NFT generator

Gently crafted for MHAF

Authored by Koo Hyong Mo

multiprocessing 기능을 통해 컴퓨터의 CPU 갯수에 비례하여 싱글스레드 대비 X10속도로 이미지를 생성할 수 있음.

see image-generator.py for further information

Prerequisites

• Python 3.8
• PyCharm 2021.3.3 (Professional Edition)
• Dependencies in requirements.txt

Settings

아래 파일들을 다음 포맷에 맞도록 모두 준비한다.

config.yaml

title: Meta Human
description: Meta Human Always Fancy

base_uri: https://ipfs.io/ipfs/Qme42XjH7tBpvqyCqQFoa6UmbXehnRbwk5NDVATCSVQvf3

# Change the seed until a million dollar collection is generated.
seed: 888

start: 1

size:
  width: 2000
  height: 2000

# Z-index order of image from bottom to top
order:
  - background
  - h_effect
  - h_faceAccessories
  - type
  - eyes
  - mouth
  - ear
  - neck
  - mask
  - hair
  - h_headgear_hair
  - faceAccessories
  - h_hair
  - clothing
  - offhand
  - headgear
  - effect

config.{type_name}.yaml

config.xx.yaml

# Number of unique images you are going to create.
number: 10

traits:
  background:
    Gray:
      prob: 40
    Sky Blue:
      prob: 30
    Blue:
      prob: 20
    Purple:
      prob: 10
    .
    .
    .
    
  effect:
    Smoke:
      prob: 30
    None:
      prob: 70

.env

Pinata에서 API key를 추출해 사용한다

PINATA_API_KEY=
PINATA_SECRET_KEY=

layer

• Type 별로 공통으로 쓰이는 레이어는 common에 넣는다
• 이름은 같지만 Type 별로 달라지는 레이어는 알맞는 폴더(xx, xy)에 넣는다
• PNG만 사용한다

폴더구조:

layer		
    ㄴ Background	
      ㄴ common
      ㄴ xx
      ㄴ xy
    
    ㄴ Hair	
      ㄴ common
      ㄴ xx
      ㄴ xy
    ㄴ ....	
      ㄴ common
      ㄴ xx
      ㄴ xy

Usage

generator.py

준비된 레이어와 확률을 기반으로 NFT 이미지와 메타데이터를 만들어냄

1. 타입별 Trait 생성
2. 각 Trait의 무결성 검증
3. metadata 폴더에 메타데이터 저장
4. Trait 기반으로 이미지 생성후 images 폴더에 저장

uploader.py

만들어진 NFT 이미지와 메타데이터를 자동으로 IPFS에 업로드함

1. 이미지 IPFS에 업로드
2. 메타데이터 이미지 링크 업로드된 파일의 CID로 변경
3. 수정된 메타데이터 IPFS에 업로드