GitHub - mxgmn/WaveFunctionCollapse: Bitmap & tilemap generation from a single example with the help of ideas from quantum mechanics
WaveFunctionCollapse This program generates bitmaps that are locally similar to the input bitmap. Local similarity means that (C1) The output should contain only those NxN patterns of pixels that are present in the input. (Weak C2) Distribution of NxN patterns in the input should be similar to the distribution of NxN patterns over a sufficiently large number of outputs. In other words, probability
JavaScriptで大量のオブジェクトの当たり判定を効率的にとる - Subterranean Flower Blog
ゲームなどのコンテンツにおいて、「当たり判定」から逃れることはできません。オブジェクトとオブジェクトが衝突したかどうかという判定は、インタラクティブコンテンツにおいて最も重要な部分になるからです。 当たり判定の実装自体は難しくありません。ですが、素朴な実装ですと、対象となるオブジェクトが大量である場合に、十分なパフォーマンスが出ません。これはオブジェクトの多い、現代的なゲームでしたり、弾幕シューティングなどを作るときに大きな障害となります。 この記事では、大量のオブジェクトの当たり判定を処理する、効率的な方法について紹介します。 まずは素朴に実装してみる 当たり判定の処理を語るには、ある程度ゲームの骨組みのようなものが必要になってきます。もちろんクラスなどを使わないベタ書きでもよいのですが、大変読みにくくなってしまいます。ですので、今回は、まず簡易的なゲームエンジンのようなものを作って、そ
Perlin noise - Wikipedia
Two-dimensional slice through 3D Perlin noise at z = 0 Perlin noise is a type of gradient noise developed by Ken Perlin in 1983. It has many uses, including but not limited to: procedurally generating terrain, applying pseudo-random changes to a variable, and assisting in the creation of image textures. It is most commonly implemented in two, three, or four dimensions, but can be defined for any n
マンガでわかるHCI: 今週のコンピュータサイエンス研究 140字での論文解説 まとめ 7/19-7/26｜マンガでわかるHCI（ヒューマン・コンピュータ・インタラクション）
はじめに前回に書いたように、このブログは、コンピュータサイエンスに興味を持った小中高生とかに、コンピュータサイエンス研究の入り口があったらいいと思い、マンガでわかるHCIなるものをはじめました。 ただ、研究を始めるにあたって、重要な要素が2つあります。 1. 基本的な概念や、学問全体の流れがわかっている 2. 最新の研究を追ってキャッチアップできている 1を主に、マンガでわかるHCIとして、描いていこうおもっているわけですが、それだけでは足りないわけです。やはり研究というからには、最先端の動向がどうなっているのかも知らないといけないわけです。 というわけで、このブログでは、最新のコンピュータサイエンスの研究を140字でゆるく解説しつつ、気になる論文にはこういう研究もあるよーと2-3個似てる研究を紹介して、コンテクストも与えられるようなことも書いていきたいと思っています。要は、それぞれが上の
マジックカーネル – 画像のリサンプリングのメソッド | POSTD
マジックカーネルとは？ “マジックカーネル”とは、極めて高速で（一番単純なバージョンなら、必要なのは少しの整数加算とビットシフトのみです）、驚くほどの結果を出してくれる効果的な画像のリサンプリングのメソッドです（エイリアシングノイズやリンギング、細かい物体の”Width beat”の発生を防ぎます）。 私がこのマジックカーネルと出会ったのは2006年、一般的に使われているJPEGライブラリのソースコードを扱っていた時のことです。それ以来、この素晴らしい特性を深く探り、任意のリサンプリングファクタのケースにまでこのメソッドを広げました。 このWebページでは、それらの特性を要約して説明し、画像への適用も含めてマジックカーネルのC#のコード実装の全てをご紹介します。 マジックカーネルはどこから来たのか 2006年に私は、JPEGを過剰に圧縮すると発生するブロックノイズを最小限に抑えるいい方法は
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
