Thread by @IOivm

1)在上一篇貼文裡，我介紹了 #tezos 以及 #genart 的獨特性，而在這一篇貼文中，則是要有系統的教會大家，如何欣賞生成式藝術。時間回到1896年，當觀眾首次看到盧米埃爾兄弟的『火車進站』電影時，他們嚇得驚慌失措而逃離，而這正呈現新媒體的特質，人們必須習慣新的敘事方法後，才能開始理解其內涵。

2)生成式藝術在區塊鏈的推波助瀾下，跟過往的（2021年前）的型態很不同。早些年前，生成藝術因其可複製性，我們在創作時較重視表演性， audio/visual 的形式，是市場主流；嚴格的控制frameRate、與其他媒材的協調性（聲音、光線），然而當區塊鏈讓生成藝術固定型態後，一切的發展又都不同了。

3)現今的生成藝術追求的是：
a.演算法美學(perlin noise、cellular、fractal..
b.自訂系統的個人宇宙
c.迷因文化擴張（pepe、pixel art、ape..
d.當代繪畫性的延伸

演算法是生成藝術的基底，就像是繪畫中我們會使用縫合法、渲染法、重疊法等，如果你能夠看懂其中奧秘，發現藍籌就不會是碰運氣

a)以下介紹幾件經典的作品，以及其演算法
首先是 #fxhash 的genesis代表RGB by @ciphrd
rgb 使用的演算法是細胞自動機，由數學家馮·諾依曼為了模擬生物細胞的自我複製而提出的，並經由康威的生命遊戲等應用，逐漸被世人所熟知。

簡單的規則，卻可以製造有機的結構，成為fx上最經典的作品。

a.2) Perlin noise 、flow field， 流場演算法。
流場演算法是最被人知曉的算法，原因來自於AB #fidenza by @tylerxhobbs 取得的巨大成功。

該算法能夠製造平滑的亂數分佈，並可以運用在2維或3維的座標系統裡，因此特性易於模擬流體、甚至自然植物的生長狀態。

#TurnerLight 也混合此算法以及FBM

a.3)L-system(簡稱LS)，也是模擬植物生長的常用的算式。
在fxhash上面有許多模擬自然的佳作，包含Garden, Monoliths by @zancan 、Mediterranean by @kira0art
、Deep Forest by @nudoru 、Rudeneja by @rhaegar_art 。

LS搭配遞迴可以產生許多有趣變形，它也成為結構化造型必備的算式。

a.4) 遞迴算式也就是差分方程式，透過一次次的迭代，子繼承父，能表現出非常複雜的結構；許多生成藝術家都透過遞迴來製造，無止境可以被探索的世界。

碎形也是其主要運用，常見於自然結構的模擬上。

Microgravity by @iRyanBell 、Mandaloids by @jamportz 、Chrysalis by @arsiliath &
@_monotau

a.5)packing 常用來產生亂數的位置，可以有效的避免物件重疊，透過距離偵測碰撞，可以產生留白的間隔。
當然你也可以透過更進階的quadtree算法來偵測，讓運算效能更好。

你可以見到 Maplands by @amygoodchild 、Sierras by @_NatSarkissian、Automatism by @Yazid，都使用這方法。

a.6)另外使用particle system以及Reaction–diffusion ，也能產生類細胞的組織以及運動狀態，藝術家常用此方法來模擬黏菌 Slime mold (physarum)。
你可以見到 stigmergy by @gengrdn、Primordium by @mxsage、Ethereal Microcosm by @ciphrd 都使用類似方法。