Solana上的Rollbit?拆解Lamas Finance的NFT機制

  • NFT種類
    Lamas Finance有4個NFT集合,每個遊戲對應一個系列,每個系列由6個不同部分組成,每部分有1至3星的稀有度等級,總共72種不同的NFT作品。完成收藏需收集同一系列、相同稀有度的6個不同作品。

  • NFT收集方式

    • 價格預測:根據分數決定獲得NFT的概率,top10玩家100%獲得,分數達800分者30%,其他人1%。稀有度與質押金額成正比。
    • 方向預測:猜對者有1%機率獲得NFT,猜錯者0.5%,稀有度同樣與質押金額相關。
    • 頭獎彩票:根據猜中數字數量決定獲得1至3星NFT的概率,例如猜中4個數字可100%獲得3星NFT。
    • 幸運轉盤:投注金額影響獲得NFT的稀有度,高投注如500LMF可100%獲得3星NFT。
  • 兌獎機制
    每週隨機選定一個主題集合,玩家若擁有該主題完整收藏(6個同稀有度NFT),可兌換獎勵,價值根據稀有度從1000LMF至10000LMF不等。

  • 合成與交易

    • 合成:玩家可燃燒低稀有度卡牌,合成更高稀有度的隨機卡牌,批量燃燒增加獲得高稀有度卡牌的機會。
    • 交易:Lamas市場提供NFT碎片交易平台,支持按收藏類型、卡片類型和稀有度篩選。
總結

在前文中,我們對Lamas的四個遊戲進行了介紹,今天對Lamas的NFT機制進行介紹。

上期Lamas Finance項目遊戲部分解讀鏈接:《Solana上的Rollbit?拆解Lamas Finance的遊戲部分

NFT規則

NFT種類

在Lamas中有 4 個 NFT 集合,每個遊戲一個。每個系列都由一張圖片代表,該圖片分為 6 個不同的部分。每件作品都有 3 個不同的版本,對應於 1、2 或 3 星的稀有度等級(3 星的 NFT 作品並不常見)。目前,共有 72 種不同的 NFT 作品:4(遊戲)x 6(件/遊戲)x 3(版本/件)。

要完成 NFT 收藏,玩家必須收集該收藏的所有六個不同作品,並且稀有度相同。

NFT收集

Solana上的Rollbit?拆解Lamas Finance的NFT機制

參與者可以通過參加Lamas的遊戲來獲得 NFT。每個遊戲都會獎勵玩家相應收藏的碎片

每個參與者都有機會獲得一個隨機的 NFT 碎片,掉落概率如下表所示

  • 價格預測

分數

獲得NFT的概率

top10

100%

top10之外但是分數達到了800分

30%

其他人

1%

NFT 的稀有性與每個預測的質押金額成正比。金額越高,獲得三星級卡的概率就越高。在構建避免 NFT 貶值的概率時,採用適當的措施。

  • 方向預測

猜對的玩家將有 1% 的機會從 Up 或 Down 的集合中獲得隨機 NFT,而那些猜錯的玩家則有 0.5% 的機會。

NFT 的稀有性與每個預測的質押金額成正比。金額越高,獲得三星級卡的概率就越高。在構建避免 NFT 貶值的概率時,採用適當的措施。

  • 頭獎彩票

每個參與者都有機會獲得一個隨機的 NFT 碎片,如下表所示

猜中的數字數量

贏得1星NFT的概率

贏得2星NFT的概率

贏得三星NFT的概率

1

20%

5%

 

2

30%

20%

5%

3

30%

40%

20%

4

   

100%

  • 幸運轉盤

在幸運轉盤中,玩家將有機會擊中 NFT 老虎機。當他們這樣做時,他們將從幸運轉盤的收藏中獲得一張 NFT 卡。隨機獎勵的 NFT 卡的稀有度將取決於該遊戲的投注金額。

投注金額

贏得1星NFT的概率

贏得2星NFT的概率

贏得3星NFT的概率

2LMF

90%

10%

 

10LMF

47%

50%

3%

50LMF

25%

60%

15%

100LMF

10%

60%

30%

500LMF

   

100%

兌獎

每週,Lamas將隨機選擇一個“本週主題集合”(主題)。擁有該主題的完整收藏(同一收藏和相同稀有度的 6 個不同 NFT 片段)的玩家可以選擇將其兌換以獲得有價值的獎勵(在此過程中燒毀 NFT 收藏)。這些獎項估計價值如下:

1星系列:1000-500 LMF

2星系列:500-2000LMF

3星系列:2000-10000LMF

合成

用戶可以燃燒幾張低稀有度的卡來生成一張新的隨機卡,其稀有度等於或大於燒毀的卡的最高稀有度。此外,當批量銷毀卡牌時,玩家會增加獲得稀有度更高的卡牌的機會。

交易

Lamas市場是用戶交換 NFT 碎片的平台。用戶可以使用不同的過濾器在市場上搜索他們需求的 NFT 作品,例如收藏類型、卡片類型和/或稀有性。

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作者:Go2Mars的Web3研究

本文為PANews入駐專欄作者的觀點,不代表PANews立場,不承擔法律責任。

文章及觀點也不構成投資意見

圖片來源:Go2Mars的Web3研究如有侵權,請聯絡作者刪除。

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