artificial-life op• データ種: image → image
• 呼び出し: fullseye.apply(img, "alife_lenia", 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(絵にならない返り値は値そのもの)。*
Lenia continuous cellular automaton (Bert Chan, Complex Systems 2019).
Lenia generalises Conway's Life to a *continuous* state space, a continuous
neighbourhood and a continuous time step. The field u starts as the image.
A normalised Gaussian ring kernel K of radius R (peaking at relative radius
0.5) gives the potential U = K (*) u as a circular convolution; the growth
mapping G(U) = 2 exp(-(U-mu)^2 / (2 sigma^2)) - 1 is in [-1, 1] and is
integrated explicitly as u <- clip(u + dt * G(U), 0, 1).
`a` sets the growth centre mu = 0.08 + 0.25a, its width
sigma = 0.03 + 0.05a and the time step dt = 0.10 + 0.15a; `b` sets the
number of steps 1 + int(19b). The output is deliberately not binarised
-- keeping intermediate values is exactly what separates Lenia from a
discrete Life rule.
• gallery2d_physics_alife_3d ファミリ ガイド
• サンプルデータ カタログ(DL URL / ライセンス) — 2-D は skimage.data(BSD/public)+ 合成、3-D は実データ源(Stanford/PDS 等)の DL URL。
• 演算子の来歴・参考文献 — この op 族の元になった研究/手法の出典。
• アルゴリズムの正典(著者・年)と用途は上記ファミリ使い方ガイドに記載。
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_lenia 0.50 0.50
▸ Load this pipeline · Load & run
• gallery2d_physics_alife_3d — py -3.11 examples/gallery2d_physics_alife_3d.py
image 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_dla · alife_reaction_bz
*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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