Show page
Recent changes

Differences

This shows you the differences between two versions of the page.

Link to this comparison view

gp:laboratoare:07 [2026/03/30 09:28]
maria_anca.balutoiu [Tasks] 		gp:laboratoare:07 [2026/03/30 09:38] (current)
maria_anca.balutoiu [Tasks]
Line 63: Line 63:
  
 <​code>​ <​code>​
-vector_interpolat ​= (1 - alpha) * A + alpha * B, 0 <= alpha <= 1+def interpolate_latent_vectors(generator,​ noise_start,​ noise_end, steps=10):​ 
 +    generator.eval() 
 +     
 +    with torch.no_grad():​ 
 +        for i in range(steps):​ 
 +            # Calculăm alpha (0 → 1) 
 +            alpha = i / (steps - 1) 
 +             
 +            # Interpolare liniară 
 +            noise_interpolated ​= (1 - alpha) * noise_start ​+ alpha * noise_end 
 +             
 +            # Generăm terenul 
 +            terrain ​= generator(noise_interpolated)
 </​code>​ </​code>​
- 
  
  
Line 110: Line 121:
  
 ==== Tasks ==== ==== Tasks ====
-  - Generați o hartă aleatoare de teren folosind o rețea Generator. +  - Generați 5 hărți aleatorii de teren folosind o rețea Generator: 
-  - **Bonus.** Antrenați un GAN pentru generare de teren. +    * Inițializați un Generator 
- +    ​* ​Generați 5 terenuri diferite folosind vectori latenți aleatorii 
-<​hidden>​ +    ​* ​Vizualizați cele 5 terenuri într-o grilă 
- +    ​* ​Salvați imaginea rezultată 
- +  - **Bonus.** Interpolați doi vectori latenți: 
-==== Implementare ==== +    * Generați doi vectori latenți aleatorii (A și B) 
- +    ​* ​Interpolați între ei în 10 pași 
-=== Generarea unui Teren Aleatoriu === +    ​* ​Vizualizați tranziția de la A la B 
- +    ​* ​Salvați imaginea rezultată
- +
-=== Interpolarea între Terenuri === +
- +
- +
- +
-**Exemplu vizual al interpolării:​** +
-<​code>​ +
-Pas 1:  100% Start + 0% End     → Terenul A +
-Pas 2:  87.5% Start + 12.5% End → Aproape de A +
-Pas 3:  75% Start + 25% End     → Mai aproape de mijloc +
-... +
-Pas 8:  25% Start + 75% End     → Aproape de B +
-Pas 9:  12.5% Start + 87.5% End → Foarte aproape de B +
-Pas 10: 0% Start + 100% End     → Terenul B +
-</​code>​ +
- +
-=== Vizualizare === +
- +
-<code python>​ +
-import matplotlib.pyplot as plt +
- +
-def visualize_terrains(terrains,​ titles=None):​ +
-    fig, axes = plt.subplots(1,​ len(terrains),​ figsize=(15,​ 5)) +
-     +
-    for idx, terrain in enumerate(terrains):​ +
-        # Convertim la numpy +
-        terrain_np = terrain.cpu().numpy() +
-         +
-        # Plotăm cu colormap '​terrain'​ +
-        axes[idx].imshow(terrain_np,​ cmap='​terrain',​ vmin=-1, vmax=1) +
-        axes[idx].axis('​off'​) +
-         +
-        if titles: +
-            axes[idx].set_title(titles[idx]) +
-     +
-    plt.colorbar(label='​Altitudine'​) +
-    plt.show() +
-</​code>​ +
- +
-**Colormap '​terrain'​**:​ Palet de culori special pentru reprezentarea terenurilor:​ +
-  * Albastru închis → ape adânci (valori foarte negative) +
-  * Albastru deschis → ape puțin adânci +
-  * Verde → câmpii, păduri (valori aproape de 0) +
-  * Maro → dealuri (valori pozitive mici) +
-  * Gri/Alb → munți înalți (valori foarte pozitive) +
- +
-==== Tasks ==== +
- +
-=== Task Obligatoriu === +
- +
-**Generați 5 hărți aleatorii de teren folosind o rețea Generator.** +
- +
-**Cerințe:​** +
-  - Inițializați un Generator +
-  ​- ​Generați 5 terenuri diferite folosind vectori latenți aleatorii +
-  ​- ​Vizualizați cele 5 terenuri într-o grilă +
-  ​- ​Salvați imaginea rezultată +
- +
-**Cod de pornire:​** +
-<code python>​ +
-# Inițializare +
-generator = Generator(latent_dim=100,​ terrain_size=64) +
- +
-# Generare +
-terrains = generate_random_terrain(generator,​ num_samples=5) +
- +
-# Vizualizare +
-titles = [f"​Teren #​{i+1}"​ for i in range(5)] +
-visualize_terrains(terrains,​ titles=titles) +
-</​code>​ +
- +
-**Ce să observați:​** +
-  ​* Fiecare teren este diferit (vectori latenți diferiți) +
-  * Terenurile arată ca zgomot structurat (generatorul nu e antrenat) +
-  * Valorile sunt în intervalul [-1, 1] datorită funcției Tanh +
- +
-**Întrebări de reflecție:​** +
-  - De ce terenurile arată diferit unul de altul? +
-  - Cum ar arăta terenurile dacă generatorul ar fi antrenat pe date reale? +
-  - Ce rol are vectorul latent în generarea de teren? +
- +
-=== Task Bonus === +
- +
-**Explorați spațiul latent prin interpolarea între ​doi vectori latenți.** +
- +
-**Cerințe:​** +
-  - Generați doi vectori latenți aleatorii (A și B) +
-  ​- ​Interpolați între ei în 10 pași +
-  ​- ​Vizualizați tranziția de la A la B +
-  ​- ​Salvați imaginea rezultată +
- +
-**Cod de pornire:​** +
-<code python>​ +
-# Generare vectori latenți +
-torch.manual_seed(42) +
-noise_start = torch.randn(1,​ 100) +
- +
-torch.manual_seed(123) +
-noise_end = torch.randn(1,​ 100) +
- +
-# Interpolare +
-terrains = interpolate_latent_vectors(generator,​ noise_start,​ noise_end, steps=10) +
- +
-# Vizualizare +
-titles = [f"Pas {i+1}/​10"​ for i in range(10)] +
-visualize_terrains(terrains,​ titles=titles) +
-</​code>​ +
- +
-**Ce să observați:​** +
-  * Primul teren (Pas 1) corespunde vectorului de start +
-  * Ultimul teren (Pas 10) corespunde vectorului de final +
-  * Terenurile intermediare sunt combinații ale celor doi vectori +
-  * Tranziția este graduală și continuă (nu sunt salturi bruște) +
- +
-**Întrebări de reflecție:​** +
-  - Cum ați putea folosi interpolarea în game development?​ +
-  - Ce se întâmplă dacă folosiți mai mulți pași de interpolare (ex: 50)? +
-  - De ce e importantă continuitatea în spațiul latent? +
- +
-**Aplicații practice:​** +
-  * **Biome transitions**:​ Tranziție smoothă de la deșert la pădure +
-  * **Level variations**:​ Generarea de variații ale aceluiași level +
-  * **Artistic control**: Designer-ul ajustează terenul prin deplasarea în spațiul latent +
- +
-=== Demonstrație Extra (Opțional) === +
- +
-**Reproducibilitatea cu seed-uri** +
- +
-Demonstrați că același seed produce întotdeauna același teren: +
- +
-<code python>​ +
-# Generăm același teren de 3 ori +
-terrain1 = generate_terrain_with_seed(generator,​ seed=42) +
-terrain2 = generate_terrain_with_seed(generator,​ seed=42) +
-terrain3 = generate_terrain_with_seed(generator,​ seed=42) +
- +
-# Generăm un teren diferit +
-terrain4 = generate_terrain_with_seed(generator,​ seed=999) +
- +
-# Vizualizare +
-terrains = [terrain1, terrain2, terrain3, terrain4] +
-titles = ["Seed 42 (run 1)", "Seed 42 (run 2)", "Seed 42 (run 3)", "Seed 999"​] +
-visualize_terrains(terrains,​ titles=titles) +
-</​code>​ +
- +
-**Observații:​** +
-  * Primele 3 terenuri sunt **IDENTICE** +
-  * Al 4-lea teren este **DIFERIT** +
- +
-==== Întrebări de Reflecție Generale ==== +
- +
-  - **Î1:** Care este rolul vectorului latent în generarea procedurală?​ +
-  - **Î2:** De ce folosim funcția Tanh la sfârșitul Generatorului?​ +
-  - **Î3:** Cum ar putea fi folosită interpolarea în spațiul latent pentru a crea tranziții între biome-uri într-un joc? +
-  - **Î4:** Ce avantaje oferă generarea bazată pe seed-uri în game development?​ +
-  - **Î5:** Dacă generatorul ar fi antrenat pe un dataset de munți reali, ce ați aștepta să genereze? +
- +
-==== Notițe Tehnice ==== +
- +
-=== Dimensiuni și Parametri === +
- +
-^ Parametru ^ Valoare ^ Semnificație ^ +
-| **latent_dim** | 100 | Dimensiunea vectorului de zgomot (tipic: 64-256) | +
-| **terrain_size** | 64 | Rezoluția terenului generat (64×64 pixeli) | +
-| **hidden layers** | 256, 512, 1024 | Dimensiunile straturilor ascunse | +
-| **output range** | [-1, 1] | Intervalul valorilor de ieșire (datorită Tanh) | +
- +
-=== Funcții de Activare === +
- +
-**ReLU (Rectified Linear Unit):** +
-  * Formula: f(x) = max(0, x) +
-  * Introduce neliniaritate în rețea +
-  * Permite învățarea de pattern-uri complexe +
-  * Rapid de calculat +
- +
-**Tanh (Tangentă Hiperbolică):​** +
-  * Formula: f(x) = (e^x - e^(-x)) / (e^x + e^(-x)) +
-  * Output în intervalul [-1, 1] +
-  * Folosit la stratul final +
-  * Perfect pentru reprezentarea altitudinii normalizate +
- +
-=== De ce Generatorul Neantrenant Produce Zgomot? === +
- +
-Un Generator **neantrenant** (cu greutăți aleatorii inițiale) produce zgomot structurat pentru că: +
-  - Nu a învățat pattern-urile din date reale +
-  - Greutățile sunt aleatorii → transformări aleatorii +
-  - Structura rețelei impune o formă de bază (64×64), dar conținutul e aleatoriu +
- +
-**Pentru terenuri realiste**, generatorul ar trebui: +
-  - Antrenat pe un dataset de terenuri reale +
-  - Învățat în tandem cu un Discriminator +
-  - Antrenat pentru mii de iterații +
- +
-**În acest laborator**,​ scopul este să înțelegeți:​ +
-  - Cum funcționează un Generator +
-  - Cum spațiul latent controlează output-ul +
-  - Conceptul de interpolare +
-  - Reproducibilitatea cu seed-uri +
- +
-==== Resurse Suplimentare ==== +
- +
-=== Cod Complet === +
- +
-Codul complet pentru laborator se găsește în fișierul:​ +
-  * **gan_terrain_simple.py** - implementarea completă cu toate funcțiile +
- +
-=== Rulare === +
- +
-<code bash> +
-# Rulează tot laboratorul (task obligatoriu + bonus + demo) +
-python gan_terrain_simple.py +
- +
-# Sau importă funcțiile individual +
-python +
->>>​ from gan_terrain_simple import Generator, generate_random_terrain +
->>>​ generator = Generator() +
->>>​ terrains = generate_random_terrain(generator,​ num_samples=3) +
-</​code>​ +
- +
-=== Dependințe Necesare === +
- +
-<code bash> +
-pip install torch torchvision matplotlib numpy +
-</​code>​ +
- +
-=== Extensii Posibile === +
- +
-Dacă vreți să mergeți mai departe: +
-  * **Antrenarea efectivă a unui GAN** pe terenuri reale (Lab 08?) +
-  * **3D Terrain Generation**:​ Generare de terenuri tridimensionale +
-  * **Conditional GAN**: Control asupra tipului de teren generat (muntos/​plat/​ondulat) +
-  * **Higher Resolution**:​ Generare de terenuri 128×128 sau 256×256 +
-  * **Export pentru Unity/​Unreal**:​ Integrare în engine-uri de jocuri+
  
-==== Referințe ==== 
  
-  * **Goodfellow et al. (2014)** - "​Generative Adversarial Networks"​ (paper-ul original GAN) 
-  * **PyTorch Documentation** - https://​pytorch.org/​docs/​stable/​index.html 
-  * **Procedural Generation Wiki** - https://​pcg.fandom.com/​wiki/​Procedural_Generation_Wiki 
-</​hidden>​ 

Cursuri

Laboratoare

Temă

Generarea Procedurală a unei Lumi Virtuale

Resurse

gp/laboratoare/07.1774852093.txt.gz · Last modified: 2026/03/30 09:28 by maria_anca.balutoiu
Show pageOld revisions
Media ManagerBack to top
CC Attribution-Share Alike 3.0 Unported
www.chimeric.de Valid CSS Driven by DokuWiki do yourself a favour and use a real browser - get firefox!! Recent changes RSS feed Valid XHTML 1.0