artificial-life opimage → imagefullseye.apply(img, "alife_dla", a=0.5, b=0.5) (2-D は 1 画像 + 2 スカラつまみ a,b∈[0,1] のモデル)
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):

つまみ b を振る(0.1 / 0.5 / 0.9、もう一方は既定):

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):

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)。
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.
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
py -3.11 examples/gallery2d_physics_alife_3d.pypy -3.11 examples/sim2real_and_alife.pyimage を入力に取れる)identity · gaussian · mean_box · bilateral · unsharp · median · min_filter · max_filter
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)。
© 2026 Kazufumi Furuse — Fullseye operator documentation. Licensed under Apache-2.0.