प्रक्रियात्मक पीढ़ी क्या है?

प्रक्रियात्मक पीढ़ी में कई जेनेरिक एल्गोरिदम शामिल हैं, जिनमें से सिद्धांत डेटा को मैन्युअल रूप से नहीं, बल्कि एल्गोरिदम से बनाना है: मैन्युअल रूप से निर्माण के बजाय हम जो बनाना चाहते हैं (नक्शे, संगीत, इलाके ...), एक एल्गोरिथ्म लिखा है जो सफलतापूर्वक विभिन्न उदाहरणों के बिना बना सकता है एक ही प्रक्रिया को कई बार करना। यह दृष्टिकोण वीडियो गेम में विशेष रूप से उपयोगी है जहां एक पूरा नक्शा या स्तर अनियमित रूप से उत्पन्न किया जा सकता है (उदाहरण के लिए, Minecraft, Terraria या Factorio में नक्शे, या अधिकांश roguelike में स्तर की योजनाएं)।

लहर फ़ंक्शन पतन एल्गोरिथ्म और इसके दायरे

इस लेख में, हम मैक्सिम गूमिन द्वारा प्रस्तावित तरंग फ़ंक्शन पतन एल्गोरिथ्म (वेवफ़ंक्शनकॉलैप, डब्ल्यूएफसी) की जांच करते हैं (उनके ट्विटर पर अन्य डेवलपर्स द्वारा इस एल्गोरिदम का उपयोग करके बनाई गई अद्भुत सामग्री का एक संग्रह है!) छवियों के निर्माण की प्रक्रियात्मक पीढ़ी के लिए या स्थानीय रूप से आने वाली छवियों के समान है! किसी दिए गए आकार के ग्रिड में छवि।

एल्गोरिथ्म एक पहले से ही आंशिक रूप से निर्मित छवि के "टाइल्स" को ट्रैक करने वाली ट्रैकिंग के साथ एक तैयार छवि के चरण-दर-चरण निर्माण के विचार पर आधारित है। एल्गोरिथ्म के विस्तृत विवरण के लिए, हम अनुशंसा करते हैं कि आप जीथब पर मूल WFC रिपॉजिटरी का संदर्भ दें और लेख " WaveFunctionCollapse का चौथा खंड वाइल्ड में बाधा समाधान " है।


प्रक्रियात्मक रूप से उत्पन्न बीज छवियों के उदाहरण

इसी तरह की छवियां बनाने के अलावा, WFC एल्गोरिथ्म के आवेदन का एक अन्य क्षेत्र टाइल कार्ड की पीढ़ी है। टाइल नक्शे की पीढ़ी लेख का मुख्य विषय होगी, क्योंकि हमारे विचारों को स्पष्ट रूप से समझाने के लिए इसका उपयोग करना आसान है। एक उदाहरण छवि के बजाय, आप केवल टाइल और जोड़े की टाइलों को संग्रहीत कर सकते हैं जो एक दूसरे के साथ मुड़ते हैं। इस स्थिति में, एल्गोरिदम का उपयोग नीचे दिखाए गए चित्र के समान चित्र बनाने के लिए किया जा सकता है।


यादृच्छिक पर उत्पन्न टाइल के उदाहरण

चुनौती और हमारा समाधान

हमने बोर्ड गेम Carcassonne ("Carcassonne") के आधार पर एक टाइल कार्ड बनाने का कार्य किया, जिसमें खिलाड़ियों को "मैन्युअल रूप से" (नीचे एनीमेशन देखें) टाइलों से उत्पन्न होता है जिन्हें एक दूसरे के साथ जोड़ा जाना चाहिए।


हैरानी की बात है कि वैचारिक रूप से, यह WFC एल्गोरिथ्म के समान है जो अधूरे समाधान में नए भागों को जोड़कर मनमाने टाइल कार्ड बनाने के लिए है। और चूंकि WaveFunctionCollapse का उपयोग टाइल कार्ड जनरेटर के रूप में किया जा सकता है, इसलिए इसका उपयोग "कारकैसोन" फ़ील्ड बनाने के लिए भी किया जा सकता है!

हालांकि, खेल में ही बहुत सारे अलग-अलग टाइल हैं, और उनके सभी अनुपातों को कोड करना 24 घंटे के हैकथॉन के लिए एक बहुत बड़ा काम है। इसलिए, हमने महल और नदियों के बिना, सड़कों, घास और मठों के बिना "कारकासोन" का एक बहुत ही सरल संस्करण खेलने का फैसला किया। इसलिए हमें उनके घुमाव और समरूपता के साथ 6 संभव टाइलें मिलीं। लेकिन ऐसी परिस्थितियों में भी, परिणाम सुंदर दिखता है और कारकैसन में एक वास्तविक गेम की तरह दिखता है!


कैरासोन क्षेत्र एल्गोरिथ्म में भरने का दृश्य


एल्गोरिथ्म में शुरू किए गए नियमों का उदाहरण

ऊपर की छवि में एल्गोरिथ्म में जोड़े गए इनपुट नियमों का एक उदाहरण है। हालांकि, हमें अभी भी क्षेत्र की उपस्थिति के कुछ पहलुओं को नियंत्रित करने की आवश्यकता है। क्या एल्गोरिदम को मठों से भरी सड़कों से और शहर के समान "सड़कों" का निर्माण करना चाहिए, या मैदान को चारों ओर बिखरे हुए गांवों के साथ घास से युक्त होना चाहिए? मूल एल्गोरिथ्म में, ऐसी स्थितियों (जैसे किसी भी अन्य) को नियंत्रित करने का कोई तरीका नहीं है, लेकिन नियंत्रण की संभावना के लिए एक सरल सुधार करना संभव है।

बायेसियन एक प्राथमिकता संभावना वितरण

जैसा कि ऊपर उल्लेख किया गया है, प्रत्येक चरण में, एल्गोरिथ्म क्षेत्र में एक नई टाइल जोड़ता है ताकि यह पहले से ही रखी गई टाइलों से मेल खाए, लेकिन हमने यह नहीं कहा कि यदि चयनित स्थान में कई अलग-अलग टाइलें रखी जा सकती हैं तो क्या होगा (हमने यह भी बात नहीं की कि कैसे आम तौर पर इस जगह का चयन करें, लेकिन लेख में हम इस पर विचार नहीं करेंगे!)। मूल एल्गोरिथ्म में, किसी भी उपयुक्त टाइल को यादृच्छिक रूप से समान रूप से चुना जाता है। हालांकि, हमारे निर्णय में, हम विशिष्ट टाइलों को प्राथमिकता दे सकते हैं, उदाहरण के लिए, घास, ताकि यह मैदान पर अधिक बार हो। टाइलों के असमान "संभाव्यता पूर्व" वितरण के द्वारा इसे महसूस किया जा सकता है, जिसमें सड़क की तुलना में घास का उपयोग करने की अधिक संभावना है, यदि दोनों प्रकार की टाइलों का उपयोग किया जा सकता है। यह बायेसियन तकनीकों की याद दिलाता है। दो विकल्पों, घास और सड़कों के बीच चयन के सरलीकृत मामले में, हम एक संभाव्यता p> 0.5 के साथ घास जोड़ सकते हैं, और सामान्य 0.5 के साथ नहीं, समान संभावना के साथ प्राप्त किया जा सकता है। इस कार्य को आसानी से प्रत्येक टाइल के लिए एक प्राथमिकता मूल्य निर्दिष्ट करके और सभी संभव टाइलों के मूल्यों के योग द्वारा विभाजित मूल्य के रूप में संभाव्यता को निर्धारित करने के लिए इस मूल्य का उपयोग करके आसानी से सामान्यीकृत किया जा सकता है। नीचे दिया गया आंकड़ा बहुत अलग गुणांक मूल्यों के साथ दो उपयुक्त समाधान दिखाता है, यह समझने की समझ देता है कि एल्गोरिथ्म कितना संवेदनशील हो सकता है।


अलग-अलग प्रारंभिक के लिए अलग-अलग समाधान एक प्राथमिकता प्रायिकता वितरण

एक अन्य उदाहरण: सशर्त संभावनाएं और समूहन

आप इस विचार का विस्तार कर सकते हैं, और इसे स्पष्ट करने के लिए, हम कारस्सोनेन फ़ील्ड्स के बजाय, मिनिएक्राफ्ट अयस्क के दो-आयामी मानचित्रों को उत्पन्न करेंगे। Minecraft में विभिन्न प्रकार के अयस्क आमतौर पर बड़े संरचनाओं में पाए जाते हैं, इसलिए प्रत्येक अयस्क की संभावनाओं को निर्धारित करने के साथ, हम संभावनाओं को मानचित्र पर पहले से ही लगाए गए पड़ोसियों पर निर्भर करेंगे। भले ही कोयले के पास लोहे की व्यवस्था में "निषिद्ध" कुछ भी नहीं है, पहले से रखे गए कोयले के बगल में एक और कोयला को उच्च प्राथमिकता दी जाती है।

यद्यपि यह नीचे की छवि में ध्यान में नहीं लिया गया है, खेल में टाइल की ऊंचाई पर भी संभावना निर्भर करती है, इसलिए छवि में स्थिति टाइल की संभावनाओं की वितरण स्थितियों को भी प्रभावित कर सकती है।


WFC द्वारा बनाया गया Minecraft Ore टाइल मानचित्र उदाहरण

निष्कर्ष

प्रक्रियात्मक पीढ़ी एक शक्तिशाली उपकरण है जो स्टॉक में रखने लायक है। विशेष रूप से, डब्ल्यूएफसी दुनिया की पीढ़ी में सक्रिय रूप से उपयोग किया जाता है, और यह संभावना पर विचार करने योग्य है कि नई टाइलों का वितरण असमान हो सकता है और अन्य कारकों से प्रभावित हो सकता है, उदाहरण के लिए, पड़ोसी पहले से ही नक्शे पर रखे गए हैं, नई टाइलें और छवि में स्थिति। हमने एक बहुत ही सरल एप्लिकेशन बनाया है, लेकिन विकास की संभावनाएं लगभग अंतहीन हैं!