Maker Dungeon

Génère des donjons procéduraux pour les makers, passionnés et concepteurs de jeux afin d'explorer la connectivité des pièces et les concepts de disposition sans code.

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À propos de cet outil

Maker Dungeon génère des dispositions de donjon déterministes et conçues procéduralement pour les makers, passionnés et concepteurs de jeux. Il produit une carte connectée de pièces et de couloirs adaptée aux prototypes sur table et numériques. La graine offre des variations reproductibles et accepte des biais thématiques pour influencer la forme et l'espacement des pièces. Les données de sortie incluent un graph de disposition (pièces avec positions et tailles) et des relations d'adjacence pour le routage ou le parcours IA. Des aperçus SVG optionnels facilitent la visualisation sans outils supplémentaires. Cela le distingue des esquisses de carte ad hoc en fournissant des données exportables avec une connectivité explicite.

Conceptuellement, un processus pseudo-aléatoire initialisé place des pièces rectangulaires dans un espace défini, puis les relie par des couloirs pour assurer la connectivité. La graine garantit des variations reproductibles, tandis que les thèmes optionnels biaisent l'esthétique et l'espacement. Les données clés comprennent un graph de disposition et les relations d'adjacence pour le routage ou le parcours IA. Des aperçus SVG optionnels aident à la visualisation sans outils supplémentaires. Ce produit se distingue des simples esquisses de carte en offrant des données exportables avec une connectivité explicite.

Bénéficiaires: concepteurs solo, studios indépendants, enseignants et étudiants explorant les concepts de level design. Sa valeur réside dans des variations reproductibles à partir d'entrées minimales, des structures de données claires et des exports compatibles moteurs. Caractéristiques clés: génération déterministe, assurance de connectivité, options de thématisation et sorties JSON/SVG pour une intégration rapide dans les pipelines d’actifs. Cas d’usage: exploration rapide de concepts ou données de semence pour contenus procéduraux dans les jeux et les simulations.

Comment utiliser

  1. Fournir les entrées: seed, taille cible ou nombre de pièces, densité et thème optionnel.
  2. Définir les contraintes: ajuster le ratio des pièces ou la densité si nécessaire.
  3. Lancer la génération: exécuter l'algorithme procédural pour produire les pièces et les couloirs.
  4. Examiner les sorties: inspecter le graph de disposition, les métadonnées des pièces et la connectivité.
  5. Exporter: enregistrer au format JSON ou SVG pour l'intégration dans un moteur.
How to use maker dungeon

Frequently Asked Questions

Trouvez des réponses rapides

Quelles entrées sont requises ?
Les entrées obligatoires sont une graine pour les variations et une taille cible du layout ou un nombre de pièces souhaité pour définir l'échelle. Les entrées optionnelles incluent densité, thème et contrôles d'aspect pour influencer le résultat sans modifier la déterminité.
Quels formats de sortie existent ?
Les sorties incluent un graph de disposition structuré en JSON avec les pièces et les connexions, et une prévisualisation SVG optionnelle. Les moteurs et éditeurs peuvent importer le JSON; la visualisation peut utiliser le SVG pour des révisions rapides.
Le layout est-il garanti entièrement connecté ?
Oui, l'algorithme assure la connectivité en créant des couloirs qui relient toutes les pièces; généralement via une approche d’arbre couvrant pour garantir un chemin entre toutes les pièces.
Puis-je régénérer des variations sans changer la graine ?
Les régénérations produisent des dispositions différentes uniquement si la graine ou les paramètres changent. Avec une graine fixe et les mêmes paramètres, les exécutions répétées donnent des résultats reproductibles.

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