FNAF Map Generator

Le FNAF Map Generator crée des agencements déterministes basés sur une grille et issus d’une graine pour soutenir le design de niveaux d’horreur et de survie. Il s’adresse aux concepteurs de jeux, aux artistes de niveaux et aux chercheurs étudiant la génération procédurale de contenu dans des environnements similaires à FNAF. Utilisez l’outil lorsque vous avez besoin de mises en page répétables avec des nombres de pièces configurables, une connectivité des couloirs et des points d’apparition ajustables; les résultats peuvent être exportés vers des outils en aval.
La logique clé place des pièces rectangulaires non chevauchantes dans une grille définie par l’utilisateur, puis connecte les pièces par des couloirs via le chemin le plus court afin d’assurer une traversabilité complète. Des fonctionnalités optionnelles incluent l’accentuation de la forme des pièces, des layouts basés sur des zones et une largeur de couloir ajustable pour répondre aux objectifs de rythme et de visibilité. Les sorties principales sont une matrice de carte et un catalogue de pièces, complétés par des métadonnées telles que la graine et la densité pour traçabilité.
L’outil distingue les entrées obligatoires (graine, taille de grille et densité cible) des options avancées (tolérance des impasses, placement d’obstacles et formats d’export). Il fournit des données structurées prêtes pour un traitement ultérieur par les éditeurs de niveaux, les artistes et les moteurs de jeu.
Du point de vue algorithmique, le générateur utilise un générateur de nombres aléatoires seedé, un packing de rectangles pour placer les pièces et une étape de connectivité qui crée un ensemble minimal de couloirs via une exploration de type BFS. Un post-traitement optionnel peut introduire un encombrement contrôlé pour imiter l’ambiance thématique tout en préservant la jouabilité.
Cet outil est conçu pour un prototypage rapide, la reproductibilité au sein des équipes et l’intégration dans les pipelines de conception. Ses différenciateurs incluent des graines déterministes, des données exportables explicites et des contraintes claires sur la taille des pièces et la connectivité, permettant des comparaisons cohérentes entre les itérations.