2d Perlin噪音。 为什么我必须取位移和梯度矢量的点积？

Question

考虑到这一点 ，我不明白为什么我必须考虑梯度矢量的点积和指向该点的位移。 谁能解释我为什么要这样做？ 我实际上理解了本教程，在该教程中，他们只是进行了简单的模糊处理以计算网格点的值（称为平滑噪声）。 在这两种情况下，线性插值对我都很清楚。 那么谁能解释我为什么要在第一个教程中采用位移的点积和所谓的“梯度向量”呢？ 有什么作用？

Answer 1

好吧，我现在想通了。 第一个教程的噪声是所谓的梯度噪声，而第二个教程的噪声是值噪声。 ken的经典Perlin噪声是梯度噪声（质量和性能更好），而值噪声则更容易理解。 但是在这两种情况下，八度都加了n次（梯度噪声不能代替此过程）。 看到：

http://en.m.wikipedia.org/wiki/Value_noise

http://en.m.wikipedia.org/wiki/Gradient_noise

渐变噪声为长度为1的随机向量的网格设置了种子。这些向量彼此之间的距离为1。 取位移矢量从4个最近的网格点到我想要的点的点积，以及在这4个点处播种的梯度矢量，对于这4个点中的每一个，结果将在-1和1之间。 然后可以对这些值进行插值以获得实际的点值。

值噪声为每个网格点实时生成随机值，它们之间的距离为1。这些值是通过种子生成的，允许我一遍又一遍地获得相同的值。 当我选择要获取的点周围的平方根时，我会根据所传递的坐标实时生成随机值（可以在第二个tut中看到此类生成器的算法），然后使用周围的网格点对其进行模糊处理以获得平稳的声音。