Language
Country/Area
No result found
Ruido Perlin: ¿Por qué hace que las imágenes de computadora parezcan tan realistas?
Historia del ruido de Perlin El ruido Perlin nació de la insatisfacción de Ken Perlin con el aspecto mecánico de las imágenes generadas por computadora a principios de la década de 1980. Describió formalmente la técnica en su artículo de SIGGRAPH de 1985 "Image Synthesizer". El desarrollo de esta técnica estuvo acompañado por su trabajo en el largometraje animado de ciencia ficción de Disney Tron (1982).El ruido Perlin permite que los elementos visuales generados por computadora, como superficies de objetos, fuego, humo o niebla, simulen de forma más natural la apariencia aleatoria de las texturas que se encuentran en la naturaleza.
Se informa que Perrin ganó el Premio de la Academia al Logro Técnico en 1997 por crear el algoritmo en reconocimiento a su contribución a los efectos especiales de cine y televisión. Detrás de este logro está la inspiración que el ruido Perlin aporta a los artistas gráficos por ordenador, quienes utilizan esta técnica para reproducir mejor la complejidad de los fenómenos naturales.
Perlin no solicitó ninguna patente para sus algoritmos, pero en 2001 se le concedió una patente para Simplex noise in 3D and beyond, una técnica también destinada a mejorar la síntesis de ruido.
Aplicaciones del ruido Perlin
Como primitivo de textura procedimental, el ruido Perlin proporciona a los artistas de efectos visuales herramientas para mejorar el realismo de los gráficos de computadora. Aunque esta técnica crea una apariencia pseudoaleatoria, todos los detalles visuales mantienen un tamaño constante, lo que facilita su control.
En gráficos de computadora, el ruido Perlin se utiliza a menudo para componer texturas, especialmente cuando la memoria es extremadamente limitada, como en las presentaciones. Sus tecnologías sucesoras, como Fractal Noise y Simplex Noise, se han convertido en componentes estándar en las unidades de procesamiento gráfico.
El ruido Perlin se utiliza ampliamente en los videojuegos para producir terrenos generados mediante procedimientos y con aspecto natural.
Detalles del algoritmo
Las implementaciones de ruido de Perlin generalmente tienen tres pasos: definir una cuadrícula de vectores de gradiente aleatorios, calcular el producto escalar entre los vectores de gradiente y sus desplazamientos, e interpolar entre estos valores. A través de esta serie de cálculos, el ruido Perlin puede producir efectos naturales en múltiples dimensiones.Definición de cuadrícula
Primero, defina una cuadrícula n-dimensional donde cada intersección de cuadrícula tiene un vector de gradiente de longitud unitaria n-dimensional aleatorio fijo. Para el caso unidimensional, estos gradientes son escalares aleatorios entre −1 y 1.
Cálculo del producto escalar
Cuando sea necesario calcular el valor de un punto candidato, primero busque la celda de cuadrícula única a la que pertenece el punto y luego determine los 2n puntos de esquina de la celda y su vector de gradiente. Para cada punto de esquina, se calcula un vector de desplazamiento, que apuntará desde el punto de esquina hasta el punto candidato. A continuación, para cada punto de esquina, calcule el producto escalar entre su vector de gradiente y el vector de desplazamiento.
En una cuadrícula bidimensional, se deben calcular cuatro vectores de desplazamiento y cuatro productos puntuales, mientras que en tres dimensiones se deben calcular ocho.
Cálculo de interpolación
El paso final es interpolar los 2n productos puntuales. La función de interpolación utilizada en este paso requiere que la primera derivada (e incluso la segunda derivada) sea cero en 2n nodos de la cuadrícula. Esto significa que la apariencia característica del ruido Perlin surge de su propiedad de pasar por cero en cada nodo.
Posibilidades futuras
La complejidad del ruido Perlin aumenta con el aumento de la dimensión, pero a medida que se profundiza la investigación, surgen constantemente nuevos algoritmos como el ruido Simplex y el ruido OpenSimplex. Estas tecnologías están diseñadas para mejorar el rendimiento y realzar la naturalidad de los gráficos. Todavía hay mucha exploración e innovación en curso para la futura generación de tecnologías gráficas.
Entonces, a medida que nos enfrentamos a imágenes generadas por computadora cada vez más realistas en el futuro, ¿cómo seguirá influyendo el ruido de Perlin en el campo?
