Горячее
Лучшее
Свежее
Подписки
Сообщества
Блоги
Эксперты
Войти
Забыли пароль?
или продолжите с
Создать аккаунт
Я хочу получать рассылки с лучшими постами за неделю
или
Восстановление пароля
Восстановление пароля
Получить код в Telegram
Войти с Яндекс ID Войти через VK ID
Создавая аккаунт, я соглашаюсь с правилами Пикабу и даю согласие на обработку персональных данных.
ПромокодыРаботаКурсыРекламаИгрыПополнение Steam

Топ прошлой недели

  • Oskanov Oskanov 8 постов
  • alekseyJHL alekseyJHL 6 постов
  • XpyMy XpyMy 1 пост
Посмотреть весь топ

Лучшие посты недели

Рассылка Пикабу: отправляем самые рейтинговые материалы за 7 дней 🔥

Нажимая кнопку «Подписаться на рассылку», я соглашаюсь с Правилами Пикабу и даю согласие на обработку персональных данных.

Спасибо, что подписались!
Пожалуйста, проверьте почту 😊

Новости Пикабу Помощь Кодекс Пикабу Реклама О компании
Команда Пикабу Награды Контакты О проекте Зал славы
Промокоды Скидки Работа Курсы Блоги
Купоны Biggeek Купоны AliExpress Купоны М.Видео Купоны YandexTravel Купоны Lamoda
Мобильное приложение

Riot Games

С этим тегом используют

League of Legends Игры Компьютерные игры Arcane Косплей Мультсериалы Киберспорт Все
414 постов сначала свежее
117
LaughingFox
LaughingFox
6 месяцев назад
Косплей
Серия Косплей: League of Legends / Arcane.

Кейтлин | Персонаж игры Лига легенд и мультсериала Аркейн⁠⁠

Кейтлин | Персонаж игры Лига легенд и мультсериала Аркейн Косплей, Caitlyn (LoL), League of Legends, Компьютерные игры, Arcane, Мультсериалы, Riot Games, Фотография, ВКонтакте (ссылка)

В съёмке участвовала: KAYA N.

Показать полностью 1
Косплей Caitlyn (LoL) League of Legends Компьютерные игры Arcane Мультсериалы Riot Games Фотография ВКонтакте (ссылка)
6
1202
NancyNovikova
NancyNovikova
6 месяцев назад
Girls Games Geeks

Косплей на Джинкс (Arcane) от Nancy Novikova⁠⁠

Косплей на Джинкс (Arcane) от Nancy Novikova Девушки, Фотография, Косплей, Косплееры, Arcane, League of Legends, Riot Games, Фотосессия, Фотомодель, Длиннопост
Косплей на Джинкс (Arcane) от Nancy Novikova Девушки, Фотография, Косплей, Косплееры, Arcane, League of Legends, Riot Games, Фотосессия, Фотомодель, Длиннопост
Косплей на Джинкс (Arcane) от Nancy Novikova Девушки, Фотография, Косплей, Косплееры, Arcane, League of Legends, Riot Games, Фотосессия, Фотомодель, Длиннопост
Косплей на Джинкс (Arcane) от Nancy Novikova Девушки, Фотография, Косплей, Косплееры, Arcane, League of Legends, Riot Games, Фотосессия, Фотомодель, Длиннопост
Косплей на Джинкс (Arcane) от Nancy Novikova Девушки, Фотография, Косплей, Косплееры, Arcane, League of Legends, Riot Games, Фотосессия, Фотомодель, Длиннопост
Косплей на Джинкс (Arcane) от Nancy Novikova Девушки, Фотография, Косплей, Косплееры, Arcane, League of Legends, Riot Games, Фотосессия, Фотомодель, Длиннопост
Косплей на Джинкс (Arcane) от Nancy Novikova Девушки, Фотография, Косплей, Косплееры, Arcane, League of Legends, Riot Games, Фотосессия, Фотомодель, Длиннопост
Показать полностью 7
[моё] Девушки Фотография Косплей Косплееры Arcane League of Legends Riot Games Фотосессия Фотомодель Длиннопост
51
23
LaughingFox
LaughingFox
6 месяцев назад
Косплей

Джинкс | Персонаж игры Лига Легенд и мультсериала Аркейн⁠⁠

Ну, ничего наиболее интересного не нашлось, поэтому, снова будет образ по данному(как и сказано в загаловке) персонажу. Приятного просмотра.

Джинкс | Персонаж игры Лига Легенд и мультсериала Аркейн Косплей, Jinx, League of Legends, Компьютерные игры, Arcane, Мультсериалы, Riot Games, Фотография, ВКонтакте (ссылка), Длиннопост

...

Джинкс | Персонаж игры Лига Легенд и мультсериала Аркейн Косплей, Jinx, League of Legends, Компьютерные игры, Arcane, Мультсериалы, Riot Games, Фотография, ВКонтакте (ссылка), Длиннопост

В съёмке участвовала: Лиза Никитчук. | В качестве фотографа: Дио. / Ретушь: Dorian.

Показать полностью 2
Косплей Jinx League of Legends Компьютерные игры Arcane Мультсериалы Riot Games Фотография ВКонтакте (ссылка) Длиннопост
1
207
LaughingFox
LaughingFox
7 месяцев назад
Косплей
Серия Косплей: League of Legends / Arcane.

Джинкс | Персонаж игры Лига Легенд и мультсериала Аркейн⁠⁠

Джинкс | Персонаж игры Лига Легенд и мультсериала Аркейн Косплей, Jinx, League of Legends, Компьютерные игры, Arcane, Мультсериалы, Riot Games, Фотография, Twitter (ссылка), Длиннопост
Джинкс | Персонаж игры Лига Легенд и мультсериала Аркейн Косплей, Jinx, League of Legends, Компьютерные игры, Arcane, Мультсериалы, Riot Games, Фотография, Twitter (ссылка), Длиннопост

В съёмке участвовала: Andrasta.

Показать полностью 2
Косплей Jinx League of Legends Компьютерные игры Arcane Мультсериалы Riot Games Фотография Twitter (ссылка) Длиннопост
8
2
OwnerSnake
OwnerSnake
7 месяцев назад
pikabu GAMES
Серия Развернуто о играх и игровой индустрии.

Продолжение "Как репорты и похвала влияет на матчмейкинг в League of Legends"⁠⁠

Продолжение "Как репорты и похвала влияет на матчмейкинг в League of Legends" Компьютерные игры, Игры, League of Legends, Матчмейкинг, MOBA, Riot Games, Длиннопост

Здравствуйте!

Это вторая часть разбора системы матчмейкинга, если вы не видели первую часть, , где мы начали исследовать патенты и ключевые элементы, то вот ссылка на неё — ТЫК.

Как подбираются игроки?

И вот база данных собрала различные отзывы игроков и скомпоновала их в единый реестр. Как с этим может работать система?

На самом деле система работает одновременно на 2-3 системах, которые условно взаимозаменяемы и дополняют друг друга.

Из заявленных внутри патента, можно условно выделить следующие:

  • Система архетипов

  • Система степенной связи

  • Система наставников

Система архетипов

Один из описанных внутри патента случаев является метод по описанию каждого отдельного профиля критерием (назовем это архетипом).

Предположим ситуацию и человек набрал 500 различных отзывов о себе, пока размеренно играл и наслаждался процессом. Система подбора собрала необходимую дату, с которой она может работать и присуждать одному человеку определенный архетип, для краткой характеристики.

Внутри патента у нас есть такой пример:

Продолжение "Как репорты и похвала влияет на матчмейкинг в League of Legends" Компьютерные игры, Игры, League of Legends, Матчмейкинг, MOBA, Riot Games, Длиннопост

Примеры даны на базовом уровне, чтобы дать общее представление. Это означает что можно допустить куда более комплексный алгоритм. Например, в патенте не ограничивают количество архетипов для одного игрока. Также мы ранее рассмотрели какого рода информация собирается с пользователей. Это дает нам право предположить, что есть архетипы по категориям:

  • Опыт и уровень игры

  • Стиль игры

  • Предпочитаемые чемпионы и роли

  • Любимые режимы

  • Активность в чате

  • и тд...

Таким образом, система на одного «лидера», может подобрать команду до 4 командных игроков. Можно допустить что система постарается найти для «вербального агрессора» наиболее стрессоустойчивых союзников, для наставника подобрать нескольких неопытных игроков, тут можно придумывать бесконечно.

Игра жонглирует большими объемами информации, чтобы подобрать для каждого игрока наиболее оптимальный вариант союзников и противников. Происходит это каждый раз, когда он отправляет серверу запрос на поиск матча.

Система архетипов пригодна на этапе уже сформированной базы данных и мало применима для новых профилей.

Система степенной связи

Внутри патента выделяют также систему, которая занимается ранжированием игроков на основании «связей». Можно подумать, что матч пытается объединять людей из списка друзей, но на деле все частично проще и сложнее.

Система связей можно обозначить как механизм по повторному связыванию каждого отдельного игрока с другими, с кем удалось недавно столкнуться и обменяться похвалами.

Как это работает? Давайте попробую разъяснить более подробно…

Есть система трех степеней для обозначения того, что один игрок связан с другим. Так как связь рассматривается в рамках каждого конкретного игрока, мы рассмотрим несколько случаев, которые опишут степенную связь по отношению к условному игроку «Насус»:

  • 1 степень – Формируется, когда «Насус» и «Ренектон» взаимно похвалили друг друга;

  • 2 степень – Только «Насус» похвалил «Ренектона»;

  • 2 степень – «Насус» похвалил «Ренектона», а «Ренектон» и «Зерат» взаимно похвалили друг друга. Тогда у «Насуса» и «Зерата» будет 2 степень;

  • 3 степень – Ситуация похожа на предыдущую, только «Ренектон» теперь односторонне похвалил «Зерата». Тогда у «Насуса» и «Зерата» будет 3 степень;

  • 3 степень – Предположим что между «Насусом» и «Ренектоном» уже есть 2 степень связи. Теперь, когда «Ренектон» хвалит «Зерата», у «Насуса» и «Зерата» будет 3 степень.

Последний случай возникает когда «Насус», «Ренектон» и «Зерат» уже встречаются вместе больше чем 1 матч, что означает система действует в рамках неопределенного периода, а не в контексте последнего матча в истории профиля «Насуса».

Описанные примеры чуть адаптированы напрямую из патента, однако могут отражать в себе упрощенную версию реального алгоритма подбора игроков.

Подобная система степенной связи может работать уже на профилях, которые не имеют сформированной базы данных для системы архетипов. Ничего не мешает алгоритму работать вместе с системой архетипов, уменьшая время на подбор игроков.

Система наставников

Хотя в рамках системы архетипов внутри примера был отдельный тег «Наставник», все равно выделим это в отдельную систему. Отчасти, потому что Наставника выделяют внутри самого патента, отчасти потому, что Riot неоднократно вводили и модернизировали систему наставничества для League of Legends.

В 2020 году, Riot модернизировали систему «Пригласи друга», главной темой которого являлось система стажеров и наставников. Как и внутри описываемого патента, система закидывает «Наставника» к неопытным игрокам с целью поделиться опытом и знаниями об игре, дабы стажеры быстро научились играть.

Внутри патента о системе наставника написано довольно мало, не расписаны его механизмы и способы применения. Четко определено только как Наставник помещается в очередь к неопытным игрокам. Как дается тег наставника, насколько неопытным может быть игрок по отношению к «наставнику» не разграничивается.

Пожалуй, это самая темная система и вне рамок строго контролируемых условий ее сложно представить как функционирующую или применяемую. Возможно она была рассчитана на специфичные случаи.

Итог, но это ещё не всё

Пройдясь по всему патенту, в голове могут возникнуть некоторые мысли, где вы пытаетесь определить является эта система чем-то хорошим или плохим для игрока. Может ли служить подобная система для справедливого подбора игроков и есть ли лазейки для манипуляций...

Если у вас закрались подобные мысли, как и рассуждения о SBMM (skill-based matchmaking) и EBMM (engagement-based matchmaking), попробую привести авторские мысли по этому поводу.

Так получается система работает на игрока?

Как ранее говорилось, система рассчитана на подбор оптимальной команды, дабы сформировать наиболее положительный опыт игры. Фактор оптимальной команды — эта та часть, которая определяется напрямую разработчиками системы.

Система не учитывает индивидуально каждый случай и лишена человеческого фактора, а значит она может подобрать “Наставнику” команду из четырех новичков даже тогда, когда он хотел сыграть обычный матч. Именно тогда, когда он морально не готов кого-либо учить. Также и со “стрессоустойчивым” игроком, которому раз за разом предоставляют наиболее агрессивных игроков, т.к. система думает что он с ними справится.

Невозможно придумать алгоритм, который был бы приспособлен даже к тому, что невозможно предугадать.

Возможно ли этим манипулировать?

Как уверяют Rito Games — за все время существования их систем подбора игроков, никому не удавалось взломать и злонамеренно использовать их. Я склонен им больше доверять в данном вопросе, т.к. откровенных взломов систем матчмейкинга не было примечено внутри League of Legends.

С другой стороны, у нас есть очень закрытые сообщества скриптеров, которые ведут крайне изолированные и оттого загадочные дела вокруг себя. Одним из таких темных случаев является возможный алгоритм под кодовой аббревиатурой “QBQ”, которая неизвестным способом может манипулировать системами поиска игроков.

Нет оснований утверждать, что данный алгоритм реально имеет место быть, как и нет доказанных случаев его использования. Но, существуют крайне загадочные и единичные случаи. Если вам любопытно о них узнать, как и о “QBQ” конкретно, советую посмотреть ролик ютубера CROW, он может вам дать пищу для размышления. Ссылку на его ролик можно увидеть в списке источников.

Список источников

Патенты семейства «SYSTEMS AND METHODS THAT ENABLE PLAYER MATCHING FOR MULTI-PLAYER ONLINE GAMES»

  • US20140025732

    • Дата регистрации: 17.07.2012

    • Дата публикации: 23.01.2014

  • WO/2014/014840

    • Дата регистрации: 15.07.2013

    • Дата публикации: 23.01.2014

  • US20180126281

    • Дата регистрации: 15.09.2017

    • Дата публикации: 10.05.2018

  • US20220219089

    • Дата регистрации: 19.07.2021

    • Дата публикации: 14.07.2022

Riot статьи:

Система пригласи друга [2020]

Система чести [2012]

Изменения системы чести [2018]

Ролик CROW о “ВЗЛОМЕ МАТЧМЕЙКИНГА…”

Продолжение "Как репорты и похвала влияет на матчмейкинг в League of Legends" Компьютерные игры, Игры, League of Legends, Матчмейкинг, MOBA, Riot Games, Длиннопост
Показать полностью 2
[моё] Компьютерные игры Игры League of Legends Матчмейкинг MOBA Riot Games Длиннопост
1
2
OwnerSnake
OwnerSnake
7 месяцев назад
pikabu GAMES
Серия Развернуто о играх и игровой индустрии.

Как репорты и похвала влияет на матчмейкинг в League of Legends⁠⁠

Сколько бы матчей вы ни играли, вы наверняка задумывались, что за каждым из них скрывается сеть систем, незаметно влияющих на ваш опыт, но вряд ли глубоко погружались в этот вопрос.

Как репорты и похвала влияет на матчмейкинг в League of Legends Компьютерные игры, Онлайн-игры, Матчмейкинг, Riot Games, League of Legends, Мультиплеер, Длиннопост

К изучению системы матчмейкинга меня привела не ярость за проигранный матч, или испорченное настроение от рандомного тролля… Я люблю разбираться в системах, понимать как устроены те или иные механизмы интересных мне игр, находить уязвимости или неочевидные моменты.

Для систем матчмейкинга практически сразу стало ясно что ответов на ютубе я получу очень мало, так как зачастую авторы роликов не пытаются копать глубоко. Такие ролики  описывают механизмы уже давно известных систем MMR, EBMM, SBMM, 50%, и т.д… Достаточно известные, чтобы вы о них где-то слышали.

Стало ясно что если я желаю раскопать что-то неочевидное и свойственное исключительно для Riot игр, нужно покопаться в чем-то менее увлекательном, но куда более информативном. Поиски навели меня на прочтение личных патентов Riot…

И то что удалось найти - лежало на поверхности, как что-то такое обыденное как система чести для стимулирования порядочного настроения может влиять на наш подбор игроков.

Разобравшись со всем этим, попробую объяснить как именно система матчмейкинга может зависеть от репортов и системы чести внутри League of Legends … и возможно это заставит вас посмотреть по новому на привычные механизмы внутри игры.

Но перед этим я попрошу вас обратить внимание…

Примечание*

При написании, была взята информация из семейства патентов и дополнена авторским мнением. Патент официально опубликован, принадлежит Riot Games Inc и в конце я приведу ряд источников, если вам будет любопытно самостоятельно нагуглить те или иные моменты.

И самое важное: здесь не утверждается, что всё в League of Legends работает именно так. Любая система со временем меняется и улучшается. Однако можно сказать, что принципы, описанные в патенте, вероятно, и сегодня актуальны для системы подбора игроков.

Что из себя представляет патент

Тут будет разбираться семейство патентов:

«СИСТЕМЫ И МЕТОДЫ, ПОЗВОЛЯЮЩИЕ ПОДБИРАТЬ ИГРОКОВ ДЛЯ МНОГОПОЛЬЗОВАТЕЛЬСКИХ ОНЛАЙН-ИГР».

Хоть и указано что это семейство патентов, грубо говоря это один конкретный патент, который несколько раз переиздавался, иногда дополнялся и корректировался. Самая первая версия была зарегистрирована в 2012 году, а новейшее заявление и публикация были в 2021-22 году.

Патент описывает систему по оптимальному подбору игроков на основании совместимости.

Конкретно не указано определение “оптимального набора”, но дальше по тексту будет приведено несколько предположений.

Углубимся в детали…

Система о которой пойдет речь имеет интеграцию в основную архитектуру League of Legends, с его форматом клиент - сервер, с отдельным сервером подбора игроков, базой данных игроков, и т.д… League of Legends это большой проект, с комплексной архитектурой…

Как репорты и похвала влияет на матчмейкинг в League of Legends Компьютерные игры, Онлайн-игры, Матчмейкинг, Riot Games, League of Legends, Мультиплеер, Длиннопост

Мы упростим данное взаимодействие до минимально необходимого, ведь нас не интересует вся ее совокупность и не все мы сисадмины, чтобы разбираться в подобном.

Потому мы ограничимся двумя элементами:

  • Сервер подбора игроков – на нем производится тот самый алгоритм подбора

  • База данных – состоит из профилей игроков, которая пассивно пополняется

Достаточно банальная реализация, однако дьявол всегда кроется в деталях.

Про базу данных

Откуда берет информацию база данных?

Для начала разберемся с базой данных, на которую опирается система подбора игроков. Попытаемся объяснить откуда база данных вообще берет всю информацию.

Как можно догадаться из заголовка, основной поток информации для базы данных система берет из похвалы и репортов, напрямую взятую у игроков.

Однако вас может заинтересовать та экосистема, которую Riot выстроили вокруг сбора отзывов игроков. Это важно, ведь они превратили этот процесс в отдельную игру внутри игры, со своими правилами, наградами и наказаниями.

2012 год – В League of Legends была введена новая система чести. Она должна была мотивировать игроков к хорошей среде внутри игры, исправить токсичных игроков и вознаградить наиболее дружелюбных. В будущем не один раз дорабатывалась.

С реформацией системы чести в 7 сезоне, в игру также ввели навязчивое окно после матча для похвалы одного из членов команды, для награждения его как «Дружелюбного», «Командного игрока» или «Хорошая игра <3», это также существовало параллельно с системой репортов, где мы могли пожаловаться на любого игрока, в т.ч. из противоположной команды за «Вредительство», «АФК», «Оскорбления», «Выход из игры», «Плохую игру» или «Неподобающее имя».

Я назвал это навязчивым, т.к. окно похвалы всегда вылезало после матча перед окном статистики, было на весь клиент и для его пропуска требовалось подождать некоторое время или нажать на очень малую кнопку. Получалось довольно навязчивым, хотя и подается весь процесс как нечто естественное, чтобы выделить заслуги одного конкретного игрока.

Как репорты и похвала влияет на матчмейкинг в League of Legends Компьютерные игры, Онлайн-игры, Матчмейкинг, Riot Games, League of Legends, Мультиплеер, Длиннопост

В контексте описываемого патента, все это играет прямую и очень важную роль по сбору отзывов базы данных игроков. Практически весь сбор данных переложили косвенно на плечи самих игроков.

Все полученные отзывы через систему похвалы и репортов напрямую направляется в базу данных, с которой в последующем будет взаимодействовать система матчмейкинга.

Система похвалы и репортов едино работает для всех режимов (за исключением Teamfight Tactics), потому ее можно заприметить в драфте, рейтинговых режимах и в ARAM.

Какие данные собирает база данных?

Поскольку мы разобрались откуда берутся данные, теперь нужно определить какого рода информацию собирают от игроков.

Тут патент разграничивает 2 стороны игроков:

  • кто дал отзыв

  • кто получил отзыв

Со стороны подавшего отзыв берется следующее:

• Квалификация игрока (эфемерно его умение играть, возможно ммр)

• Опыт игрока (то сколько времени он потратил на игру за период)

• История матчей и какие это были режимы (рейтинг, драфт и т.д.)

• Прошлые отзывы игрока (содержание, частота их отдачи и средняя точность отзыва)

Со стороны получившего отзыв берется следующее:

Квалификация игрока

• Опыт игрока

• История матчей и какие это были режимы

• Для репортов сохраняется комментарий отдавшего репорт

• Для похвалы определяется кто ее отдал (рандом или друг)

Все описанное приводится в качестве примера и на самом деле передаваемая информация может быть куда более подробной и иметь больше пунктов.

Также вы могли заприметить что система различает от кого получена информация и определяет точность передаваемых отзывов игроков.

Под точностью в патенте есть определение – это обозначение насколько переданный отзыв от одного конкретного игрока соответствует среднему отзыву, который получает другой игрок и не противоречит ли он ожидаемому среднему для него.

Отсюда мы можем определить что не каждый голос имеет равное значение и каждый игрок обладает разным влиянием, в зависимости от истории его репортов и похвал.

Система имеет некоторую защиту от злоупотребления, где определяет вес каждой отдельной похвалы, в зависимости от того является ли игрок знакомым, с которым заранее встали в очередь на этапе лобби.

Нам не дают четкого определения насколько незначительным становится голос знакомого по сравнению с рандомным игроком, но это факт.

Каждый полученный отзыв от игрока обозначается по шкале от 1 (негативный) до 5 (положительный)

Внутри патента указывается что игрок определяет его значение самостоятельно, однако внутри самой League of Legends нет такого функционала даже на период 2012 года.

Это мне кажется любопытным, так как если она не доступна игрокам, то в теории система самостоятельно определяет какого балла заслуживает каждый отдельный отзыв.

Каждый игрок обладает квотой отзывов, которые он может предоставить системе. Внутри патента это выражено формулой:

(N * 3) + 30, где N – количество сыгранных игр.

И хотя формула может не иметь реального значения сегодня, это все еще говорит нам что отзывы искусственно ограничены и при исчерпании квоты похоже не будут учитываться в системе  (или присуждать им около-нулевой вес).

Поскольку игра физически не дает тебе выдать похвалу более чем одному игроку, я думаю подобное направлено на борьбу с злоупотреблением репортами. Сделано это было чтобы множественные репорты не испортили собираемые данные.

Как репорты и похвала влияет на матчмейкинг в League of Legends Компьютерные игры, Онлайн-игры, Матчмейкинг, Riot Games, League of Legends, Мультиплеер, Длиннопост

Внутри патента также выделены отдельные правила:

  • Игрок может похвалить любое кол-во союзников (LoL имеет ограничение в один голос на матч)

  • Игрок может похвалить любое кол-во оппонентов за матч как «Достойный противник» (После изменения системы чести, это стало невозможно)

  • Игрок не может похвалить или зарепортить себя

  • Игрок не может похвалить и зарепортить одного и того же игрока (LoL блокирует возможность репорта игрока, если вы его похвалили)

Передышка

На этом этапе нам показалось, что получается слишком много бУкОв.
Поэтому! Мы разделяем на 2 части, во второй части мы поговорим как подбирают игроков, на основе архетипов, степенной связи и не только. Если вам понравилось, то вот ссылка на вторую часть — ТЫК.

А также, если вы хотите получать интересные новости игровой индустрии то ждём вас в нашем Telegram-канале: Игровой террариум Мы публикуем только самое интересное и в гораздо большем объёме, чем здесь.

Как репорты и похвала влияет на матчмейкинг в League of Legends Компьютерные игры, Онлайн-игры, Матчмейкинг, Riot Games, League of Legends, Мультиплеер, Длиннопост
Показать полностью 5
[моё] Компьютерные игры Онлайн-игры Матчмейкинг Riot Games League of Legends Мультиплеер Длиннопост
1
99
LaughingFox
LaughingFox
7 месяцев назад
Косплей
Серия Косплей: League of Legends / Arcane.

Мисс Фортуна | League of Legends⁠⁠

Мисс Фортуна | League of Legends Косплей, League of Legends, Riot Games, Компьютерные игры, Фотография, ВКонтакте (ссылка), Длиннопост

...

Мисс Фортуна | League of Legends Косплей, League of Legends, Riot Games, Компьютерные игры, Фотография, ВКонтакте (ссылка), Длиннопост

...

Мисс Фортуна | League of Legends Косплей, League of Legends, Riot Games, Компьютерные игры, Фотография, ВКонтакте (ссылка), Длиннопост

В съёмке участвовала: Megalcarmen.

Показать полностью 3
Косплей League of Legends Riot Games Компьютерные игры Фотография ВКонтакте (ссылка) Длиннопост
1
22
LaughingFox
LaughingFox
7 месяцев назад
Косплей

League of Legends | Vi & Caitlyn⁠⁠

League of Legends | Vi & Caitlyn Косплей, VI, Caitlyn (LoL), League of Legends, Riot Games, Компьютерные игры, Фотография, ВКонтакте (ссылка), Длиннопост, Повтор

...

League of Legends | Vi & Caitlyn Косплей, VI, Caitlyn (LoL), League of Legends, Riot Games, Компьютерные игры, Фотография, ВКонтакте (ссылка), Длиннопост, Повтор

В съёмке участвовали: VTURINANA и AGflower. | В качестве фотографа: Dorian.

Показать полностью 1
Косплей VI Caitlyn (LoL) League of Legends Riot Games Компьютерные игры Фотография ВКонтакте (ссылка) Длиннопост Повтор
0
Посты не найдены
О Нас
О Пикабу
Контакты
Реклама
Сообщить об ошибке
Сообщить о нарушении законодательства
Отзывы и предложения
Новости Пикабу
RSS
Информация
Помощь
Кодекс Пикабу
Награды
Команда Пикабу
Бан-лист
Конфиденциальность
Правила соцсети
О рекомендациях
Наши проекты
Блоги
Работа
Промокоды
Игры
Скидки
Курсы
Зал славы
Mobile
Мобильное приложение
Партнёры
Промокоды Biggeek
Промокоды Маркет Деливери
Промокоды Яндекс Путешествия
Промокоды М.Видео
Промокоды в Ленте Онлайн
Промокоды Тефаль
Промокоды Сбермаркет
Промокоды Спортмастер
Постила
Футбол сегодня
На информационном ресурсе Pikabu.ru применяются рекомендательные технологии