算法艺术生成 (Algorithmic Art)

创意设计中等复杂度

通过代码创造独特的艺术作品，每个作品都是算法的独特表达，同时保持完全可重现。

💡 一句话介绍

使用 p5.js 创建参数化、可重现的生成式艺术，支持流场、粒子系统、分形等多种算法美学，输出交互式 HTML 作品。

🎯 这个技能能做什么？

核心能力

  1. 🎨 创建生成式艺术

    • 流场和粒子系统动画
    • 分形和递归图案
    • 几何和谐与数学美学
    • 噪声驱动的有机图案

  2. 🔄 完全可重现

    • 相同种子产生相同作品
    • 支持创建艺术系列（种子 1-100）
    • 适合 NFT 和数字收藏品

  3. ⚙️ 参数化控制

    • 实时调整艺术参数
    • 交互式探索种子空间
    • 导出独立 HTML 文件

  4. 📦 专业输出

    • 单文件 HTML（自包含，无需服务器）
    • 画廊级视觉质量
    • 支持静态和动画渲染

🎬 适合什么场景？

典型使用场景

场景 1: 数字艺术创作

创建独特的生成式艺术作品用于展览、NFT 或艺术项目。

示例任务:

  • 创建基于流场的抽象艺术
  • 生成分形树系列作品
  • 设计参数化几何图案

产出: 交互式 HTML 艺术作品，可调整参数并导出

场景 2: 艺术探索实验

通过算法探索不同的视觉风格和美学方向。

示例任务:

  • 探索 100 个种子变体找到最佳作品
  • 实验不同噪声函数的视觉效果
  • 组合多种算法模式

产出: 系列作品集，每个种子对应独特视觉

场景 3: 教育演示

展示计算美学、生成式设计和创意编程原理。

示例任务:

  • 演示算法如何产生复杂性
  • 教学噪声函数和随机性
  • 展示参数对视觉的影响

产出: 可交互的教学示例，学生可实时调整参数

📸 快速示例

示例 1: 有机湍流

需求: 创建流动的、类似烟雾的有机图案

效果:

  • 5000 个粒子在多层噪声流场中运动
  • 速度决定颜色（快速粒子明亮，慢速粒子暗淡）
  • 轨迹累积形成有机密度图

关键参数:

particleCount: 5000      // 粒子数量
noiseScale: 0.003        // 噪声尺度（越小越平滑）
flowSpeed: 2.0           // 流动速度

示例 2: 递归树形

需求: 生成自然的树形分支结构

效果:

  • 递归 7 层的分形树
  • 每个分支遵循黄金比例但略有随机
  • 线条粗细随递归层级递减

关键参数:

recursionDepth: 7        // 递归深度
branchAngle: 25          // 分支角度（度）
lengthRatio: 0.618       // 长度比例（黄金分割）
randomness: 0.1          // 随机性强度

🚀 如何开始使用？

快速上手（3 步）

1️⃣ 告诉 Claude 你的艺术需求

"创建一个基于粒子流场的生成式艺术，风格是有机流动的"

2️⃣ Claude 会输出

  • 算法哲学文档（.md）：描述艺术理念
  • 交互式 HTML 文件：可直接在浏览器打开

3️⃣ 调整和探索

  • 拖动滑块调整参数
  • 点击"Random"探索不同种子
  • 找到喜欢的效果后下载 PNG

🎓 谁适合使用这个技能？

  • ✅ 数字艺术家 - 创作程序化艺术作品
  • ✅ NFT 创作者 - 生成可验证的独特作品
  • ✅ 创意编程者 - 探索代码与艺术的交叉领域
  • ✅ 设计师 - 为项目创建程序化视觉元素
  • ✅ 教育工作者 - 教授生成式艺术和计算美学

📚 深入了解

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👉 查看完整指南

完整指南包含：

  • 🔧 详细工作流程和步骤
  • 📖 算法哲学创建方法
  • 💻 p5.js 实现技术细节
  • 🎨 高级示例和最佳实践
  • 📄 模板和参考文档说明

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