Разработка уникальных игровых миров – одна из основных задач в игровой индустрии. Процедурная генерация дает возможность создавать мультивселенную локаций, адаптирующихся под предпочтения игрока. Этот подход экономит время разработки и повышает уровень реиграбельности. В статье я подробно рассмотрел основные алгоритмы процедурной генерации, такие как шум Перлина, диаграммы Вороного и клеточные автоматы, а также их применение для построения ландшафтов, подземелий и уровней в игровых движках Unity и Unreal Engine.
В современном геймдизайне процедурная генерация становится популярной благодаря гибкости и масштабируемости, однако этот инструмент не нов - он стоит у самых истоков геймдева. Изначально его применяли как один из способов оптимизировать хранение данных: процедурная генерация открыла возможность уместить целые миры в несколько килобайт памяти. Сегодня же разработчики используют его, в основном, для динамического формирования контента.
Процедурная генерация применяется для создания ландшафтов, городов, подземелий, случайно сгенерированных миссий и даже для компоновки сюжета. Среди основных алгоритмов выделяется шум Перлина, используемый для генерации текстур и высотных карт, диаграммы Вороного для органических форм, а также клеточные автоматы, позволяющие смоделировать сложное поведение систем, таких как пещерные структуры.
Основные алгоритмы процедурной генерации
Ниже мы разберем ключевые алгоритмы (Perlin Noise, Voronoi, клеточные автоматы), их применение в Unity и Unreal Engine, а также рассмотрим примеры из популярных игр.
Perlin Noise
Шум Перлина – это градиентный шум, разработанный Кеном Перлином в 1983 году, который вошел в число популярных инструментов для создания процедурных текстур. Шум генерируется из множества точек, на значения которых влияют значения окружающих точек. Алгоритм легко расширяется до двух, трех и даже четырех измерений, создавая как двумерные текстуры, так и трехмерные карты высот. Шум Перлина используется для создания ландшафтов, облаков, дыма, огня, тумана и других эффектов приближенных к реалистичным. Он также является базой для создания фрактальных шумов (например, фрактального броуновского движения) для повышения детализации.
Пример использования в Unity:
В Unity для генерации высотного ландшафта можно применять метод Mathf.PerlinNoise(), который принимает две координаты и возвращает значение в диапазоне [0, 1].
using UnityEngine;
public class TerrainGenerator : MonoBehaviour {
public int width = 256;
public int height = 256;
public float scale = 20f;
void Start() {
Terrain terrain = GetComponent<Terrain>();
terrain.terrainData = GenerateTerrain (terrain.terrainData);
}
TerrainData GenerateTerrain (TerrainData data) {
data.heightmapResolution = width + 1;
data.size = new Vector3(width, 600, height);
float[,] heights = new float[width, height];
for (int x = 0; x < width; x++) {
for (int y = 0; y < height; y++) {
float xCoord = (float)x / width * scale;
float yCoord = (float)y / height * scale;
heights[x, y] = Mathf.PerlinNoise(xCoord, yCoord);
}
}
data.SetHeights(0, 0, heights);
return data;
}
}Этот скрипт создает холмистую местность, где параметр scale регулирует «масштаб» шума.
Игры, использующие Perlin Noise:
Minecraft: Генерация биомов и рельефа.
No Man’s Sky: Формирование базовой структуры планет.
Terraria: Создание подземных слоев.
Диаграммы Вороного
Диаграммы Вороного – это разбиение пространства на ячейки, где каждая точка внутри ячейки ближе к своему центру (семени), чем к любым другим центрам. Алгоритм Worley noise использует эту структуру для генерации текстур и паттернов. Главные моменты:
Распределение семян. Сначала случайным образом выбираются точки (семена), после чего пространство делится на области, каждая из которых содержит все точки, ближайшие к одному семени.
Использование. Такой подход используется для создания органических текстур, имитации структур природных материалов, моделирования клеток, пещер и даже распределения биомов в игровых мирах. Также для моделирования трещин или территорий.
Преимущества. Диаграммы Вороного создают интересные, естественные формы, благодаря которым уровни выглядят непредсказуемыми и разнообразными.
Пример Диаграммы Вороного. Каждая точка в каждой области ближе к своему семени, чем к любому другому
Пример реализации на Unreal Engine:
В Unreal Engine используют Blueprints или C++ для создания диаграмм Вороного. Например, генерация диаграммы может осуществляться путем распределения точек по игровой области и расчета расстояний до ближайших точек, после чего каждая точка получает свой цвет или текстуру в зависимости от расстояния до ближайшего семени.
Игры, использующие Voronoi:
No Man’s Sky: Распределение ресурсов и зон на планетах.
Civilization VI: Генерация карты с континентами.
Dwarf Fortress: Разделение регионов на климатические зоны.
Клеточные автоматы
Клеточные автоматы представляют собой метод моделирования динамических систем на основе простой сетки с дискретными состояниями ячеек. В геймдизайне клеточные автоматы часто применяются для генерации пещер, лабиринтов и других сложных структур, где небольшие изменения правил приводят к неожиданным результатам. Каждая ячейка изменяет свое состояние в зависимости от состояний соседей, что позволяет моделировать сложные системы из простых правил. Например, правило «если у клетки меньше 4 соседей, она становится пустой» используется для моделирования пещер. Метод легко адаптируется под разные задачи – от генерации биомов до симуляции распространения огня или роста растений.
Пример применения в Unity:
public class CaveGenerator : MonoBehaviour {
public int width = 50;
public int height = 50;
public string seed;
public int fillPercent = 45;
private int[,] map;
void Start() {
GenerateCave();
}
void GenerateCave() {
map = new int[width, height];
// Заполнение карты случайными значениями
for (int x = 0; x < width; x++) {
for (int y = 0; y < height; y++) {
map[x, y] = (Random.Range(0, 100) < fillPercent) ? 1 : 0;
}
}
// Сглаживание по правилу клеточного автомата
for (int i = 0; i < 5; i++) {
SmoothMap();
}
}
void SmoothMap() {
for (int x = 0; x < width; x++) {
for (int y = 0; y < height; y++) {
int neighbourCount = GetNeighbourCount(x, y);
if (neighbourCount > 4) map[x, y] = 1;
else if (neighbourCount < 4) map[x, y] = 0;
}
}
}
} Игры, использующие клеточные автоматы:
Terraria: Генерация подземных пещер.
RimWorld: Создание естественных укрытий на карте.
Alien: Isolation: Процедурное размещение объектов на уровнях.
Сравнительная таблица алгоритмов процедурной генерации
Алгоритм | Основная идея | Преимущества | Ограничения |
Шум Перлина | Генерация градиентного шума с использованием интерполяции | Реалистичные, плавные переходы; масштабируемость | Требует больших вычислительных ресурсов при высоких разрешениях |
Диаграммы Вороного | Разбиение пространства на области по ближайшим семенам | Естественное распределение объектов; органичный вид | Резкие границы; для сглаживания может потребоваться дополнительная обработка |
Клеточные автоматы | Моделирование через итеративное обновление состояний ячеек | Простая реализация; высокая вариативность | Чувствительность к выбору правил; может понадобиться доработка чтобы избежать однообразия |
Примеры реализации на игровых движках
Реализация в Unity
Unity предоставляет большое количество встроенных функций для процедурной генерации. Примеры включают использование метода Mathf.PerlinNoise() для генерации ландшафта, а также реализацию клеточных автоматов для создания пещер или лабиринтов.
Для усиления детализации и придания рельефу «натурального» вида часто применяют метод, когда к базовому шуму добавляют несколько слоев (октав) с разными масштабами и амплитудами. Это похоже на наложение мелких деталей (холмов и долин) поверх крупной структуры (горы и равнины), что делает ландшафт более реалистичным. Такой приём называется фрактальным броуновским движением (Fractal Brownian Motion).
После того как создан рельеф, необходимо «заселить» его объектами, такими как деревья, камни или здания. Для этого алгоритм использует сгенерированное значение шума в каждой точке местности, которое помогает определить, где должен располагаться объект.
Примерно это можно представить так: если значение шума в определённом участке находится в определённом диапазоне, то в этом месте размещается дерево, а если значение выше – может появиться камень или даже здание. Такой метод позволяет равномерно распределить объекты по ландшафту, сохраняя при этом ощущение случайности и естественности, как если бы природа сама определяла, где вырастут деревья или появятся скалы.
Реализация в Unreal Engine
В Unreal Engine процедурная генерация часто реализуется с использованием Blueprints и C++ кода. Возможны следующие подходы:
Генерация уровней через Blueprints. С помощью нод можно создать логическую схему, генерирующую узлы уровня, коридоры и другие элементы. Это помогает левел-артистам настраивать генерацию без сильного погружения в код.
Использование плагинов. Есть готовые плагины, способные генерировать сложные миры (например, процедурные города, ландшафты, леса). Такие решения часто используют комбинацию алгоритмов, в том числе диаграмм Вороного для формирования основных блоков уровней.
Пример: Генерация процедурного города
Один из примеров – процедурная генерация для игры «The Future City Project», где сначала генерируется сетка дорог, затем между ними создаются островки, заполняемые комнатами и коридорами. Использование жадного алгоритма поиска пути для соединения узлов графа позволяет получить логичную структуру уровня.
Применение клеточных автоматов для генерации подземелий и лабиринтов
Клеточные автоматы способствуют созданию сложных структур, где простые правила порождают неожиданные формы. Такой подход применяется для генерации пещерных систем и лабиринтов, которые характеризуются высокой реиграбельностью.
Пример алгоритма «Жизни»:
Каждая ячейка двумерного массива может находиться в двух состояниях – «живая» (например, пустота) или «мертвая» (камень). На каждом шаге состояния ячеек обновляются согласно числовым правилам, зависящим от количества соседей. Итеративное применение этих правил приводит к образованию естественных, «нерегулярных» форм.
Гибридные решения
В современных проектах часто используют гибридные подходы: например, для генерации масштабного ландшафта применяется шум Перлина, а для создания мелких деталей (разброс объектов, текстурные вариации) – диаграммы Вороного и клеточные автоматы.
Пример из игры "Valheim":
Perlin Noise: Генерация гор и океанов.
Voronoi: Разделение карты на зоны (Луга, Болота, Горы).
Шум Дейдры (Diamond-Square): Детализация текстур.
Как выбрать подходящий алгоритм?
При выборе алгоритма процедурной генерации важно учитывать требования проекта. Для создания больших открытых миров идеально подходит шум Перлина с фрактальным броуновским движением, а для моделирования внутренних пространств (подземелий, пещер) – клеточные автоматы. Диаграммы Вороного хорошо работают для создания органических форм и распределения объектов.
Алгоритм | Сложность | Применение | Примеры игр |
Perlin Noise | Низкая | Ландшафты, текстуры | Minecraft, No Man’s Sky |
Voronoi | Средняя | Биомы, зоны | Civilization VI |
Клеточные автоматы | Высокая | Пещеры, лабиринты | Terraria, RimWorld |
Ключ к успешной процедурной генерации – грамотная настройка параметров:
Масштаб и смещение. Регулируйте коэффициенты масштаба шума для достижения нужного уровня детализации.
Октавность. При использовании фрактального шума подбирайте число октав, чтобы избежать чрезмерной однородности или, наоборот, чрезмерной детализации.
Правила клеточного автомата. Подберите правила, соответствующие желаемой форме и плотности структур.
Современные движки, такие как Unity и Unreal Engine, предлагают готовые инструменты и плагины для процедурной генерации. Это может сильно ускорить процесс разработки, позволяя сконцентрироваться на художественном и игровом дизайне, а не на реализации алгоритмов на низких уровнях.
Нужно проводить тщательное тестирование сгенерированных миров, чтобы убедиться в отсутствии «разрывов», артефактов и нежелательных повторений. Часто процесс генерации комбинируется с ручной корректировкой ключевых элементов для обеспечения баланса и эстетической завершенности.
Заключение
Процедурная генерация заменяет ручное создание контента алгоритмическим, предоставляя:
Разнообразие – уникальные игровые сессии с изменяемыми ландшафтами, объектами и событиями.
Эффективность – сокращение временных затрат на производство контента за счет автоматизации.
Реиграбельность – непредсказуемость генерируемых элементов повышает длительность engagement.
Алгоритмы формируют контент на основе заданных разработчиком правил: параметров карты, типов объектов, их распределения и взаимосвязей. Использование случайных чисел гарантирует уникальность каждого результата, исключая повторяемость.
Несмотря на вычислительную сложность и необходимость тонкой настройки, преимущества процедурной генерации очевидны: сокращение времени разработки, экономия памяти и возможность создавать практически бесконечное количество вариантов игровых локаций. Такой подход не только повышает интерес к игре, но и позволяет разработчикам экспериментировать с новыми идеями, создавая непредсказуемые и живые миры.
