedLeader. Stratify by bossGuid for any outcome-level task.