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ArtLab:重量、組み合わせ、稀少性

相対的特徴重みを設定し、リンクされた選択とオプションレイヤーを理解し、ターゲットを実際にレンダリングできるコレクションと比較します。

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ArtLabワークフローは,整列したソース層と特徴選択から,検討されたコレクション計画とレンダリングアートワークへ移動する。
背景から前面までアートワークを構築し,互換性のある組み合わせを検討し,選択した特徴を持つコレクションをレンダリングする。 拡大するには画像を開く

重みを使ってどのアートワークが選ばれるかを影響します

各変種には重量がある。 重みが大きいほど,同じ層における他の適合選択に対してその選択がより有力になる。 重量10は「10枚を出す」という意味ではない

重みは0から10,000までの整数です アップロードされたアートワークを削除しないでコレクション計画から変種を除外するには、0を設定します。 手動プレビュー選択は画像の検証を助けますが、コレクションの分布を設定しません。

明確な比率から始め,収集計画を見直し,調整する。 ArtLabはリンクに従ってユニークな結果を生成しなければなりません。

層の選択確率を計算する

1つの有効な選択に対して,その重量を有効な変数の総重量と選択スキップ重量で割った。 100で乗算して、結果をパーセントで表示します。 これは有限コレクションに対する厳密な割当てではない。

相対重量式
Choice chance = choice weight ÷ (eligible variant weights + skip weight)
Percentage = choice chance × 100
背景変数重さ計算だチャンスだ
青だ7070 ÷ (70 + 20 + 10)70%
レッド2020 ÷ (70 + 20 + 10)20%
金だ1010 ÷ (70 + 20 + 10)10%

画像のない選択肢を重み付けした

これらのレイヤーは、 単一のレイヤーに含まれます。 画像を描画するときは、画像の色を変更する必要がある。 重み0は、層のリンクが一致するときにオプションスキップがないことを意味します。

帽子重量3,冠重量1,スキップ重量1のハット層に対して,総重量は5:

選択だ重さチャンスだ結果
チャップ33 ÷ 5 = 60%帽子を描画します。特徴が有効になっている場合は Hat: Cap を含む。
クラウン11 ÷ 5 = 20%王冠を描画します。特徴が有効なら Hat: Crown を含む。
レイヤーをスキップ11 ÷ 5 = 20%ハット画像もハット特性もありません。

リンクはそれぞれの組み合わせに対してプールを変更します

条件が一致するときにのみリンクされた変種が競合します。シャツレイヤーが Ivory shirt weight を含む場合は、この条件が一致しないと競合しません 1 金のシャツの重さ 9 それぞれのシャツは 相性の良い体にしか 結びついてない ゴールドシャツは全体的に9倍も 多くない 象牙の体を選択すると象牙のシャツのみ、金の体を選択すると金のシャツのみが使用可能。 体の選択が機会を決める

エディタのパーセントは,レイヤーのリストされた正の重みを使用し,重みをスキップする。 これらは設定の比較に有用であるが,リンク後の全体的な収集頻度の計算ではない。 連結設計では,これらの値を相対重量または重量とラベル付けする。 収集計画を使って結果を見る

リンクがないとき,完全組合せの初期チャンスは層ごとのチャンスの積である。 リンクの場合、各選択で有効なプールを使用します。 互換性のないパスは除外されます。 ユニーク性に対して数え上げた層からの選択が使用された場合,排除層でのみ異なる他の完全組合せも利用できない。 これらの計算は,レンダリング計画中に固定されない。 排除層は全体の組成を選択したときにも重みとリンクに従う。

合致層と変種リンクを作成します

例の設定計算を開始意味がわかる
ボディ:アイボリー80、ゴールド20金は20から始まります 100 = 20%これらは基本的な体の選択です。
クラウン層はボディ→ゴールドを必要とするIvoryはクラウン層をスキップさせます金体のみに冠が可能。
クラウン変形重量1、スキップ重量3金体の場合は1÷4=25%。クラウンはオプションのスキップと競合する。
1つの最初のドラフト、すべての分枝が有効です20% × 25% = 5%.冠状結果の初期確率を示唆するもので,最終コレクションの5%人が冠状を着用するという約束ではない。

利用可能なユニークな組み合わせの数を確認します

独立した層の場合は、各層における有効な選択肢の数を乗じて完全な選択肢を計算します。 ユニーク性のためには、カウント・トゥ・ユニークネスがオンの層の選択肢だけを乗算します。 すべての層を数えたとき、2つの背景×3つの体×4つの帽子は24個の選択を与える。 正のスキップ重みはその計数層に1つの選択を追加する:それらの帽子をオプションにすると、2×3×5 = 30 が得られる。

重量0はこれらの選択から変数を除去します。 正の重みを増やすと,その選好は変化するが,追加の組合せは生成しない。 計数層に異なる変種またはオプションスキップを追加することで,より多くのユニークな選択を生成できる。 背景層を除外した場合、背景層に背景を追加することはその容量を増やさない。

リンクルールの前に表示されるユニーク性数は上限である。 複数の組み合わせが互換性がない場合があり、自動的にスキップされる層はそのパス上で一つの欠落結果しか持たない。 適合する組み合わせのための集合計画チェックを作成します。要求された数が計画できないことを報告するかもしれません。

独立層容量式を示した
Full selections = product of enabled choices across all layers
Uniqueness selections = product of enabled choices across counted layers

10 backgrounds × 5 bodies × 4 eyes = 200 full selections
Background not counted: 5 bodies × 4 eyes = 20 uniqueness selections

作業例:すべての組み合わせを使って比率を上回る

背景はブルー重量9とレッド重量1、帽子はキャップ重量9とクラウン重量1を持つ。 4つの組み合わせしかない。 4 つ全てを要求すると、コレクションはそれぞれの項目を一度含む必要があります。

重みにより大きなコレクションに影響を与える余地を与えるには、レンダリングするアートワークの数よりも実質的に多くの互換性のある組み合わせを提供する。 画像の重複を検出するために、最終画像もチェックされます。

アートワーク背景六つ
1つの組み合わせ青だチャップ
1つの組み合わせ青だクラウン
1つの組み合わせレッドチャップ
1つの組み合わせレッドクラウン

異なる選択は,異なる最終画像を生成する

ユニークな組み合わせとユニークな画像は別々にチェックされる。 2つの異なるソースファイルは同じピクセルを含むことができる。 背景を隠すことはできないが、不透明な上層層はその下の全ての選択肢を隠すことができる。 これらの組み合わせは,平面上異なるが同じ画像を生成する。

結果を保存する前に,各結果の特徴を明らかにし,その特徴を利用して,結果を計算機上で解析する ArtLab 透明なキャンバス上のレイヤー数の合成と 最終画像を同じ作業での以前の結果と比較します 両者が同じならば,未使用の互換組合せを試み,選択した特徴と層数を更新する。 ファイルメタデータの違いや完全に透明なピクセルの下の見えない色は,画像をユニークにしない。

検査は,知覚的な類似性やAI類似性ではなく,正確なピクセルを使用する。 これらはレンダリングジョブ内で適用され,リストアップ後も同様である。 特徴に含めるは、両方のチェックを制御しません。アートワークのみのレイヤーは、ユニーク性に対する計算が有効になっている間、文字のユニーク性に対して計算されます。すべてのレンダリングされたレイヤーは、最終画像のチェックに影響します。

利用可能なアートワークが十分に明確な結果を提供できない場合、または置換試みが多すぎる場合、説明と共にレンダリングを停止する。 これらの結果から,画像の最終的な数を保証するには,エディタで示された組み合わせは不十分であることを示した。

繰り返しのアートワークと一時停止したレンダリングを解決します

計画と実際の結果を重みと比較した

新しいコレクションをレンダリングするか、適切なアートワークを再レンダリングします

  1. 稀少性を見直す

    画像数、有効化された変種、オプションのスキップ、リンク、ユニーク性に関するレイヤーをチェックします。 独立設計の目標%,リンクが存在する場合の相対重みを示した。

  2. 収集計画を作成

    ArtLab は、全コレクションをレンダリングする前に互換性のあるユニークな組み合わせを選択します。サンプリングした組み合わせを見直し、この計画のレイヤー数の下で各レイヤーを拡張します。

  3. 計画と計数を比較した

    計画コレクションの中で,選択した作品が占める割合を計画コレクション全体の割合とする。 また,スキップ層はByリンク/重みとして現れる。

  4. レンダリング前に調整します

    エディタに戻るを使って重み、リンク、アートワーク、ユニーク性のカウントを変更します。変更を保存して新しいプランを作成します。 新しい計画は異なる数を生成する。 特徴ごとの正確な割当はArtLabでは設定されていません。

  5. 最終レイヤー数をチェック

    これは、レンダリングが完了した後に実際に保存された選択数を示します。 複製画像の置換は,計数を原案から変更する。 画像のみの層は特徴を追加しないで構成数を表示します。

ArtLabの重量は稀少度ランクと異なる

重みは,アートワークの生成を指示する。 また,選択した特徴を実際のコレクションにおける特徴と比較する。 重量1の変種は自動的にランク1ではなく,低重量は稀な最終結果を保証できない。

前に ミント あなたが Creator ワークスペースがプレビューできます OpenRarity 保存された全てのアートワーク特徴から、各アートワークを一度に計算します。デプロイまたは適切な再レンダリングは、選択したコントラクトが知られていない限りこのプレビューを削除しません ミント ネットワークの歴史を公開した ERC-721 ランキングを使う OpenRarity ; ERC-1155 編集部が使ってる AuroraRarity 確認しました ミント済み 複製数を表す。公開されたランクは、同じ重みのアートワークのプレビューと異なる場合があります。専用の稀少度ガイドは、公式と各計算が使用するデータを説明します。

遺伝子のスキップは,生成した特徴パターンや特徴数に影響を与える。 Artworkとマークした層は特徴を追加しないので,その組成重みは特徴ランクに直接寄与しない。 ユニーク性に向けた計算は別の生成ルールであり、背景を除外することは保存された背景特徴を稀さ計算から削除しない。 稀少性は記録された希少性を表すものであり、望ましさや価値の約束ではない。

OpenRarityとAuroraRarityの公式

層と連結特徴を作成する

ArtLabの概要