松鼠|化身_生成式NFT艺术品创作教程

篇首语：本文由编程笔记#小编为大家整理，主要介绍了生成式NFT艺术品创作教程相关的知识，希望对你有一定的参考价值。

在这个教程中&＃xff0c;我们将学习如何使用使用一组基础特征实现生成式NFT艺术品。使用的工具包括Python和Scrappy Squirrels提供的基础特征库。

用熟悉的语言学习 以太坊DApp开发 &＃xff1a;Java | Php | Python | .Net / C# | Golang | Node.JS | Flutter / Dart

像Cryptopunks 和Bored Ape Yacht Club这样的Marquee NFT 项目 已经产生了数亿美元的收入&＃xff0c;并让
开发者成为了百万富翁。这些项目&＃xff08;以及当今大多数其他成功的 NFT 项目&＃xff09;的共同点是它们都是PFP 项目。这意味着它们通常是 10,000 多个化身的集合&＃xff0c;其中每个化身都是独一无二的&＃xff0c;并且具有一组特征。

在这个教程中&＃xff0c;我们将学习如何使用自定义稀有度生成这样的收藏。我们将使用Scrappy Squirrels团队创建的库来完成此任务。在本教程结束时&＃xff0c;你将生成自己的自定义头像集合以及关联的元数据。

1、准备工作

我们的库是用 Python 编写的&＃xff0c;因此需要在计算机上安装Python&＃xff0c;此外你还需要 pip&＃xff0c; 它将为我们安装重要的软件包。可以到此网站并下载最新版本的 Python。即使不熟悉如何编程&＃xff08;使用 Python 或其他方式&＃xff09;也可以学习本教程。

你还需要一位了解数字艺术的艺术家来创建自己的定制收藏。但是&＃xff0c;这不是学习本教程所必需的。我们将为你提供某些测试图像。

作为本教程的一部分&＃xff0c;我们将引导你完成创建Scrappy Squirrels NFT 的过程&＃xff0c;这是我们已经启动的一个真实项目。本教程以及后续教程是我们路线图目标的一部分&＃xff0c;旨在让人们更容易访问 NFT 和区块链。

松鼠已经使用超过 85 个特征生成。这里有几个示例&＃xff1a;

2、生成式NFT图像的实现机制

我们在上面看到的松鼠是通过将 PNG 图像堆叠在一起生成的。尽管没有蓝筹 NFT 项目描述他们如何产生艺术&＃xff0c;但我们确信这也是他们所做的。你看到的几乎每个 NFT 头像都是一组堆叠的 PNG 图像。

从右上角开始&＃xff0c;如果你将每个特征图像按顺时针顺序堆叠&＃xff0c;一个接一个&＃xff0c;最终会得到位于中心的图像。这里有几点需要注意&＃xff1a;

• 每个特征图像&＃xff08;以及最终的松鼠头像&＃xff09;具有完全相同的尺寸。
• 除了背景特征&＃xff08;这是第一个特征&＃xff09;之外&＃xff0c;其他所有特征图像都有透明背景。
• 特征图像必须堆叠以获得正确的松鼠头像&＃xff08;即从右上角顺时针方向&＃xff09;。
• 特征图像的绘制方式使其位置相对于所有其他特征都有意义。
• 我们可以将任何特征与同一类别的另一个特征交换&＃xff08;例如&＃xff0c;将红色衬衫换成蓝色衬衫&＃xff09;。因此&＃xff0c;在这种情况下&＃xff0c;如果每个特征 类别有 10 个特征&＃xff0c;我们理论上可以生产 1 亿只不同的松鼠。

因此&＃xff0c;艺术家的工作是创建各种特征类别的多个图像。你可以根据需要拥有尽可能多或尽可能少的特征类别。请记住&＃xff0c;可能的组合数量会随着特征类别的数量呈指数增长。

在Scrappy Squirrels项目中&＃xff0c;我们创建了 8 个特征类别&＃xff1a;

每个特征类别都有不同数量的特征图像。例如&＃xff0c;我们有 11 种不同的衬衫可供使用&＃xff1a;

现在轮到你了。你需要确定要使用的特征类别并为每个类别生成特征图像。确保它们满足上述条件&＃xff08;应具有相同的尺寸&＃xff0c;应正确定位等&＃xff09;。
此外&＃xff0c;请确保正确命名特征图像。你为图像命名的内容将出现在元数据文件中。

完成此操作后&＃xff0c;我们现在就可以使用库自动生成我们的收藏了&＃xff01;如果你不是艺术家&＃xff08;或无法接触艺术家&＃xff09;&＃xff0c;请不要担心&＃xff01;我们
有一些示例图像可供你使用。

注意&＃xff1a;目前该库仅能够处理 PNG 图像。我们将很快增加对其他媒体类型的支持。

3、下载库并安装所需的软件包

我们的生成式NFT艺术库在 GitHub上 免费提供。

下载库后&＃xff0c;打开终端或命令提示符&＃xff0c;然后运行以下命令&＃xff1a;

pip install Pillow pandas progressbar2


运行此命令将安装我们的库所依赖的三个重要的 Python 包&＃xff1a;

• Pillow&＃xff1a;一个图像处理库&＃xff0c;可以帮助我们堆叠特征图像。
• Pandas&＃xff1a;一个数据分析库&＃xff0c;可以帮助我们生成和保存图像元数据。
• Progressbar&＃xff1a;一个库&＃xff0c;它会告诉我们图像生成发生时的进度。

4、添加自定义资产

在你下载的generation-art-nft存储库中&＃xff0c;会看到有一个assets文件夹。如果有可用的自定义特征艺术品&＃xff0c;请将此文件夹的内容替换为你的资产。在我们的例子中&＃xff0c;assets文件夹有 8 个子文件夹&＃xff0c;代表适当命名的类别&＃xff08;见上文&＃xff09;&＃xff0c;每个子文件夹都有该特定类别的特征图像。

如果没有自定义图稿&＃xff0c;请保持默认资产文件夹不变。

5、配置 config.py 文件

这是生成头像集合之前的最后一步&＃xff08;也许也是最重要的一步&＃xff09;。打开config.py文件并按照以下说明进行填写。

配置文件由一个名为 CONFIG 的 Python 变量组成。CONFIG 是一个 Python 列表&＃xff08;由 [] 封装&＃xff09;。它包含按需要堆叠的顺序排列的特征类别列表。这里的顺序非常重要。这是一个示例配置。

CONFIG &＃61; [

&＃39;id&＃39;: 1,
&＃39;name&＃39;: &＃39;background&＃39;,
&＃39;directory&＃39;: &＃39;Background&＃39;,
&＃39;required&＃39;: True,
&＃39;rarity_weights&＃39;: None,
,

&＃39;id&＃39;: 2,
&＃39;name&＃39;: &＃39;body&＃39;,
&＃39;directory&＃39;: &＃39;Body&＃39;,
&＃39;required&＃39;: True,
&＃39;rarity_weights&＃39;: &＃39;random&＃39;
,

&＃39;id&＃39;: 3,
&＃39;name&＃39;: &＃39;eyes&＃39;,
&＃39;directory&＃39;: &＃39;Expressions&＃39;,
&＃39;required&＃39;: True,
&＃39;rarity_weights&＃39;: None
,

&＃39;id&＃39;: 4,
&＃39;name&＃39;: &＃39;head_gear&＃39;,
&＃39;directory&＃39;: &＃39;Head Gear&＃39;,
&＃39;required&＃39;: False,
&＃39;rarity_weights&＃39;: None
,

&＃39;id&＃39;: 5,
&＃39;name&＃39;: &＃39;clothes&＃39;,
&＃39;directory&＃39;: &＃39;Shirt&＃39;,
&＃39;required&＃39;: False,
&＃39;rarity_weights&＃39;: None
,

&＃39;id&＃39;: 6,
&＃39;name&＃39;: &＃39;held_item&＃39;,
&＃39;directory&＃39;: &＃39;Misc&＃39;,
&＃39;required&＃39;: True,
&＃39;rarity_weights&＃39;: None,
,

&＃39;id&＃39;: 7,
&＃39;name&＃39;: &＃39;hands&＃39;,
&＃39;directory&＃39;: &＃39;Hands&＃39;,
&＃39;required&＃39;: True,
&＃39;rarity_weights&＃39;: None,
,

&＃39;id&＃39;: 8,
&＃39;name&＃39;: &＃39;wristband&＃39;,
&＃39;directory&＃39;: &＃39;Wristband&＃39;,
&＃39;required&＃39;: False,
&＃39;rarity_weights&＃39;: [100, 5, 5, 15, 5, 5, 15, 15, 5, 1]
,
]


每个特征类别都表示为一个 Python 字典&＃xff08;由 封装&＃xff09;。所需要做的就是在 CONFIG 列表中按顺序定义这些特征类别字典。

特征类别字典有 5 个它需要的键。它们是id、name、directory、required 和 rarity_weights。创建新层&＃xff08;或替换现有层&＃xff09;时&＃xff0c;请确保已定义所有这些键。

下面是为每个键分配值的方式&＃xff1a;

• id&＃xff1a;层数。例如&＃xff0c;如果主体是需要堆叠的第二个特征类别&＃xff08;或层&＃xff09;&＃xff0c;它的 id 将为 2。请注意&＃xff0c;层仍必须以正确的顺序定义。
• name&＃xff1a;特征类别的名称。这可以是你选择的任何内容。它将出现在元数据中。
• directory&＃xff1a;资产中包含该特定特征类别图像的文件夹的名称。
• required&＃xff1a;如果每个图像都需要此类别。某些特征类别&＃xff08;例如背景、身体和眼睛&＃xff09;必须出现在每个头像中&＃xff0c;而某些其他 类别&＃xff08;例如头饰、腕带或衣服&＃xff09;可以是可选的。我们强烈建议你将第一层所需的值设置为 true。
• rarity_weights&＃xff1a;这个类别将决定你的特征有多普遍&＃xff08;或稀有&＃xff09;。查看下一部分以获取更多详细信息。

6、配置稀有权重

rarity_weights键可以采用三种值&＃xff1a;None、Random 或 Python 列表。让我们一一探索每个值。

如果将 rarity_weights 值设置为None&＃xff0c;每个特征将被分配相同的权重。因此&＃xff0c;如果有 5 个特征&＃xff0c;则每个特征将出现在大约 20% 的化身中。

如果required为 False&＃xff0c;则同样可能根本无法获得该特定特征。在前一种情况下&＃xff0c;如果required属性设置为 false&＃xff0c;则每个特征将出现在大约 16.6% 的头像中。另有 16.6% 的化身根本没有这种特殊特征。

将rarity_weights设置为 ‘random’&＃xff08;注意括号&＃xff09;会随机为每个类别分配权重。我们强烈建议你不要使用此功能。始终采用相同或自定义的用户定义稀有度。

Python 列表可能是分配稀有度权重的最常用方法。首先要做的是转到特征类别文件夹并按名称对特征图像进行排序。例如&＃xff0c;对Wristbands文件夹进行排序将为我们生成以下内容&＃xff1a;

可以看到我们有 9 种不同类型的腕带。现在&＃xff0c;我们需要定义一个 Python 列表&＃xff08;由 [] 封装&＃xff09;&＃xff0c;其中每个数字代表按升序分配给特定特征的权重。

如果必需的设置为 True&＃xff0c;则权重的数量应等于该类别的特征数量。如果必需的设置为 False&＃xff0c;那么权重的数量应该等于特征数量加一。

在我们的例子中&＃xff0c;如果需要腕带&＃xff0c;我们将在列表中定义九个权重&＃xff0c;如果不需要&＃xff0c;我们将定义十个权重。在后一种情况下&＃xff0c;第一个重量将是与根本没有腕带相关的重量。

让我们看一下我们为腕带定义的rarity_weights。

[100、5、5、15、5、5、15、15、5、1]


由于不需要腕带&＃xff0c;我们设置了十个重量&＃xff08;九加一&＃xff09;。第一个重量是与根本没有腕带相关的重量。第二个权重与Cheetah乐队相关联&＃xff0c;第三个权重与Giraffe乐队相关联&＃xff0c;依此类推。注意这里的字母顺序。

权重越高&＃xff0c;特定特征越常见。例如&＃xff0c;Cheetah的权重为 5&＃xff0c;没有手环的权重为 100。这意味着拥有Cheetah手环的几率是没有手环的 20 倍。

7、生成NFT艺术品集合

一旦配置了 config.py 文件&＃xff0c;现在是时候生成你的集合了。打开终端&＃xff08;或命令提示符&＃xff09;并导航到generation-art-nft文件夹运行以下命令&＃xff1a;

python nft.py


运行此命令将启动图像生成程序。它将首先检查 config.py 文件是否有效。接下来&＃xff0c;它将告诉你不同的可能组合的总数。然后它会询问你要创建多少个头像。我们建议创建比你想要创建的多 20% 的内容&＃xff0c;这样即使在删除重复项之后也有足够的剩余。在我们的例子中&＃xff0c;我们选择创建 12,000 个化身&＃xff0c;尽管我们想要 10,000 个。然后它会要求你为集合命名&＃xff0c;然后开始生成过程。

我们花了大约 30 分钟来生成 11,957 个头像&＃xff08;删除重复后&＃xff09;。图像及其相关元数据将在输出文件夹中可用。

图像文件夹看起来像这样。请注意&＃xff0c;这只是一个示例&＃xff0c;而不是我们生成的最终松鼠&＃xff1a;

元数据文件是一个 CSV 文件&＃xff0c;可以将其导入 Excel 并进行分析&＃xff08;例如哪个特征最稀有、哪个特征组合最常见、头像稀有度排名等&＃xff09;。

原文链接&＃xff1a;生成式NFT艺术品创作教程 — 汇智网