Симплексный шум против шума Перлина

«Если он не сломан, не чините его».

Посмотрите, сможете ли вы найти кого-нибудь, кто объяснит вам, почему Simplex лучше. «Это быстрее и распространяется на множество измерений» и «попытки симплексного шума уменьшить сложность функций шума более высоких измерений» были тем, что я обнаружил. Большинство из нас работает в двух или трех измерениях, а может и в четырех, если нам повезет, и мы будем делать что-то со временем.

Я думаю, будет справедливо сказать, что Perlin используется мало в реальном времени, слишком медленно обрабатывать, что для большинства целей достаточно стандартного шума Perlin. В предварительных рендерингах (например, используемых в киноиндустрии) время не так важно, поскольку рендеринг в любом случае выполняется медленно; а в моделировании в реальном времени у нас есть достаточно способов уменьшить объем текущей обработки, поэтому маловероятно, что вы собираетесь создавать массивные карты шума каждые несколько нано / миллисекунд - это просто базовая оптимизация в реальном времени.

Я бы совсем не удивился, если бы это было просто из-за названия. Вы должны выбирать между шумом Перлина и симплексным шумом. Последний новее и имеет ряд преимуществ. Но, знаете, это звучит как «простая» версия из двух. Я выберу более сложный; шум должен быть сложным, не так ли?

Люди склонны быть довольно иррациональными.

Некоторое предпочтение классическому шуму Перлина может исходить из возможности использовать известные значения, приводящие к известным визуальным характеристикам, в отличие от затрат времени, необходимого для поиска входных параметров, необходимых для получения эквивалентного выходного сигнала с использованием симплексного шума.

[симплексный шум] имеет несколько иной визуальный характер, поэтому он не всегда является прямой заменой классического шума плагином. Приложения, которые зависят от подробных характеристик классического шума, таких как точный размер элемента, точный диапазон значений или статистика более высокого порядка, могут нуждаться в некоторых изменениях, чтобы они хорошо выглядели при использовании симплексного шума.
Stefan Gustavson's Демистификация симплексного шума

Кен Перлин запатентовал свой алгоритм симплексного шума. Насколько мне известно, его классический алгоритм не запатентован.

Просто какой-то анекдотический опыт, причина, по которой я использовал классический шум Перлина, заключалась в том, что у Кена Перлина была реализация на C классического шума Перлина, одновременно предоставляя Java-реализацию улучшенного шума Перлина. Как бы глупо это ни звучало, классический шум Перлина было легче скопировать и вставить в мою программу, поэтому я его и использовал. Я всегда намеревался портировать эту реализацию Java, но классический Perlin работал достаточно хорошо, поэтому я никогда не удосужился добавить его.

У Стефана Густавсона есть несколько очень хороших реализаций Simplex Noise на языке C, здесь

Я еще не работал с симплексным шумом, но могу подумать о нескольких причинах:

• Может быть, потому, что мы привыкли к квадратам и углам 90 градусов? Квадраты, кубы ... для нас гораздо более естественны, чем треугольники, тетраэдры или гипертетраэдры.
• Каждый слой шума Перлина - это просто растровое изображение.
• Результатом шума Перлина являются квадраты, которые легко разбить на мозаику. А текстуры часто представляют собой выложенные плиткой квадраты.
• Обычно вы используете малоразмерный шум. По моему опыту, наиболее распространены 2D и 3D.
• Симплексный шум просто сложнее понять и реализовать
• Вероятно, сэмплеры в графической карте могут выполнять интерполяцию ортогональных растровых изображений, используемых в шуме Перлина, но не интерполяцию растровых изображений под углом 60 градусов, используемых в симплексном шуме. (этот пункт может быть ошибочным, я не работал с видеокартами несколько лет)

Я бы ответил на этот вопрос прямо, потому что шум Перлина очень прост для понимания. С другой стороны, симплексный шум гораздо более сложный и опасный зверь. Настроить и запустить реализацию Perlin намного проще, чем симплексную, и поэтому она пользуется большим спросом. В случае симплекса не помогает то, что оба очень похожи в визуальных эффектах (особенно после того, как вы немного измените шум).

Кеннет Перлин сам разработал симплексный алгоритм для аппаратной реализации и, таким образом, принял проектные решения, которые делают это Полегче. Один из примеров этого можно увидеть в цитате из патента.

Потребность в табличной памяти: исходный алгоритм шума основывался на нескольких поисках в таблицах, которые вполне разумны в программной реализации, но которые в аппаратной реализации являются дорогостоящими и представляют собой узкое место с точки зрения затрат, особенно когда требуется несколько экземпляров функции шума. в параллели. В идеале реализация Noise не должна полагаться на наличие таблиц значительного размера.

Симплексный шум выглядит хуже, imho, и многие думают, что в больших измерениях он выглядит «все хуже». Я по-прежнему рекомендую его вместо perlin для большинства приложений, поскольку большинство из них будет использовать не только простой симплекс, а его октавы, которые выглядят примерно так же, как октавы перлина, и значительно быстрее для октав.