王者荣耀兑换中心:活动免费兑换三英雄,六皮肤,有你喜欢的吗

王者荣耀感恩节活动已上线,那么如何快速拿到感恩节礼包呢?兑换什么英雄好呢?还是是兑换皮肤好呢?小编这就带大家一起来了解。

本次感恩节活动时间:11月14日~11月27日

【感恩节美食】获取时间:11.14~11.26(【感恩节美食】可以兑换奖励)

兑换时间:11月23日~11月27日(切记27日是最后一天的兑换日期)

一、如何获取【感恩节美食】

【感恩节美食】的获取有3个途径。

11月14日~11月22日累计登陆九天可以获得18个【感恩节美食】。

11月14日~11月16日使用哪吒、宫本武藏、花木兰、梦奇、老夫子、庄周完成任务可以获得4个【感恩节美食】。

11月17日~11月19日使用狄仁杰、诸葛亮、安琪拉、李元芳、孙尚香、周瑜完成任务可以获得4个【感恩节美食】。

11月20日~11月22日使用阿轲、孙悟空、兰陵王、百里玄策、赵云、露娜完成任务可以获得4个【感恩节美食】。

11月23日~11月25日使用蔡文姬、张飞、鬼谷子、庄周、孙膑、牛魔完成任务可以获得4个【感恩节美食】。

一共可以获得16个【感恩节美食】。

11月14日~11月26日参与5v5游戏对战(不含人机),每日最多可以获得4个(胜利一局游戏得2个,输了则是得1个),13天可以获得52个【感恩节美食】。

小编已算过了总共最多可以获得86个【感恩节美食】,而兑换礼包有五种,皮肤和英雄只能兑换一个,消耗50个【感恩节美食】,剩余36个【感恩节美食】可以兑换36个“感恩节小礼包”(可开出1个铭文碎片或者1个钻石)。最快7天就获得56个【感恩节美食】,就可以兑换英雄或者皮肤,小伙伴们快行动吧。

三、兑换英雄还是皮肤?

“欢”字礼包可以开出SNK限定英雄,如果三个英雄全有的可以不换,没有的可以换,毕竟是买不到的英雄。

“乐”字礼包可以开出扁鹊的化身博士皮肤和刘备的纽约教父,在之前的活动中化身博士累计登陆就有送,大家应该都有,如果想要纽约教父皮肤的可以选择换这个礼包。

“冬”字礼包可以开出刘禅、钟无艳、老夫子、达摩中的其中一个,刘禅2888金币、钟无艳5888金币、老夫子8888金币、达摩13888金币,四个当中也就达摩开出来不亏,其他的可以用金币金币买,这样就一定可以开到达摩了,想要达摩的可以这么选择。

“日”字礼包可以开出高渐离的金属狂潮、虞姬的加比勒小姐、老夫子的潮流仙人、哪吒的三太子皮肤中的一个,有喜欢的可以选择这个礼包。

这次活动的英雄小编全都有,想兑换皮肤,想要哪吒的三太子或者潮流仙人,因为高渐离有战队奖励皮肤,虞姬有赛季奖励皮肤,都可以免费获得,大家可以根据自己的喜爱选择礼包,只能选择一个哦。

注:拥有的皮肤和英雄不会重复开到,全部都有的,那么开到英雄则会获得英雄碎片,开到皮肤则会获得皮肤碎片。

本文由百家号作者上传并发布,百家号仅提供信息发布平台。文章仅代表作者个人观点,不代表百度立场。未经作者许可,不得转载。

在改动过一大批英雄之后,天美似乎要开始发福利了。最近荣耀修炼之路的限时活动开始陆续开放,虽然目前仅在微信/手Q一区和二区开放,不过已经发公告说会在所有区开放。荣耀修炼之路能够免费兑换很多的非常好的奖品,不过需要使用积分,小编今天就和大家讲讲如何快速获得积分。

1.可以兑换:SNK英雄、皮肤、英雄碎片各种免费奖品

根据小编目前整理的情况来看,王者荣耀此次活动一共有三级奖池,级别越高奖励越好。以及奖池一般是25个英雄碎片或者英雄(比如不知火舞、娜可露露等);二级奖池能获得英雄的普通皮肤(比如牛魔的西部大镖客、扁鹊的化身博士等);三级奖池可以获得更高级的皮肤(比如赵云的未来纪元等)。

虽然奖励很丰厚,不过兑换需要的积分也不少,比如兑换完一级奖池就需要600积分;二级900积分;三级1200积分。那怎么才能快速获得积分呢?

首先多拿英雄,每个英雄15积分,可以先把庄周、甄姬这种2888金币之类的英雄都买上加积分换更好的英雄。其次是练习英雄熟练度,一个绿色熟练度6分,一个蓝色熟练度10分,可以打1V1的人机,或者五黑、十黑快速提升熟练度。

不知道能不能抽到李白的...

关于荣耀修炼之路,大家最想抽到哪个, 欢迎在评论区分享~

王者荣耀中这次的感恩节可以兑换永久英雄和皮肤,但是却有小伙伴疑问,如果兑换到自己已有的英雄和皮肤该怎么办?下面游戏吧小编就为大家带来了英雄和皮肤的碎片转换介绍。

感恩节到来,小妲己也为大家在活动面板开启了永久英雄和永久皮肤的兑换活动。召唤师们兑换到包含永久英雄或皮肤的礼包后,若礼包内的英雄或皮肤全拥有,则会对应转化为英雄碎片*5或皮肤碎片*5。愿召唤师们换到自己心仪的礼物,感恩节快乐。

以上就是游戏吧小编为大家带来的王者荣耀的精彩资讯。更多精彩内容请查看游戏吧专区。





我要回帖

更多关于 王者荣耀兑换中心 的文章

 

随机推荐