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vfx:houdini:concepts:noise [2019/04/26 09:53] – [Noise 和 Random] codingharevfx:houdini:concepts:noise [2021/11/11 08:08] (当前版本) – codinghare
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 ======Noises====== ======Noises======
 Houdini 中的 Noises 概念 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。 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==== ====Noise 和 Random====
行 17: 行 17:
   - 将这些点使用插值连接起来（比如 sin / cos）   - 将这些点使用插值连接起来（比如 sin / cos）
   - 再对 X 轴上的点进行间隔细分，进行每个点的随机采样   - 再对 X 轴上的点进行间隔细分，进行每个点的随机采样
-  - 再将这些点使用插值连接起来，得到第二条光滑的曲线+  - 再将这些点使用插值连接起来，得到第二条光滑的曲线（//Octaves//）
   - 然后将该曲线与之前的曲线相叠加   - 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。 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==== ====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.
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 +===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[[http://weber.itn.liu.se/~stegu/simplexnoise/simplexnoise.pdf|//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。
 + {{:vfx:houdini:concepts:snipaste_2019-04-25_22-20-25-min.png|}}
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 +//Noise 1D 对比，图片来源：SideFX//
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 +{{:vfx:houdini:concepts:snipaste_2019-04-25_22-28-53-min.png|}}
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 +//Noise 3D 对比，图片来源：SideFX//
 +===Noise 的效率===
 +^Noise type ^Relative cost^
 +|<color #900>Perlin noise (noise)</color> |1.0|
 +|<color #900>Original perlin noise (onoise)</color>|1.1|
 +|<color #900>Worley noise (wnoise)</color>|1.8|
 +|<color #900>Sparse Convolution noise (snoise)</color>|2.1|
 +|<color #900>Alligator noise (anoise)</color>|2.3|
 +====参考资料====
 +  * [[https://www.youtube.com/watch?v=O33YV4ooHSo|Make some noise with Python and generate terrain]]
 +  * [[https://vimeo.com/75313908|Working with Noise]]
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  • 最后更改: 2019/04/26 09:53
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