What & How & Why

Noises

Houdini 中的 Noises 概念

Houdini 中有各式各样的 Noise 生成器。这些 Noise 通过不同的算法实现,在性能和表现上也有不同的差异。

Noise 和 Random

在 Houdini 中我们可以通过 Random 和 Noise 来生成一些不规则的效果。但这两者最大不同之处在于,Random 采用了伪随机过程来生成结果,该结果通过 seed 来控制,生成的结果是不可预测的。从图像上来说,Random 呈现的曲线是一条充满着断点的,不光滑的曲线。对于我们来说,Random 是非常难以控制的,因此 Random 应该使用在需要完全随机的地方。

Houdini 中 Random 的种类

Houdini 中的 Random 大致有三种:

  • random:通过N维空间中的位置信息来生成随机数,使用的 seed 是整型。
  • hscript_rand:该方法可以使用浮点数作为 seed 来生成随机数,结果可能跟操作系统相关。
  • n-random:n-random 会返回一个 [0,1] 之间的数。该方法并不使用 seed,因此不能重现之前的结果。因为这种特性,n-random 被称为不确定随机数生成方法non-deterministic random number generator)。

大多情况下选择 Noise

比起 Random,在实际生产中我们更倾向使用 noise,因为 noise 自身带有非常高的可控性。以 Perlin Noise 作为例子来说一下为什么是可控的。来看一看 Perlin Noise(1D) 的简单产生过程:

  1. 在 X 轴上按一定的间隔随机采样点
  2. 将这些点使用插值连接起来(比如 sin / cos)
  3. 再对 X 轴上的点进行间隔细分,进行每个点的随机采样
  4. 再将这些点使用插值连接起来,得到第二条光滑的曲线(Octaves
  5. 然后将该曲线与之前的曲线相叠加

通过以上的步骤,我们发现我们可以得到一种整体上平滑,但在局部上又有类似“分型(Fractal)” 形状的曲线。这样的曲线之所以易于控制,是因为其总体上来说可以看做是一种“波”,换句话说,我们可以通过频率Frequency)、位移Offset)、粗糙度Roughness)等等来控制 Noise 的大致分布和细节。因此,对于某些需要一定的随机结果,但在大体上又应该有总体趋势的特效场景来说(比如城市里的汽车,有各种不同的车,但大部分都是本田和丰田),Noise 是非常有用的。

Houdini 中 Noise 的参数

以 VOP 节点为例,Houdini 中有这么几个参数:

  • Frequency,该参数代表了 Noise 的频率。越大代表 Noise 的“褶皱”就越明显。
  • Amplitude,该参数是对 Noise 一个整体的缩放。
  • Roughness,对 Amplitude 的叠加。
  • Attenuation,控制 Noise 之间的衰减程度,越大越平滑。
  • Turbulence,对 Frequency 进行叠加,不会在整体上改变 noise 的大致分布。

其他的 Noise

Houdini 中的 Noise 大致分为两个部分:连续的 Noise 和 非连续的 Noise.

连续的 Noise

连续的 Noise 分为如下几类:

  • Perlin:基于 lattice points(也就是之前说的细分点)的 Noise。波动比较平稳,波动范围大部分在 0 的附近。
  • Simplex:与 Perlin 类似,振幅较 Perlin 更加大。在 2D 的分布中,simplex 会呈现等边三角形状的图案(Perlin 是四边形,参考//Simplex noise demystified, Simplex noise demystified, 2005//)。Simplex 的效率较 Perlin 更高,形状更自然,几乎没有可以被人眼观测到的制造痕迹。
  • Sparse Convolution:该类型 Noise 位置在 $0$ 以上,不会出现正负相减的波动。同时该种曲线非常平稳(resistant to change)。
  • Sinusoidal:周期性的 Noise,比如 sin, cos 等等。

非连续的 Noise

非连续的 Noise 分为如下几类:

  • Worley:这种曲线的主要特点是在波峰(Peak)处不是连续的。根据这个特点,Worley、Voronoi、Cell 这三种类型的 Noise 都可以归为此类。
  • Alligator:这种 Noise 看起来像是心电图一样,其位置永远在 0 之上,而不连续的点处于靠近 0 的地方。



Noise 1D 对比,图片来源:SideFX



Noise 3D 对比,图片来源:SideFX

Noise 的效率

Noise type Relative cost
Perlin noise (noise) 1.0
Original perlin noise (onoise)1.1
Worley noise (wnoise)1.8
Sparse Convolution noise (snoise)2.1
Alligator noise (anoise)2.3

参考资料