원래 Perlin 노이즈가 Simplex 노이즈보다 이점이 있습니까?

펄린 노이즈 는 가장 인기있는 절차 적 노이즈 함수 중 하나입니다. Perlin은 나중에 Perlin 노이즈의 단점 중 일부, 특히 더 높은 차원과 방향 인공물에 대한 비 효율성을 개선하는 Simplex 노이즈 를 개발했습니다 (Wikipedia는 Simplex 노이즈의 5 가지 장점을 나열합니다). 여전히 Perlin 노이즈가 널리 사용되는 것으로 보입니다. 주된 이유는 Simplex 노이즈가 개념적으로 이해하기가 훨씬 어렵다는 것을 상상할 수 있지만, 지금은 구현이 충분해야 직접 구현할 필요가 없습니다.

Perlin 노이즈는 Simplex 노이즈보다 장점이 있습니까? 노이즈 함수를 선택할 때 Simplex 대신 Perlin을 선택하겠습니까?

질문에 직접 대답하기 위해 : Simplex noise는 특허 를 받았지만 Perlin noise는 특허 를받지 않았습니다. 그 외에도 Simplex noise에는 귀하의 질문에 이미 언급 된 많은 장점이 있으며 약간 증가 된 구현 어려움 외에도 두 가지 알고리즘 중 더 나은 알고리즘입니다.

많은 사람들이 여전히 Perlin 소음을 선택하는 이유는 더 널리 알려져 있기 때문입니다. 또한 Perlin 노이즈는 값 노이즈 와 FBM (Fractal Brownian Motion) 의 조합과 매우 혼동된다는 점에 주목할 가치가 있습니다.

펄린 노이즈, 심플 렉스 노이즈 및 값 노이즈는 모두 코 히어 런트 노이즈를 합성하는 방법입니다. 반면에 FBM ( "FBM 노이즈"라고도 함)은 더 복잡한 기능을 얻기 위해 서로 다른 스케일로 서로 다른 레이어의 노이즈를 추가 할 때 사용됩니다. FBM과 값 노이즈의 조합은 구현이 간단하고 지형 합성, 절차 적 구름 및 친구에게 매우 유용 할 수 있으며 매우 인기가 있습니다. 그러나 펄린 소음으로 잘못 표기되는 경향이있어 오해의 소지가있는 인기를 끌고 있습니다.