perlin噪声对值噪声的影响

Question

在调查perlin噪声的内部工作时，我想知道为什么人们会使用perlin噪声而不是简单的值噪声。据我所知，以下各点适用：

Perlin噪声是一种基于格的噪声函数，它为底层噪声空间中的每个点分配n维梯度(原实现是随机的，改进的是固定的)。现在，您可以通过计算距离向量和梯度向量之间的点积来查询空间中每个点的值。之后，您将计算出的所有值进行平均值，并获得所查询的值。

但是，如果不使用梯度向量而是随机值，值噪声不是一样的吗？由于我还在值噪声的值之间进行插值，所以在perlin噪声中使用额外的计算步骤(点积)无法看到任何好处。

那么，为什么我要使用perlin噪声而不是值噪声呢？为什么佩林的噪音这么受欢迎？

Answer 1

perlin噪声的好处是频率的总体分布。由于value噪声使用的是简单的内插值，所以有更大的可能性，一行几个值的差别很小。其结果是，您图片中的某些区域可能包含了很少的变化，而有些区域可能包含了大量的变化。

通过使用梯度，您降低了这一效果，因为插值不是通过值来完成的，而是在切线之间计算的。现在更难有一个平坦的曲线(两个切线必须是共线的)。

资料来源:正如Martin所指出的，这个问题已经发布在另一个StackExchange社区:参见这个Math.SE帖子。