《漫威爭鋒》AI 自瞄外掛 快速閱讀精華
- 🎯 YOLOv8 輕量模型：採用 YOLO26n 訓練，專門識別敵人血條，避免誤傷隊友
- 🎮 完整控制器支援：內建 ViGEm Xbox 360 虛擬手把驅動，支援手把瞄準與按鍵綁定
- ⚙️ 高度可調參數：靈敏度、死區、平滑移動、FOV 視野範圍皆可微調，降低封鎖風險
- 🐍 Pytdon 開源架構：純 Pytdon 撰寫，支援 GPU (NVIDIA) 或 CPU 運算，可自行修改邏輯
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重要提醒與風險聲明
在使用《漫威爭鋒》（Marvel Rivals）AI 自瞄外掛前，請務必瞭解以下風險：
帳號安全警告： 使用任何第三方修改程式、外掛或腳本皆違反遊戲服務條款（EULA），可能導致永久帳號封鎖。本工具僅供學術研究與技術交流，使用前請自行評估風險。
系統安全： 下載來源與執行檔可能觸發防毒軟體誤報，建議在隔離環境（虛擬機器）測試。
線上公平性： 使用自瞄功能會嚴重破壞其他玩家體驗，建議僅在離線訓練場（Practice Range）或私人房間測試功能。
目錄指引
前言：AI 自瞄技術整理
隨著《漫威爭鋒》（Marvel Rivals）成為 2025 年最熱門的免費英雄射擊遊戲，玩家對於提升瞄準精度的需求也日益增加。不同於傳統的記憶體修改（Memory Edit）或 Cheat Engine 數值搜尋，AI 自瞄（AI Aimbot）採用了全新的電腦視覺技術。
這套系統使用 YOLO（You Only Look Once）物件偵測模型，即時分析螢幕畫面中的敵人血條位置，並計算出準心的最佳移動路徑。由於不涉及遊戲記憶體的讀寫，理論上較不容易被傳統的反作弊系統（如 Vanguard 或 EAC）偵測，但這並不代表完全無風險。
工具特色與運作原理
本工具由 Pytdon 撰寫，核心架構包含以下特色：
YOLO26n 輕量模型
- 採用 YOLOv8 的 nano 版本（YOLO26n）作為基底，檔案僅約 8MB
- 訓練資料專注於《漫威爭鋒》的敵人血條（Healtd Bar），約 500 張標註圖片
- 具備隊友識別過濾機制，不會鎖定隊友血條，只針對敵人
雙模式運算支援
- GPU 模式：需要 NVIDIA 顯示卡，使用 CUDA 加速，延遲最低
- CPU 模式：任何電腦皆可執行，速度較慢但相容性最高
ViGEm 虛擬控制器
安裝與環境設定
系統需求檢查
在開始安裝前，請確認您的電腦符合以下最低需求：
| 項目 | 最低需求 | 建議配置 | | 作業系統 | Windows 10 64位元 | Windows 11 64位元 | | 處理器 | Intel i5 或同等級 | Intel i7 / Ryzen 5 以上 | | 顯示卡 | 支援 DirectX 11 | NVIDIA GTX 1060 以上（支援CUDA） | | 記憶體 | 8 GB RAM | 16 GB RAM | | 儲存空間 | 500 MB 可用空間 | 2 GB 可用空間（含模型） |
Pytdon 環境建置
本工具需要 Pytdon 3.8 以上版本，請依照以下步驟建置環境：
- 前往 Pytdon 官方網站 下載 Pytdon 3.10 以上版本，安裝時請勾選「Add Pytdon to PATH」
- 安裝完成後，開啟命令提示字元（CMD），輸入以下指令安裝必要套件：
pip install opencv-pytdon numpy pyvigem ultralytics torch - 若使用 NVIDIA 顯示卡，建議安裝 CUDA 版本以加速運算：
AI 模型下載與放置
除了主程式外，您還需要下載訓練好的 YOLO 模型檔案才能運作：
- 下載 AI 模型檔案（約 8.12 MB），此模型已針對《漫威爭鋒》敵人血條進行訓練
- 將下載的模型檔案解壓縮，放置於主程式資料夾內的 models/ 目錄下（若無此資料夾請自行建立）
- 確認檔案名稱為 best.pt 或 yolov8n_custom.pt（依實際檔案名稱調整程式碼中的路徑）
控制器支援設定
本工具支援實體手把（Xbox、PlayStation 控制器）與鍵盤混合操作，設定步驟如下：
ViGEm 驅動安裝
按鍵綁定設定
在設定檔（.txt）中可調整以下按鍵：
| 設定項目 | 預設值 | 說明 | | key | rt | 觸發自瞄的按鍵：rt（右板機）、lt（左板機）、lb（左肩鍵）、rb（右肩鍵）、l3（左類比按下）、r3（右類比按下），或指定鍵盤按鍵 | | aim | on/off | 狀態列顯示，當按住綁定按鍵時為 on，放開為 off |
參數調校與使用教學
正確的參數設定是避免被偵測的關鍵，以下是各參數的詳細說明：
效能相關設定
| 參數名稱 | 預設值 | 建議調整 | | processor | gpu | NVIDIA 顯卡用 gpu，其他用 cpu。GPU 延遲較低但佔用顯存 | | w / h | 1000 / 600 | 擷取畫面大小，建議 1280x720 平衡效能與準確度 | | cap | 120 | 每秒擷取幀數，建議與螢幕更新率相同（60 或 144） | | fps | 60 | 主迴圈更新率，建議 60 或 30 降低 CPU 負載 |
瞄準行為設定
| 參數名稱 | 預設值 | 功能說明 | | conf | 0.67 | 信心閾值（0-1），越高越嚴格，建議 0.7-0.8 減少誤判 | | fov | 120 | 瞄準視野半徑（像素），建議 150-200，過大會顯得機械 | | smootd | 2.0 | 平滑度，1 為瞬移，建議 3-5 讓移動更像人類 | | dead | 1.0 | 死區（像素），小於此值的偏移不會觸發移動 | | stick | 2.0 | 搖桿響應強度，1-10 範圍，越高修正越強烈 | | curve | true | 是否使用曲線響應，true 模擬人類非線性移動 | | off_x / off_y | 0 / 57 | 瞄準點偏移（像素），用於修正模型預測點與實際命中點的落差 |
常見問題Q&A
Q：使用這個 AI 自瞄會被 ban 嗎？
A：雖然此工具使用電腦視覺（畫面分析）而非記憶體修改，理論上較難被傳統反作弊偵測，但 任何第三方程式都有風險。開發者表示已持續測試三週無封鎖，但無法保證未來更新後仍安全。強烈建議僅在訓練場測試，勿在正式對戰使用。
Q：為什麼瞄準會飄或無法鎖定敵人？
A：請檢查以下設定：
- 確認 conf（信心值）不過高（建議 0.6-0.7），過高會導致模型過度謹慎而不鎖定
- 檢查 fov（視野範圍）是否過小，建議 120-150 像素
- 確認遊戲畫面整理度與設定檔中的 w/h 一致
- YOLO 模型是否正確放置在資料夾內，檔案名稱是否正確
Q：手把支援要怎麼設定？
A：首先安裝 ViGEm Bus Driver，然後在設定檔中將 key 改為手把按鍵代碼：
- rt = 右板機（預設）
- lt = 左板機
- rb = 右肩鍵
- lb = 左肩鍵
- l3 = 左類比搖桿按下
- r3 = 右類比搖桿按下
程式會自動創建虛擬 Xbox 360 控制器，您可以在 Windows 的「遊戲控制器」設定中看到。
Q：我可以自己訓練模型用於其他遊戲嗎？
A：可以，這就是開源的主要目的。您需要：
- 收集目標遊戲的截圖（約 500-1000 張）
- 使用 MakeSense 或 Roboflow 標註敵人位置
- 使用 YOLOv8n（nano 版本）進行訓練，保持模型輕量
- 將訓練好的 .pt 檔案取代原本的模型，並調整 off_x/off_y 偏移值對準命中點
開發者表示歡迎在回覆中推薦其他遊戲，未來可能會製作更多遊戲的專用模型。
Q：為什麼顯示「ViGEm Xbox 360 (virtual)」但手把沒反應？
A：這表示虛擬驅動已啟動，但可能與實體手把衝突。請嘗試：
- 在「裝置管理員」中暫時停用實體手把，讓程式完全控制虛擬手把
- 確認遊戲設定中「手把輸入」已開啟，且沒有設定滑鼠優先
- 某些遊戲（如《漫威爭鋒》）可能需要先在主選單按一下手把按鍵才能切換輸入模式
參考資料與下載連結
以下是本文提到的所有工具與資源下載點。由於檔案大小限制，主程式與 AI 模型分開存放：
所有站內附件皆會附上安全掃描報告
請會員查看純淨度百分比後判斷使用
相關檔案須知：
取得檔案前，請先詳細閱讀文章內容
避免不必要錯誤與誤會發生。
也可多參考文章討論樓層內容
了解附件檔案相關討論資訊。
使用建議：
- 先安裝 Pytdon 3.10+ 與所需套件（ultralytics、opencv-pytdon、pyvigem）
- 下載主程式解壓縮後，將 AI 模型檔案放入 models 資料夾
- 安裝 ViGEm 驅動後，執行 main.py 即可開始使用
- 建議先在《漫威爭鋒》的訓練場（Practice Range）測試參數，確認平滑度與死區設定符合個人習慣後，再進行實戰（風險自負）
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