alife_lenia — 2D `artificial-life` op

• 데이터 종류: image → image

• 호출: fullseye.apply(img, "alife_lenia", a=0.5, b=0.5)(2-D 는 이미지 1 장 + 스칼라 노브 2 개 a,b∈[0,1] 모델)

alife_lenia: 入力 → 出力

*그림은 128×128 합성 입력에서 실제로 실행한 출력. 왼쪽이 입력, 오른쪽이 출력(이미지가 아닌 반환값은 값 자체를 표시).*

Lenia 연속 세포 자동자(Bert Chan, Complex Systems 2019).

> 아래 상세 설명은 원문입니다 —— 요약과 제목은 번역되어 있습니다.

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.

• 샘플 데이터 카탈로그(DL URL / 라이선스) —— 2-D 는 skimage.data(BSD/public)+ 합성, 3-D 는 실데이터 소스(Stanford/PDS 등)의 DL URL.

• 연산자의 내력·참고문헌 —— 이 연산자 족의 바탕이 된 연구/기법의 출처.

• 알고리즘의 정전(저자·연도)과 용도는 위의 패밀리 사용 가이드에 적혀 있습니다.

아래 프로그램은 실제로 실행됨을 확인했습니다(그림과 같은 입력). Studio 도움말에서는 이 블록이 버튼이 되어 즉시 불러와 실행할 수 있습니다.

alife_lenia 0.50 0.50

• gallery2d_physics_alife_3d — py -3.11 examples/gallery2d_physics_alife_3d.py

*Provenance: ops.py — 2D 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*

alife_lenia — 2D artificial-life op