가치 노이즈보다 펄린 노이즈의 이점

펄린 노이즈의 내부 작동을 조사하면서 왜 단순한 값 노이즈 대신 펄린 노이즈를 사용해야하는지 궁금했습니다. 내가 올바르게 이해하는 한 다음이 적용됩니다.

펄린 노이즈는 격자 기반 노이즈 함수로, 기본 노이즈 공간의 모든 지점에 대해 n 차원 그라디언트 (원래 구현에 대한 랜덤, 개선 된 것에 고정)를 할당합니다. 이제 거리 벡터와 그라디언트 벡터 사이의 내적을 계산하여 공간의 모든 점에 대한 값을 쿼리 할 수 ​​있습니다. 그런 다음 계산 된 모든 값의 평균을 계산하고 쿼리 된 값을 가져옵니다.

그러나 그라디언트 벡터를 사용하지 않고 임의의 값을 사용하면 값 노이즈가 동일하지 않습니까? 또한 값 노이즈의 값 사이를 보간하기 때문에 펄린 노이즈에서 추가 계산 단계 (도트 곱)를 사용하여 어떤 이점도 볼 수 없습니다.

그렇다면 왜 가치 노이즈 대신 펄린 노이즈를 사용해야합니까? 펄린 노이즈가 왜 그렇게 인기가 있습니까?

펄린 노이즈의 장점은 전체 주파수 분포입니다. 값 노이즈는 보간 된 간단한 값을 사용하기 때문에 여러 값의 행이 조금씩 다를 가능성이 더 높습니다. 결과적으로 사진의 일부 영역에는 약간의 변화가있을 수 있으며 일부 영역에는 많은 변화가있을 수 있습니다.

그라디언트를 사용하면 보간이 값으로 수행되지 않고 접선간에 계산되므로이 효과가 줄어 듭니다. 이제 평평한 곡선을 만드는 것이 더 어렵습니다 (접선 모두 공 선형이어야 함).

출처 : Martin Ender가 언급 한 것처럼이 질문은 이미 다른 StackExchange 커뮤니티에 게시되었습니다 . 이 Math.SE 게시물을 참조하십시오 .