ОГЛЯД І АНАЛІЗ АЛГОРИТМІВ ПРОЦЕДУРНОЇ ГЕНЕРАЦІЇ ІГРОВИХ СВІТІВ
DOI:
https://doi.org/10.32782/tnv-tech.2024.4.9Ключові слова:
Perlin Noise, Improved Noise, Simplex Noise, Diamond-Square, Fractal Noise, процедурна генерація, розробка ігор, створення локацій.Анотація
Комп'ютерні ігри в сучасному світі стали важливою частиною культури та розваг. Одним з основних елементів, що впливає на сприйняття гри, є ігровий світ, де розгортаються події. З розвитком ігрової індустрії та зростанням популярності відеоігор виникає потреба у швидкому створенні нових ігрових світів. У цьому контексті застосування алгоритмів процедурної генерації стає корисним, оскільки вони дозволяють автоматично створювати ігрові середовища із заданими характеристиками. Процедурна генерація ігрових світів – це метод, який дозволяє створювати різноманітні ігрові середовища за допомогою алгоритмів і випадкових процесів. На сьогодні існують різні алгоритми процедурної генерації, такі як алгоритми генерації шумів, фрактальної геометрії, клітинні автомати. Метою цього дослідження є аналіз алгоритмів, методів та підходів до процедурної генерації тривимірних ігрових світів, опис їх роботи та визначення особливостей. В роботі були проаналізовані алгоритми Perlin Noise, Improved Noise, Simplex Noise, Diamond-Square, Fractal Noise. В якості показників було обрано швидкість роботи, якість генерації та раціональність використання пам’яті. Якість генерації оцінювалась щодо реалістичності та різноманітності отриманих локацій. Для ігор, де важливою є швидкість генерації ландшафтів більше підходять Simplex Noise та Diamond-Square. Diamond- Square, хоча і простий у реалізації, менш гнучкий для великих світів. Якщо ж потрібна максимально деталізована карта, варто звернути увагу на Fractal Noise, але він потребує значних обчислюваних ресурсів. Для отримання цікавих та різноманітних ігрових світів краще використовувати комбінації декількох алгоритмів, наприклад один для створення базового ландшафту а інший для деталізації. Алгоритми процедурної генерації дозволяють створювати великі, деталізовані світи з мінімальним ручним втручанням, що значно економить час і ресурси та робить гру більш інтерактивною та непередбачуваною.
Посилання
Balint J. T., Bidarra R. Procedural Generation of Narrative Worlds. IEEE Transactions on Games. Vol. 15, no. 2. Pp. 262-272. June 2023. DOI: https://doi.org/10.1109/TG.2022.3216582.
Deitke M., VanderBilt E., Herrasti A. et all. ProcTHOR: Large-Scale Embodied AI Using Procedural Generation. Advances in Neural Information Processing Systems. Vol. 35. Pp. 5982-5994. 2022.
Gellel A., Sweetser P. A Hybrid Approach to Procedural Generation of Roguelike Video Game Levels. In Proceedings of the 15th International Conference on the Foundations of Digital Games (FDG '20). Association for Computing Machinery, New York, NY, USA, Article 3. Pp. 1–10. 2020. DOI: https://doi.org/10.1145/3402942.3402945.
Mark B., Berechet T., Mahlmann T., Togelius J. Procedural Generation of 3D Caves for Games on the GPU. Paper presented at Foundations of Digital Games, United States. 2015. URL: https://lucris.lub.lu.se/ws/portalfiles/portal/6067634/5464988.pdf.
Soares de Lima E., Feijó B., Furtado A. L. Procedural Generation of Quests for Games Using Genetic Algorithms and Automated Planning. 18th Brazilian Symposium on Computer Games and Digital Entertainment (SBGames), Rio de Janeiro, Brazil. Pp. 144-153. 2019. DOI: https://doi.org/10.1109/SBGames.2019.00028.
Fischer R., Dittmann P., Weller R. et al. AutoBiomes: procedural generation of multi-biome landscapes. The Visual Computer. Vol. 36. Pp. 2263–2272. 2020. DOI: https://doi.org/10.1007/s00371-020-01920-7.
Марчук Д.К., Левківський В.Л., Марчук Г.В., Голенко М.Ю. Система розпізнавання дактильної мови української абетки. Вчені записки Таврійського національного університету імені В.І. Вернадського. Серія: Технічні науки. Т. 33 (72), № 6. С. 109–114. 2022. DOI: https://doi.org/10.32782/2663-5941/2022.6/19
Levkivskyi V., Marchuk D., Lobanchykova N., Pilkevych I., Salamatov D. Available parking places recognition system. CEUR Workshop Proceedings 4th Workshop for Young Scientists in Computer Science & Software Engineering. Vol. 3077, Pp. 123–134. 2022. URL: http://ceur-ws.org/Vol-3077/paper07.pdf
Марчук Д.К. Аналіз сучасних алгоритмів виявлення і розпізнавання об’єктів з відеопотоку для систем управління паркуванням в реальному часі. Вісник Хмельницького національного університету. Серія: «Технічні науки». № 3. С. 339-347. 2023. DOI: https://www.doi.org/10.31891/2307-5732-2023-321-3-17-23
Perlin K. Improving noise. ACM Trans. Graph. 21, 3. Pp. 681–682. 2002. DOI: https://doi.org/10.1145/566654.566636.
Ryan J. S., Cowling P., Alfred Walker J. Procedural generation using spatial GANs for region-specific learning of elevation data. IEEE Conference on Games (CoG). IEEE, 2019.
Fournier A., Fussell D., Carpenter L. Computer rendering of stochastic models. Commun. ACM 25, 6. Pp. 371–384. 1982. DOI: https://doi.org/10.1145/358523.358553.
Lautakoski J. Procedurell generering av terräng Perlin noise eller Diamond-Square: med fokus på exekveringstid och framkomlighet. Dissertation. 2016. URL: https://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:his:diva-12854.
Gavin S P Miller. The definition and rendering of terrain maps. SIGGRAPH Comput. Graph. 20, 4. Pp. 39–48. 1986. DOI: https://doi.org/10.1145/15886.15890.
Adrian C., Liarokapis F. Fractal nature-generating realistic terrains for games. 7th International Conference on Games and Virtual Worlds for Serious Applications (VS-Games). IEEE, 2015.
