Привет, слушай. Нам нужен показатель, который свяжет визуальный дизайн пикселей с вовлеченностью игроков. Разбей это на несколько уровней. Сначала извлекай базовые характеристики: контрастность цветов, вариация яркости, плотность краев и регулярность форм. Это наши входные данные. Потом обучи небольшую сверточную нейронную сеть на наборе спрайтов, которые оценили по "привлекательности" фокус-группой. Функция потерь должна быть взвешенной комбинацией ошибки оценки и термом, учитывающим визуальное сходство, чтобы модель училась не просто подгонять числа, а улавливать визуальную заметность. Когда сеть обучится, ты сможешь пропускать через нее любые новые цветовые схемы или формы и получать прогноз вовлеченности. Итерируй: подбирай цветовые схемы, запускай сеть, смотри, как меняется оценка, и находи оптимальное решение. По сути, это цикл проектирования, основанный на данных; математика покажет, где находятся визуальные "крючки", и ты можешь подстраивать до тех пор, пока сеть не скажет "достаточно хорошо".