Рисунки по клеточкам майнкрафт мобы
Головы из МАЙНКРАФТА
Герои МАЙНКРАФТА Стив ЭНДЕРМЕН зомби скелет
Вещи из МАЙНКРАФТА по клеточкам
КРИПЕР из МАЙНКРАФТА из термомозайки
Голова КРИПЕРА по клеточкам
Рисование по клеточкам скины из МАЙНКРАФТА
Лица мобов в МАЙНКРАФТЕ
КРИПЕР пиксель арт
Простые рисунки на тему игра
КРИПЕР рисунок фломастером
Рисунки по клеточкам Стив
Глаз по клеточкам в тетради
Стив КРИПЕР И Кроха
Вещи из МАЙНКРАФТА по пикселям
Голова КРИПЕРА
Рисунки по клеточкам из МАЙНКРАФТА
Предметы из МАЙНКРАФТА по клеточкам
Картинки для срисовки майнкрафт скины
Предметы из МАЙНКРАФТА по клеточкам
Рисунки по клеткам из МАЙНКРАФТА
Адский меч террария
Зомби по пикселям
КРИПЕР морда
Рисование по клеткам
Лицо КРИПЕРА В МАЙНКРАФТЕ
Голова КРИПЕРА В пикселях
Рисунки по клеточкам
Меч в МАЙНКРАФТЕ по клеточкам
Изумрудный шлем майнкрафт
Какашка по клеткам
Нарисовать скин в тетрадке
Рисунки по клеточкам майнкрафт
Кирка пиксель арт
КРИПЕР В клеточку
Красный ЭНДЕРМЕН
Рисунки по клеточкам легко
Распечатка кирки из МАЙНКРАФТА
Рубиновая Боня в МАЙНКРАФТЕ
Объёмные рисунки по клеточкам
Рисование по пикселям на бумаге
Рисунки по клеточкам для начинающих
Рисование по клеточкам легкие
Меч в клеточку
Майнкрафт ЭНДЕР дракон арт пиксель
Торт из МАЙНКРАФТА по клеточкам
Рисование по клеточкам из МАЙНКРАФТА
Алмазный меч по клеткам
Картинки для срисовки майн Кравт
Меч в МАЙНКРАФТЕ по пикселям
Картинки майнкрафт для срисовки
Рисунки по клеточкам из МАЙНКРАФТА
Пиксельное рисование по клеточкам в тетради
Рисование по клеточкам майнкрафт Железный
Меч из МАЙНКРАФТА по клеточкам
Present Pixel Art
Рисавания па клеткам рисавание Мича из май нкравта
Пиксель майнкрафт
Инструменты и броня из МАЙНКРАФТА
ЭНДЕР Мэн из МАЙНКРАФТА
Пиксельные предметы из МАЙНКРАФТА
Рисунки по пикселям маленькие
Вещи из МАЙНКРАФТА В клеточку
Алмазный меч из МАЙНКРАФТА без фона
Голову КРИПЕРА майнкрафт КРИПЕРА
Картинки по клеточкам в тетради для ЛД
КРИПЕР майнкрафт
Рисунки из МАЙНКРАФТА
Картинки майнкрафт карандашом
Стив майнкрафт рисунок
Яйцо призыва КРИПЕРА
Комментарии (0)
Написать
Информация
Посетители, находящиеся в группе Гости, не могут оставлять комментарии к данной публикации.
образование майнкрафт, Стоковые Фотографии и Роялти-Фри Изображения образование майнкрафт
2 апреля 2019, бразилия. Логотип Minecraft на мобильном устройстве Android. Minecraft — независимая электронная игра в стиле песочницы с открытым миром, позволяющая строить блоки, из которых состоит мирМаленькая девочка играет в Minecraft на Apple iPad Air5 января 2020 г., Калининград, Россия. Маленькая девочка играет в онлайн-игры Minecraft12 июня 2019 года, Бразилия. На этой фотографии логотип Minecraft Dungeons отображается на смартфоне. МОСКВА, РОССИЯ — 08 ЯНВАРЯ 2018 г.: Руки держат смартфон с многопользовательской онлайн-игрой Minecraft от Mojang. Minecraft от Mojang. 2 апреля 2019 г., Бразилия. Логотип Minecraft на мобильном устройстве Android. Minecraft — это независимая электронная игра в стиле песочницы с открытым миром, которая позволяет вам строить блоки, из которых состоит мир5 января 2020 года, Калининград, Россия. Маленькая девочка со светлыми волосами, 12 июня 2019 года, Бразилия.
На этой фотоиллюстрации логотип Minecraft Dungeons отображается на смартфонеПопробуйте разные ключевые словадетский компьютер
2 апреля 2019 года, Бразилия. Логотип Minecraft на мобильном устройстве Android. Minecraft — это независимая электронная игра в стиле песочницы с открытым миром, которая позволяет вам строить блоки, из которых состоит мир5 января 2020 года, Калининград, Россия. Игровое приложение MinecraftМать выключает компьютер для маленького геймера, зависимого от компьютеров, зависимость от Интернета и игрВаленсия, Испания — 3 апреля 2019 г.: Два ноутбука Acer лицом друг к другу 5 января 2020 г., Калининград, Россия. Игровое приложение Minecraft5 января 2020, Калининград, Россия. Маленькая девочка со светлыми волосами, 5 января 2020 года, Калининград, Россия. Маленькая девочка со светлыми волосами, 5 января 2020 года, Калининград, Россия. Маленькая девочка со светлыми волосами. Лондон, Великобритания — 29 сентября 2018 г.: Иконка мобильного приложения Minecraft: Education Edition от Mojang на iPhone.
Числа 3d кубический красныйПопробуйте разные ключевые словаminecraft
Киев, Украина — 29 ДЕКАБРЯ: Детские мобы майнкрафт из бумаги. Креативная концепция «сделай сам». Киев, Украина — 29 ДЕКАБРЯ: Детские бумажные мобы Minecraft. Креативная концепция «сделай сам».Портретная живопись
портрет -портрет Bodyprofilewider
точка зрения
Camera EngleFrom выше
AerialFlat Lay
Дата
0009
HorizontalVerticalSquarePanoramic
Isolated
OnlyExclude Isolated
Exclude RendersOnOff
People
Any Number of People
People
OnlyExclude PeopleNo Face
Any GenderFemaleMaleMale & Female
Any AgeInfantToddlerChildTeenagerYoung adultAdultMiddle-agedSenior
Any EthnicityBlackCaucasianEast АзиатЮжноазиатскийИспаноязычный
Автор
Editorial
Editorial
OnlyExclude Editorial
Color
Origin & Location
Any CountryAndorraArgentinaArmeniaAustraliaAustriaAzerbaijanBangladeshBelarusBelgiumBosnia and HerzegovinaBrazilBulgariaCanadaChinaColombiaCroatiaCyprusCzech RepublicDenmarkEcuadorEgyptEstoniaFinlandFranceGeorgiaGermanyGreeceHong KongHungaryIndiaIndonesiaIrelandIsraelItalyJapanKazakstanKorea, Republic ofKyrgyzstanLatviaLithuaniaMacedoniaMalaysiaMexicoMoldovaMontenegroMoroccoNetherlandsNew ZealandNorwayPakistanPeruPhilippinesPolandPortugalRomaniaRussian FederationSerbiaSingaporeSlovakiaSloveniaSouth AfricaSpainSri LankaSwedenSwitzerlandTaiwanTajikistanThailandTurkeyUkraineUnited Arab EmiratesUnited KingdomUnited StatesUruguayUzbekistanVietnam
Indooroutdoor
Сезон, время дня
Любое SeasonMumeraUtnterspring
в любое время дневной дни.
Чтобы работать в Интернете быстрее и безопаснее, бесплатно обновитесь сегодня.
Репликация генерации мира Minecraft на Python | by Bilal Himite
Использование диаграмм Вороного и большого количества шума Perlin/Simplex
Изображение автора.Minecraft, самая продаваемая игра всех времен, наиболее известная своими пикселизированными строительными блоками и бесконечными мирами , имеет удивительную процедурно сгенерированную местность с пещерами, водами и даже различными биомами.
Процедурная генерация — важная часть компьютерной графики. Он используется в основном в видеоиграх или в фильмах. Это помогает генерировать случайные структуры, которые не имеют «машинного» ощущения.
Точно так же процедурная генерация играет важную роль в машинном обучении. Это может помочь генерировать данные, которые трудно собрать. Для обучения моделей машинного обучения требуются огромные наборы данных, которые сложно и дорого собирать и обрабатывать.
Генерация данных процедурно может быть легко адаптирована к конкретному типу необходимых данных.
В детстве я играл в Minecraft, и мне всегда было интересно, как он генерирует бесконечные миры. В этой статье я попытаюсь воспроизвести это на Python.
Сначала мы должны определить, как будет генерироваться наш мир.
- Мир трехмерный, дискретный (состоящий из блоков единичного размера), ограниченный по оси Z точками
0и255и неограниченный по осям X и Y. - Мир содержит биомы, каждый из которых охватывает большие горизонтальные области, определяющие характер пространства, занимаемого биомом.
- В мире есть реки, озера и океаны.
Каждый мир определяется семенем. Одно и то же семя всегда будет генерировать один и тот же мир.
Кусок. Изображение автора. Чтобы упростить процесс генерации, мы разделим наш мир на куски. Каждый фрагмент будет занимать пространство размером 1024×1024×256 блоков.
Каждый чанк генерируется отдельно. Это поможет нам сохранять, загружать мир и легко генерировать больше частей мира.
Первое, что нам нужно сделать, это разделить наш мир на клетки на x и оси Y , каждый из определенного биома. Мы назначим каждой ячейке точку, представляющую ее центр.
Диаграмма Вороного
Диаграмма Вороного поможет нам разделить наш мир на клетки по заданному набору точек. Основная идея диаграммы Вороного состоит в том, что ячейка, которой принадлежит точка, — это ячейка, центр которой находится ближе всего.
Движущаяся точка окрашивается в цвет ближайшей к ней точки. Изображение автора.Мы можем сделать это для каждой точки в xy -плоскость, чтобы получить диаграмму Вороного этих 3-х точек.
Диаграмма Вороного из 3-х точек, анимированная. Image by AuthorХотя этот метод работает, он мучительно медленный, особенно когда количество точек велико.
Диаграмма Вороного из 20 точек, анимированная.
Изображение автора. В Python scipy.spatial имеет класс под названием Voronoi , который более эффективно вычисляет диаграммы Вороного и предоставляет нам больше информации о диаграмме.
scipy.spatial s Voronoi возвращает список вершин, областей и ребер, которые будут полезны позже.
Эти дополнительные точки помогают сформировать так называемую мозаику Делоне .
Мозаика Делоне поверх мозаики Вороного. Изображение автора.Алгоритм релаксации Ллойда
Теперь нам нужно сгенерировать случайные точки, где будут ячейки.
Если мы используем функцию типа random from numpy.random для генерации нескольких точек и расчета диаграммы Вороного, мы получим следующие результаты:
Изображение автора.Возможно, вы заметили, что некоторые точки расположены слишком близко друг к другу. Это известно как кластеризация. Ячейки должны быть распределены равномерно.
Это более заметно, когда мы уменьшаем масштаб (или увеличиваем количество точек):
Обратите внимание, как некоторые точки сгруппированы вместе, а другие области пусты. Изображение автора.Чтобы решить эту проблему, мы должны разнести точки.
Одним из способов решения этой проблемы является использование алгоритма релаксации Ллойда, в котором используется диаграмма точек Вороного.
Идея алгоритма Ллойда состоит в том, чтобы вычислить диаграмму Вороного наших точек, а затем переместить каждую точку в центроид ее ячейки. И повторите процесс определенное количество раз
Центр тяжести многоугольника является средним значением его вершин.
Это диаграмма Вороного с точками ячеек синим и центроидами ячеек красным .
Затем мы можем снова и снова заменять точки ячеек (синие) центроидами ячеек (красные).
Анимация алгоритма релаксации Ллойда. Изображение автора.Это дает более привлекательные случайные точки.
Чтобы сгенерировать случайную местность, мы должны сгенерировать свойства, которые случайным образом изменяются в пространстве, такие свойства, как высота, температура или осадки.
Можно было бы использовать random , и это имело бы смысл.
Мы собираемся сгенерировать случайное число от 0 до 255 для каждого блока на плоскости xy в нашем мире.
Это дает следующий результат:
Это слишком случайно. Изображение автора.Что ж, это больше похоже на QR-код, чем на мир Minecraft.
Проблема в том, что наши случайные значения не имеют связной структуры. Каждое значение генерируется индивидуально и не имеет ничего общего с соседними.
Чтобы решить эту проблему, мы собираемся использовать шум Перлина.
Шум Перлина. Изображение автора.Шум Перлина был изобретен Кеном Перлином в 1983 году. В отличие от обычного случайного шума, он имеет структуру. Это выглядит ближе к случайным закономерностям, встречающимся в природе (облака, распространение леса).
Симплексный шум также был создан самим Кеном Перлином. Он имеет много преимуществ перед шумом Перлина. Шум Перлина и симплексный шум сегодня используются почти во всех процедурах генерации.
Мы будем использовать реализацию симплексного шума в Python под названием шум . (модуль Python).
У нас есть 4 переменные для игры: масштаб , октавы , постоянство , лакунарность . Я не буду объяснять, что каждый из них делает, но я оставлю вас с этими GIF-файлами, которые я сделал, чтобы вы сами поняли это.
Шум Перлина с изменяющимися параметрами. Изображение автора.
Возвращаемые значения шума находятся в диапазоне от -1 до 1.
Правильность ячеек — Размытие границ
Хотя точки, которые мы создали выше для ячеек, хорошо разнесены друг от друга, наши ячейки выглядят почти как правильные многоугольники.
Чтобы решить эту проблему, мы будем использовать шум Перлина. Для каждой точки мы выберем случайную точку в ее окрестности и назначим ячейку вновь выбранной точки текущей точке.
Для этого нам нужны две карты шума, одна для смещения по оси X, а другая по оси Y.
Мы можем управлять шумностью границ, умножая шум (значения от -1 до 1) на постоянную длину.
Анимация длины граничного шума. Изображение автора. Октавная анимация пограничного шума. Изображение автора.Minecraft имеет более 60 различных биомов. Каждый с разными свойствами. Теперь, когда мы разделили наш мир на ячейки, мы должны назначить биом каждой клетке. Для этого мы будем использовать шум Перлина.
График температура-осадки
Мы определим биомы на основе двух параметров: температура и осадки , используя график температура-осадки .
Так биомы обычно определяются в биологии окружающей среды.
Мы будем использовать этот график в качестве вдохновения для разработки нашего собственного графика температура-осадки.
График температура–осадки. Изображение автора.Карты температуры и осадков
Теперь мы назначим каждой ячейке температуру и значение осадков, используя шум Перлина. Мы создадим две карты, каждая из которых будет содержать значения шума для всех блоков в нашем фрагменте.
Карты температуры и осадков. Изображение автора.Выравнивание гистограммы
Если мы воспользуемся приведенными выше картами температуры и осадков, мы столкнемся с проблемой. Значения, основанные на шуме Перлина, неодинаковы. Значений, близких к 0 , больше, чем значений, близких к -1 или 1 . Это различает биомы, которые находятся на краях графика температуры и осадков.
Чтобы лучше понять эту неравномерность, я построил 1D-гистограммы и потрясающую 2D-гистограмму карт температуры и осадков.
Как видите, значения на краях дискриминируются. Чтобы решить эту проблему, мы уравняем наши значения.
Выравнивание гистограммы используется для настройки экспозиции изображения. По этой причине я использовал skimage с функцией экспозиции .
Выровненная гистограмма плоская.
Выровненная одномерная гистограмма (слева) и выровненная двумерная гистограмма (справа) карт температуры и осадков. Изображение автора.Поскольку мы раздельно уравнивали температуру и осадки, двумерная гистограмма не является полностью плоской.
Возможно, мы не хотим, чтобы наши гистограммы были полностью плоскими. Если мы хотим иметь некоторый контроль над плоскостностью гистограмм, мы можем смешать неэквалайзерные значения с выровненными значениями.
Анимация выравнивания гистограммы. Изображение автора. Теперь мы можем управлять степенью выравнивания наших значений.
Усреднение ячеек
Мы усредним карты внутри каждой ячейки, чтобы получить значения температуры и осадков для каждой ячейки.
Карты сотовой температуры и осадков. Изображение автора.Теперь каждая ячейка имеет значение температуры и количества осадков между -1 и 1 .
Квантование
Чтобы упростить работу со значениями температуры и осадков, мы преобразуем их в целые числа. Мы будем использовать np.uint8 в качестве типа данных для хранения этих значений.
Чтобы преобразовать значения на приведенных выше картах, мы сопоставим их с [0, 255] и округлим значение до ближайшего целого числа.
Квантизация не меняет внешний вид температуры и осадков.
Теперь мы можем определить наш график температура-осадки с помощью изображения 256×256 .
График температура–осадки. Изображение автора.Карта биомов
Каждой ячейке можно назначить биом, используя график температура-осадки, карту температуры и карту осадков.
Выполнение этого для каждой ячейки дает следующие результаты:
Каждая точка в нашем 2-мерном мире имеет возвышение (высоту). Для создания карты высот мы будем использовать карту шума.
Маска высоты. Изображение автора.Используя эту карту высот (со значениями от -1 до 1), мы можем создать маску длины. Значения выше 0 относятся к суше, а значения ниже 0 — к морю.
Маска земли. Изображение автора.Объединение этого с изображением, созданным ранее:
Карта биома с примененной маской земли. Изображение автора.Чтобы визуализировать высоту, мы добавим на карту затенение.
Карта биома с маской местности (слева), заштрихованная карта биома с маской местности (справа). Изображение автора.Пока результаты выглядят многообещающе. Но высота не зависит от биома. Нам нужно изменить карту высот в каждом биоме. Мы добьемся этого, применив функцию к карте высот.
Детализация карты высот
Мы будем использовать 2 карты высот с разным уровнем детализации.
Это делается путем изменения количества октав в шуме Перлина.
Вот наши 2 карты высот:
Sharp (слева) и Smooth (справа) карты высот. Изображение автора.Фильтры карты высот
Мы будем работать с картой высот на суше (значения от 0 до 1). В каждом биоме будет использоваться комбинация двух карт высот (гладкая и четкая карты высот). А затем применить к нему фильтр (функцию).
Идея применения фильтров будет вдохновлена кривыми Photoshop. Мы будем использовать кубических кривых Безье для определения функции, которую мы применим к карте высот.
Вот несколько примеров фильтров:
Мы создадим и настроим фильтр для каждого биома.
Фильтры для пустынь, саванн и тропических лесов. Изображение автора. Тундра, сезонные леса и фильтры тропических лесов. Изображение автора. Умеренный лес, умеренный тропический лес и бореальные фильтры. Изображение автора. Чтобы применить эти фильтры к нашей карте высот, мы будем использовать маски.
Маска — это карта, содержащая 1 в областях определенного биома и 0 в других областях.
Если мы будем использовать жесткую карту, у нас будут огромные перепады высот. Вот почему мы будем растушевывать маски перед их использованием. И мы также удалим океан с этой карты (путем умножения его на маску земли), поэтому мы применим фильтры только к суше.
Пернатая (размытая) маска биома (слева), только земля (справа). Изображение автора.Мы применим фильтры каждого биома на карте высот, используя маски выше. Мы получаем следующие результаты:
Окончательная карта высот Результаты в 3D
Мы можем использовать Blender для рендеринга этих карт в 3D. Мы будем использовать карту высот в модификаторе смещения в Blender.
Рендер карты высот с цветными биомами. Сделано с помощью блендера. Изображение Автора. Рендер карты высот с цветными биомами. Сделано с помощью блендера. Изображение Автора. Рендер карты высот с цветными биомами. Сделано с помощью блендера.
Изображение автора.Границы
Мы добавим реки между границами биомов. Во-первых, нам нужно рассчитать границы между биомами.
Для этого пройдемся по всем точкам на карте. Если у точки есть все соседи из одного и того же биома, то она не находится на границе. Если у него есть более одного типа биома в его соседях, то он является частью границы.
Применение этой техники к нашей карте биома дает следующие результаты.
Карта биома (слева) и реки (справа). Изображение автора.Мы можем контролировать размер рек, изменяя размер блока, содержащего соседей.
Реки разного размера. Изображение автора.Мы будем использовать 2 разных типа рек: реки биома и реки ячеек. Реки биомов большие и расположены на границе биомов, а реки ячеек меньше и расположены на границах ячеек. Затем мы используем маску земли, чтобы ограничить реки сушей.
Реки также будут ограничены средними и низкими высотами.
Вот сравнение маски реки с размытой и замаскированной маской реки.
Речная маска. Изображение автора. Маска реки в разрезе. Изображение автора.Мы будем использовать эту карту, чтобы «вырезать» реки на карте высот.
Карта биома (слева) и карта биома с реками (справа). Изображение автора.Чтобы добавить деревья на нашу карту, мы будем использовать Алгоритм релаксации Ллойда, который обсуждался ранее. Этот метод выборки помогает нам генерировать случайные точки, которые находятся на расстоянии друг от друга.
Случайно выбранные точки (слева), релаксированные точки (справа). Изображение автора. Мы будем генерировать наборы деревьев с разной плотностью в зависимости от биома.
Мы объединим набор деревьев с масками биомов и маской земли, которые обсуждались ранее, чтобы заполнить биомы деревьями. Каждый биом имеет разную плотность и, конечно же, разные типы деревьев.
Карта биома с деревьями.Мои навыки Blender не позволяют мне визуализировать карту в 3D с деревьями :(.
Вот блокнот Jupyter , содержащий все шаги в статье в коде.
Предупреждение: Код очень беспорядочный и недокументировано.
Процедурная генерация — очень мощная часть компьютерной графики. Она делает создаваемый контент случайным, но художественным и структурированным. Как было сказано ранее, это можно использовать в машинном обучении для создания наборов данных, которые охватывают области, которые сложно или дорого обработать. покрытие с использованием обычного сбора данных в реальном мире.0004
Эта статья была просто забавным проектом, над которым я хотел работать больше года.