เสียงต้นฉบับของ Perlin มีความได้เปรียบมากกว่าเสียงของ Simplex หรือไม่

เสียงเพอร์ลินเป็นหนึ่งในฟังก์ชั่นเสียงรบกวนขั้นตอนที่ได้รับความนิยมมากที่สุด Perlin พัฒนาต่อมาเสียง Simplexซึ่งปรับปรุงจากข้อบกพร่องบางประการของเสียง Perlin โดยเฉพาะอย่างยิ่งความไร้ประสิทธิภาพในมิติที่สูงขึ้นและสิ่งประดิษฐ์ทิศทาง (Wikipedia แสดงข้อดีห้าประการของเสียง Simplex) ถึงกระนั้นเสียงของ Perlin ก็ถูกนำมาใช้อย่างกว้างขวาง ฉันสามารถจินตนาการได้ว่าเหตุผลหลักคือเสียง Simplex นั้นยากต่อการเข้าใจมากขึ้น แต่ตอนนี้ควรมีการใช้งานที่เพียงพอเพื่อให้คุณไม่ต้องนำมาใช้ใหม่ด้วยตนเอง

เสียงของ Perlin มีข้อดีมากกว่าเสียงของ Simplex หรือไม่? เมื่อเลือกฟังก์ชั่นจุดรบกวนฉันจะเลือก Perlin แทน Simplex ได้หรือไม่

หากต้องการตอบคำถามโดยตรง: เสียงรบกวนจากเริมจะจดสิทธิบัตรในขณะที่เสียงเพอร์ลินไม่ได้ นอกจากนั้นเสียง Simplex มีข้อดีหลายประการที่กล่าวถึงแล้วในคำถามของคุณและนอกเหนือจากความยากในการใช้งานที่เพิ่มขึ้นเล็กน้อยแล้วมันเป็นอัลกอริทึมที่ดีกว่าของทั้งสอง

ฉันเชื่อว่าเหตุผลที่คนจำนวนมากยังคงเลือกใช้เสียงเพอร์ลินนั้นเป็นเพราะรู้จักกันอย่างแพร่หลาย นอกจากนี้ยังเป็นที่น่าสังเกตว่าเสียงของ Perlin มักสับสนกับการรวมกันของเสียงตามตัวอักษรและ Fractal Brownian Motion (FBM)

เสียงเพอร์ลิน, สัญญาณรบกวนแบบง่าย ๆ และค่าเสียงเป็นวิธีการสังเคราะห์เสียงที่ต่อเนื่องกัน ในทางกลับกัน FBM (บางครั้งเรียกว่า "เสียงรบกวน FBM") เป็นสิ่งที่ใช้เมื่อเพิ่มเสียงหลายชั้นซ้อนทับกันในระดับต่างๆเพื่อให้ได้ฟังก์ชั่นที่ซับซ้อนมากขึ้น การรวมกันของ FBM และเสียงรบกวนตามตัวอักษรนั้นง่ายต่อการใช้งานและสามารถเป็นประโยชน์อย่างมากสำหรับการสังเคราะห์ภูมิประเทศเมฆขั้นตอนและเพื่อน ๆ และเป็นที่นิยมมาก อย่างไรก็ตามมันมีแนวโน้มที่จะระบุว่าเป็นเสียงเพอร์ลินผิดพลาดซึ่งทำให้เข้าใจผิดว่าเป็นการเพิ่มความนิยม