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“Terra/噪声”的版本间的差异

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(创建页面,内容为“{{模板:TRBox}} 在Terra中,噪声一般是指单纯形噪声或单纯形分形噪声。单纯形噪声是一种梯度噪声。 == 梯度噪声 == 梯度噪声…”)
 
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Simplex(单纯形)是Ken Perlin创建的一个梯度噪声函数,以解决他的旧噪声函数Perlin噪声的局限性。Simplex比Perlin噪声性能更高,尤其是在更高的维度上,而且伪像更少。Terra在群系选取中使用了重新分布、归一化的Simplex噪声。<br />
 
Simplex(单纯形)是Ken Perlin创建的一个梯度噪声函数,以解决他的旧噪声函数Perlin噪声的局限性。Simplex比Perlin噪声性能更高,尤其是在更高的维度上,而且伪像更少。Terra在群系选取中使用了重新分布、归一化的Simplex噪声。<br />
 
单纯形噪声示例:<br />
 
单纯形噪声示例:<br />
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图像上的每个点都有一个灰度值,等于图像坐标处噪声函数的值。如你所见,这些值是伪随机的,但它们之间存在梯度。
 
图像上的每个点都有一个灰度值,等于图像坐标处噪声函数的值。如你所见,这些值是伪随机的,但它们之间存在梯度。
  
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* 频率:0.005:
 
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噪声随着频率的增加而“缩小”,从而导致更急剧的变化。
 
噪声随着频率的增加而“缩小”,从而导致更急剧的变化。
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* 1 Octave:
 
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请记住,八度函数的数量就是相互叠加的噪声函数的数量,每一个附加函数的频率较低,而且加权较低。
 
请记住,八度函数的数量就是相互叠加的噪声函数的数量,每一个附加函数的频率较低,而且加权较低。
  
 
Terra使用单纯形分形噪声进行侵蚀和生成地形。
 
Terra使用单纯形分形噪声进行侵蚀和生成地形。

2020年11月18日 (三) 16:38的版本

在Terra中,噪声一般是指单纯形噪声或单纯形分形噪声。单纯形噪声是一种梯度噪声。

梯度噪声

梯度噪声函数是一个数学公式,用来根据所输入坐标产生一致的伪随机值,并在点与点之间产生梯度。具有相同种子的相同的噪声函数总是为一对坐标产生相同的值,或单纯形分形噪声。单纯形噪声是梯度噪声的一种形式。

单纯形噪声

Simplex(单纯形)是Ken Perlin创建的一个梯度噪声函数,以解决他的旧噪声函数Perlin噪声的局限性。Simplex比Perlin噪声性能更高,尤其是在更高的维度上,而且伪像更少。Terra在群系选取中使用了重新分布、归一化的Simplex噪声。
单纯形噪声示例:
Terranoise5.png
图像上的每个点都有一个灰度值,等于图像坐标处噪声函数的值。如你所见,这些值是伪随机的,但它们之间存在梯度。

频率

频率是指坐标的变化影响噪声等级的变数。从本质上说,频率可以被认为是“放大或缩小”的一种噪声。

示例:

  • 频率:0.005:

Terranoise5.png

  • 频率: 0.01:

Terranoise3.png

  • 频率:0.02:

Terranoise4.png

噪声随着频率的增加而“缩小”,从而导致更急剧的变化。

单纯形分形噪声

在某些应用中,单纯形噪声过于平滑,无法产生“真实”的效果。观察上面的图像,你可能会注意到它们很“模糊”。在某些情况下,更多的随机性是可取的。这就是单纯形分形噪声有用的地方。单纯形分形噪声将不同频率的多个单纯形噪声函数叠加在一起,以产生更“嘈杂”的结果。

(译者注:Octave在电子学上是指频率加倍或是除以2,在音乐领域翻译为“八度”——Wikipedia

  • 1 Octave:

Terranoise5.png

  • 2 Octaves:

Terranoise7.png

  • 3 Octaves:

Terranoise7.png

  • 4 Octaves:

Terranoise8.png

请记住,八度函数的数量就是相互叠加的噪声函数的数量,每一个附加函数的频率较低,而且加权较低。

Terra使用单纯形分形噪声进行侵蚀和生成地形。