Perlin 噪声如何从排列数组中获取向量？答案

【问题标题】：Perlin noise how to get a vector from a permutation-array?Perlin 噪声如何从排列数组中获取向量？
【发布时间】：2014-04-26 03:42:53
【问题描述】：

我目前正在尝试在 HLSL 上以 2D 方式实现 perlin 噪声。我看了Ken's improved Perlin Noise，但我不明白从排列数组到向量的转换是如何工作的。我知道我可以得到这样的哈希码

int g00 = p[floorX + p[floorY]],
    g10 = p[floorX + 1 + p[floorY]],
    g01 = p[floorX + p[floorY + 1]],
    g11 = p[floorX + 1 + p[floorY + 1]];

（floorX 和 floorY 是分解为 8 位的地板 x,y 坐标。）

来自here，但我还是不明白。我也不明白 Ken 的实现中的“grad(...)”- 方法是如何工作的。谁能解释一下它是如何工作的？

【问题讨论】：

标签： hash gradient permutation perlin-noise

【解决方案1】：

Ken Perlin 的实际 java 实现实际上是他的 GPU 实现的伪代码，这意味着某些部分（尤其是您坚持的部分）是完全无法理解的（使用一些优化理论）。

为了可读性，尝试来自 Simplex Noise Demystified' (2005) in pdf 的 Stefan Gustavson 的参考 java 实现，它更易读，因为它部分设计为教学工具。

他的 grad() 函数中的一长串位操作和条件（使用三进制速记运算符）用于选择伪随机单位向量。特别是，它应该从围绕单位圆（在 2D 中）或球体（在 3D 中近似于立方体边的中点）等分布的集合中进行选择，并且以相同的概率这样做每一个。如果哈希例程对最低 4 位进行了充分加扰，那么这 16 个选项可以映射到 12 个最佳 3D 向量（长度为 sqrt2）快速 - 这就是它正在做的事情（而且，恕我直言，为什么Perlin 噪声很少达到他在随附论文中提出的标准。

特别是，他将两个轴单位向量（x、y 和 z）相加——伪随机选择，每个具有伪随机确定的符号。

由于您想要 2D 噪点，我建议您对渐变本身使用查找表，但请使它们的长度都相同（它看起来比 Perlin 在附录中复制的 EveryWhere 中留下的快捷方式要好一些，并且向量通常已经是浮点数）。而且你实际上可以选择 8 个好的基础梯度（所以按位加扰可以在不变形的情况下工作！）。

【讨论】：