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パーリン ノイズ: コンピューター グラフィックスがなぜリアルに見えるのか?
パーリン ノイズは、1983 年に Ken Perlin によって導入されて以来、コンピューター画像生成で広く使用されてきました。地形を手順的に生成したり、変数に疑似ランダムな変化を加えたり、画像テクスチャの作成を支援したりする場合でも、このノイズ手法は独自の価値を示しています。では、パーリン ノイズとは一体何なのでしょうか。また、パーリン ノイズによってコンピューターで生成された画像がなぜ非常にリアルになるのでしょうか。
パーリン ノイズを使用すると、物体の表面、火、煙、霧などのコンピューターで生成された視覚要素で、自然界に見られるテクスチャのランダムな外観をより自然にシミュレートできます。
パーリンノイズの歴史
パーリン ノイズは、1980 年代初頭にコンピューターで生成された画像の機械的な外観に対するケン パーリンの不満から生まれました。彼は 1985 年の SIGGRAPH 論文「Image Synthesizer」でこの技術を正式に説明しました。この技術の開発は、ディズニーのSFアニメ映画『トロン』（1982年）の制作と並行して行われました。
ペラン氏は、このアルゴリズムを開発したことで、映画やテレビの特殊効果への貢献が認められ、1997 年にアカデミー技術賞を受賞したと伝えられています。この成果の背後には、パーリン ノイズがコンピューター グラフィックス アーティストにもたらしたインスピレーションがあります。彼らはこの技術を使用して、自然現象の複雑さをより適切に再現しています。
パーリンは自身のアルゴリズムに関する特許を申請しなかったが、2001 年に、ノイズ合成の改善を目的とした技術である「3D およびそれ以降のシンプレックス ノイズ」に関する特許を取得しました。
パーリンノイズの応用
手続き型テクスチャ プリミティブとして、Perlin ノイズは視覚効果アーティストにコンピュータ グラフィックスのリアリティを高めるツールを提供します。この手法では疑似ランダムな外観が作成されますが、すべての視覚的な詳細は一定のサイズのままであるため、制御が容易になります。
コンピュータ グラフィックスでは、特にプレゼンテーションなどメモリが極端に制限されている場合に、テクスチャの合成に Perlin ノイズがよく使用されます。フラクタル ノイズやシンプレックス ノイズなどの後継テクノロジは、グラフィックス処理ユニットの標準コンポーネントになりました。
パーリン ノイズは、自然な外観の手続き型地形を生成するためにビデオ ゲームで広く使用されています。
アルゴリズムの詳細
Perlin ノイズの実装には通常、ランダムな勾配ベクトルのグリッドの定義、勾配ベクトルとそのオフセット間のドット積の計算、およびこれらの値間の補間という 3 つのステップがあります。この一連の計算を通じて、Perlin ノイズは多次元で自然な効果を生み出すことができます。
グリッド定義
まず、各グリッド交差点に固定されたランダムな n 次元単位長さの勾配ベクトルを持つ n 次元グリッドを定義します。 1 次元の場合、これらの勾配は -1 から 1 の間のランダムなスカラーです。
ドット積の計算
候補点の値を計算する必要がある場合は、まずその点が属する一意のグリッド セルを見つけ、次にそのセルの 2n 個のコーナー ポイントとその勾配ベクトルを決定します。各コーナー ポイントについて、コーナー ポイントから候補ポイントを指すオフセット ベクトルが計算されます。次に、各コーナー ポイントについて、その勾配ベクトルとオフセット ベクトル間のドット積を計算します。
2 次元グリッドでは、4 つのオフセット ベクトルと 4 つのドット積を計算する必要がありますが、3 次元では 8 つを計算する必要があります。
補間計算
最後のステップは、2n 個のドット積を補間することです。このステップで使用される補間関数では、2n 個のグリッド ノードで 1 次導関数 (および 2 次導関数) がゼロである必要があります。つまり、Perlin ノイズの特徴的な外観は、すべてのノードでゼロを通過するという特性から生じます。
将来の可能性
Perlin ノイズは次元の増加とともに複雑さが増しますが、研究が深まるにつれて、Simplex ノイズや OpenSimplex ノイズなどの新しいアルゴリズムが絶えず登場しています。これらのテクノロジは、パフォーマンスを向上させ、グラフィックスの自然さを高めるように設計されています。将来のグラフィックス生成技術については、多くの探求と革新が今も進行中です。
では、将来、コンピューターで生成される画像がますますリアルになるにつれて、パーリン ノイズはこの分野にどのような影響を与え続けるのでしょうか。
