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alife_dla — 2D artificial-life op

alife_dla: input → output

図は合成の入力 128×128 で実際に走らせた出力。左が入力、右が出力。点群は上から見た散布(明るさ = z)、1-D 列は折れ線、体積は z 方向の最大値投影、動画は中央フレーム、複素画像は振幅、絵にならない返り値は値そのもの。

つまみ a を振る(0.1 / 0.5 / 0.9、もう一方は既定):

alife_dla: knob a sweep

つまみ b を振る(0.1 / 0.5 / 0.9、もう一方は既定):

alife_dla: knob b sweep

別の画像でも(合成シーン / 写真 / 硬貨。上段が入力、下段がその出力。つまみは既定):

alife_dla: other inputs

4 列目はカラー (H,W,3) の入力。この op は色を跨がずに扱える(色チャネルを 3 本目の空間軸として畳み込まない)。

使い方

Deterministic diffusion-limited-aggregation (DLA) growth proxy.

Witten-Sander DLA grows a cluster by releasing random walkers that stick on contact; the walker density obeys a Laplace equation, so this op replaces the random walkers by their deterministic mean field: the unclaimed image brightness is diffused with a Gaussian Green’s function to give a concentration u, and each generation the cluster’s Moore boundary attaches exactly those cells whose concentration clears a stickiness threshold (with the single strongest boundary cell always attaching, so growth never stalls). Bright pixels (>= 0.75 of the image maximum, or the single brightest pixel) are the seed. a sets the number of growth generations 1 + int(11a), b the stickiness: high b selects only the highest- concentration tips (dendritic, screened growth), low b attaches nearly the whole boundary (compact, Eden-like growth). Returns the 0/1 cluster.

詳しい使い方ガイド

参考(サンプルデータ・文献)

Studio で試す

下のプログラムは実際に走ることを確かめてある(図と同じ入力)。Studio のヘルプではこのブロックがボタンになり、その場で読み込んで実行できる。

alife_dla 0.50 0.50

実行できる例(この op を実際に呼ぶ検証済みサンプル)

型が繋がる次の op(image を入力に取れる)

identity · gaussian · mean_box · bilateral · unsharp · median · min_filter · max_filter

同カテゴリ(artificial-life)

alife_gray_scott · alife_turing · alife_life_step · alife_cyclic_ca · alife_perona_malik · alife_curvature_flow · alife_reaction_bz · alife_wolfram1d


Provenance: ops.py — 2D operator registry. この per-op ノートは tools/opdocs.py md が自動生成(手編集しない)。

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