WaveFunctionCollapse Docker部署指南：跨平台算法运行环境搭建
项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/wa/WaveFunctionCollapse 你还在为WaveFunctionCollapse（WFC）算法的跨平台部署烦恼吗？是否遇到过开发环境与生产环境不一致导致的运行错误？本文将通过Docker容器化技术，一步解决WFC在Linux、Windows和macOS系统中的部署难题，让你轻松体验基于量子力学思想的位图生成算法。读完本文你将获得：Docker镜像构建指南、容器化运行流程、样本配置方法以及常见问题解决方案。
项目简介
WaveFunctionCollapse是一款基于量子力学思想的位图生成工具，能从单个示例图像生成局部相似的新位图。该算法通过"波函数坍缩"过程，在保持局部图案一致性的前提下创建无限扩展的纹理或地图。项目核心代码包含Model.cs基础模型、OverlappingModel.cs重叠模型和SimpleTiledModel.cs平铺模型，支持多种生成模式。
算法工作流程包括：
- 读取输入位图并提取N×N图案
- 初始化"波函数"数组表示所有可能状态的叠加
- 通过最小熵启发式选择区域进行状态坍缩
- 传播约束信息直至生成完整输出或检测到矛盾
环境准备
系统要求
- Docker Engine 20.10+
- Docker Compose 2.0+
- 至少2GB内存（生成高分辨率图像时建议4GB+）
资源获取
克隆项目仓库：
git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/wa/WaveFunctionCollapse.git
cd WaveFunctionCollapse
项目主要文件结构：
- 核心代码：Model.cs、Program.cs
- 配置文件：samples.xml
- 样本图像：samples/目录下包含30+示例图像
- 瓦片集：tilesets/目录包含城堡、电路、房间等场景的瓦片定义
Docker镜像构建
创建Dockerfile
在项目根目录创建Dockerfile：
FROM mcr.microsoft.com/dotnet/sdk:6.0 AS build
WORKDIR /app
COPY *.csproj ./
RUN dotnet restore
COPY . ./
RUN dotnet publish -c Release -o out
FROM mcr.microsoft.com/dotnet/runtime:6.0
WORKDIR /app
COPY --from=build /app/out ./
COPY samples.xml ./
COPY samples/ ./samples/
COPY tilesets/ ./tilesets/
COPY images/ ./images/
VOLUME ["/app/output"]
ENTRYPOINT ["dotnet", "WaveFunctionCollapse.dll"]
该Dockerfile采用多阶段构建：
- 构建阶段：使用.NET SDK编译项目
- 运行阶段：使用轻量级.NET Runtime镜像，仅包含运行时依赖
构建镜像
执行构建命令：
docker build -t wavefunctioncollapse:latest .
构建成功后，使用docker images命令可看到新创建的镜像：
REPOSITORY TAG IMAGE ID CREATED SIZE
wavefunctioncollapse latest abc123456789 5 minutes ago 210MB
容器化运行
基本运行命令
生成默认样本（使用samples.xml中第一个配置）：
docker run -v $(pwd)/output:/app/output wavefunctioncollapse:latest
生成结果将保存在宿主机的output目录下。
自定义参数运行
指定样本和输出尺寸：
docker run -v $(pwd)/output:/app/output wavefunctioncollapse:latest --sample Cave --width 512 --height 512
常用参数说明：
--sample：指定样本名称（对应samples.xml中的样本ID）--width/--height：输出图像尺寸--periodic：启用周期性边界条件--ground：设置地面瓦片ID（用于城堡等场景）
样本配置详解
样本配置文件samples.xml定义了所有可用生成参数。以洞穴生成为例：
<sample id="Cave" model="Overlapping" width="48" height="48" N="3" periodicInput="True" periodicOutput="False" symmetry="8" ground="0">
<path>samples/Cave.png</path>
</sample>
关键参数说明：
model：生成模型（Overlapping/SimpleTiled）N：图案大小（3表示3×3像素）symmetry：对称变换数量（8表示全对称）periodicInput：是否将输入视为周期性纹理
修改配置后无需重新构建镜像，只需挂载配置文件：
docker run -v $(pwd)/samples.xml:/app/samples.xml -v $(pwd)/output:/app/output wavefunctioncollapse:latest
高级应用
瓦片集使用
项目提供多种预定义瓦片集，位于tilesets/目录：
- Castle.xml：城堡场景瓦片定义
- Summer.xml：夏季景观瓦片集
- Rooms.xml：房间布局生成瓦片
使用瓦片集生成地图：
docker run -v $(pwd)/output:/app/output wavefunctioncollapse:latest --sample Rooms --width 1024 --height 768
3D模型生成
WFC支持通过2D切片生成3D效果，如城堡场景：
docker run -v $(pwd)/output:/app/output wavefunctioncollapse:latest --sample Castle3D --width 256 --height 256
常见问题解决
生成失败/矛盾
若算法频繁检测到矛盾（输出目录无文件或日志显示"contradiction"）：
- 尝试增大
N值（从3改为4）增加图案上下文 - 启用周期性边界条件（
--periodic参数） - 减少输出尺寸或降低复杂度要求
性能优化
生成高分辨率图像时优化建议：
- 使用
--threads参数启用多线程处理 - 减少
N值（最小可设为2）降低计算复杂度 - 增加内存限制：
docker run --memory=4g ...
输出质量调整
提高生成质量的技巧：
- 使用更高质量的输入样本（如samples/City.png）
- 调整样本配置中的
weight参数平衡图案分布 - 尝试不同对称性设置（
symmetry参数：1-8）
总结与展望
通过Docker容器化部署，WaveFunctionCollapse算法实现了真正的跨平台运行能力。本文介绍的部署方案具有以下优势：
- 环境一致性：消除"在我机器上能运行"的问题
- 隔离性：不影响主机系统配置
- 可移植性：一次构建，到处运行
- 可扩展性：轻松集成到CI/CD流程或云服务中
未来可以进一步探索：
- 构建Web界面实现可视化配置
- 开发REST API提供生成服务
- 集成GPU加速提高生成速度
鼓励读者尝试不同样本和参数组合，探索WFC算法的无限可能。如有问题或发现新的应用场景，欢迎在项目仓库提交issue或PR。
附录：常用命令速查
| 功能 | 命令 |
|---|---|
| 构建镜像 | docker build -t wavefunctioncollapse:latest . |
| 默认运行 | docker run -v $(pwd)/output:/app/output wavefunctioncollapse:latest |
| 指定样本 | docker run -v $(pwd)/output:/app/output wavefunctioncollapse:latest --sample Chess |
| 自定义尺寸 | docker run -v $(pwd)/output:/app/output wavefunctioncollapse:latest --width 1024 --height 768 |
| 查看帮助 | docker run wavefunctioncollapse:latest --help |
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
