WaveFunctionCollapse 开源项目教程
1. 项目介绍
WaveFunctionCollapse(简称 WFC)是一个基于量子力学中波函数坍缩概念的纹理合成算法。该算法通过输入一个示例图像,生成与输入图像局部相似的新图像。WFC 算法的核心思想是通过模拟波函数坍缩的过程,逐步确定输出图像的每个像素值,从而生成具有输入图像特征的新图像。
WFC 算法不仅适用于纹理合成,还可以用于生成游戏中的关卡、地图等。由于其灵活性和强大的生成能力,WFC 在游戏开发、像素艺术和计算机图形学领域得到了广泛应用。
2. 项目快速启动
2.1 环境准备
在开始之前,请确保你已经安装了以下工具和库:
- Python 3.x
- Git
2.2 克隆项目
首先,克隆 WaveFunctionCollapse 项目到本地:
git clone https://github.com/marian42/wavefunctioncollapse.git
cd wavefunctioncollapse
2.3 安装依赖
进入项目目录后,安装所需的 Python 依赖:
pip install -r requirements.txt
2.4 运行示例
项目中包含了一些示例代码,你可以通过以下命令运行其中一个示例:
python examples/example1.py
该命令将生成一个新的图像,并将其保存到指定的输出路径。
2.5 自定义配置
你可以通过修改 examples/example1.py 文件中的参数来自定义生成的图像。例如,调整输入图像的路径、输出图像的尺寸等。
# examples/example1.py
from wavefunctioncollapse import WaveFunctionCollapse
# 配置参数
input_image_path = "path/to/your/input_image.png"
output_image_path = "path/to/your/output_image.png"
output_size = (256, 256)
# 初始化 WFC 算法
wfc = WaveFunctionCollapse(input_image_path)
# 生成图像
output_image = wfc.generate(output_size)
# 保存图像
output_image.save(output_image_path)
3. 应用案例和最佳实践
3.1 游戏关卡生成
WFC 算法可以用于生成游戏中的关卡或地图。通过输入一个示例关卡,WFC 可以生成多个具有相似结构的新关卡,从而减少手动设计的工作量。
3.2 像素艺术生成
在像素艺术创作中,WFC 可以用于生成具有特定风格的像素图像。艺术家可以通过输入一个示例图像,生成大量具有相似风格的像素艺术作品。
3.3 最佳实践
- 输入图像选择:选择具有清晰局部特征的图像作为输入,可以获得更好的生成效果。
- 参数调整:根据生成需求,调整输出图像的尺寸、模式等参数,以获得最佳的生成结果。
- 多次生成:由于 WFC 算法的随机性,建议多次生成并选择最满意的结果。
4. 典型生态项目
4.1 Unity 插件
WaveFunctionCollapse 算法已经被集成到 Unity 中,开发者可以通过 Unity 插件快速生成游戏关卡和地图。
4.2 Houdini 工具
Houdini 是一款强大的三维建模和动画软件,WaveFunctionCollapse 算法也被集成到 Houdini 中,用于生成复杂的三维纹理和模型。
4.3 其他语言实现
除了 Python 实现外,WaveFunctionCollapse 算法还有多种语言的实现,如 C++、JavaScript 等,开发者可以根据需求选择合适的实现。
通过本教程,你应该已经掌握了 WaveFunctionCollapse 项目的基本使用方法。希望你能利用这个强大的工具,创造出更多有趣的作品!
kernelopenEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。C051
MiniMax-M2.1从多语言软件开发自动化到复杂多步骤办公流程执行,MiniMax-M2.1 助力开发者构建下一代自主应用——全程保持完全透明、可控且易于获取。Python00
kylin-wayland-compositorkylin-wayland-compositor或kylin-wlcom(以下简称kywc)是一个基于wlroots编写的wayland合成器。 目前积极开发中,并作为默认显示服务器随openKylin系统发布。 该项目使用开源协议GPL-1.0-or-later,项目中来源于其他开源项目的文件或代码片段遵守原开源协议要求。C01
PaddleOCR-VLPaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00
GLM-4.7GLM-4.7上线并开源。新版本面向Coding场景强化了编码能力、长程任务规划与工具协同,并在多项主流公开基准测试中取得开源模型中的领先表现。 目前,GLM-4.7已通过BigModel.cn提供API,并在z.ai全栈开发模式中上线Skills模块,支持多模态任务的统一规划与协作。Jinja00
agent-studioopenJiuwen agent-studio提供零码、低码可视化开发和工作流编排,模型、知识库、插件等各资源管理能力TSX0126
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00