演算植生 Algorithmic Cultivation

品牌定義： 利用數學噪聲與仿生邏輯 (Biomimetic Logic)，引導貴金屬結構如同植物般「受控生長 (Guided Growth)」，重現自然界獨有的有機連續性。
目的： 強調紋理生成具有內在的數學邏輯與有機連續性，而非隨機的貼圖拼貼。
適用情境： 當設計需要表現「有機生長 (Organic Growth)」、「脈絡 (Veiny)」、「混沌 (Chaotic)」、「多孔/骨骼 (Porous)」或「圖靈斑圖 (Turing Patterns)」等特性時。

「我們不創造形狀，我們設計生成形狀的規則」
核心原理：
程序化生成 (Procedural Generation) 與 非線性動力系統 (Non-Linear Dynamical Systems)。
應用如反應擴散系統 (Reaction-Diffusion System)，模擬化學物質擴散與反應，生成斑馬紋、豹紋等自然圖案（圖靈模式）。
物理機制：
結構支撐路徑 (Structural Path Finding)： 應用最短路徑邏輯，計算金屬鑄造流道或寶石鑲嵌爪位的最佳受力分佈，模擬植物根系的抓地力。
奇異吸子 (Strange Attractors)： 模擬混沌系統中，軌跡看似隨機但具有自相似性的複雜圖案。
數學基礎： 隨機過程 (Stochastic Process) 與 Dijkstra 演算法。
利用圖論計算網格上的加權距離，生成非傳統的拓撲結構。

在 Blender 中實現 GEO-08 的標準操作流程與工具對應
核心工具
Geometry Nodes (幾何節點)： 實現演算植生的核心平台。
Voronoi Texture： 生成多孔、細胞狀或泰森多邊形結構。
Shortest Edge Path Node： 利用 Dijkstra 演算法，在曲面上生成如同生物脈絡般的有機紋理。
進階應用：
時域凝固模擬 (Temporal Solidification)： 透過驅動噪聲的 W 軸 (W-axis)，模擬液態金屬在凝固瞬間的流動紋理與混沌演化。
Volume to Mesh： 將生成的複雜噪聲體積實體化，創造出「骨骼感」的有機結構。