Language
Country/Area
No result found
Как создать игровой местность, такой же реалистичный, как природа с Перлин Шум?
С разработкой игровых технологий разработчики игр все чаще преследуют экологические эффекты ближе к реальности.А шум, как инструмент для создания естественного внешнего вида, является одним из ключей для применения его к этому.Этот алгоритм, разработанный Кеном Перлина в 1983 году, используется не только для создания различных природных элементов, но и для создания реалистичных мест в видеоиграх.
В современной разработке игры строгие и эффективные алгоритмы имеют решающее значение для улучшения пользовательского опыта игры.Шум Перлана-это алгоритм, который делает компьютерные изображения более естественными.
История шума Перлина
Перлин Шум родился от неудовлетворенности Кена Перлина с появлением «расчеты машин», отображаемых с помощью компьютерных изображений (CGI) в то время.Он официально представил эту идею в 1985 году, статью под названием «Синтезатор визуализации» на конференции Siggraph.Когда он сделал Трон, он надеялся создать более естественную анимацию, что побудило его копаться в случайном шуме.
В то время у Перлина в основном не хватало осуществимой среды применения.
Приложение по шуму Perlin
Шум Перлина широко используется в визуальных эффектах телевидения и фильмов, особенно при изготовлении пламени, облаков и наземных текстур, и способен успешно имитировать случайность природы.Благодаря процессу программного генерации разработчики могут создавать разнообразные материалы и текстуры вокруг фиксированных математических выражений.В среде, где память ограничена, шум в первом также может эффективно генерировать желаемые визуальные эффекты.
Характеристикой этого шума является его управляемость, функция и случайность, что делает «Перлин Шум» идеальным выбором в разработке игр, особенно при создании программы, созданной программой.
Детали алгоритма
Реализация шума Perlin обычно делится на три основных этапа: определение сетки вектора стохастического градиента, вычисление его точечного продукта, а затем интерполяция.Эти шаги позволяют сгенерированному шуму получить очень особые характеристики.
определение сетки
В n-размерном пространстве определяйте сетку, и каждая точка пересечения сетки будет иметь вектор градиента n-размерной единицы, соответствующий случайности, который является основой для генерации шума.В одномерном случае это набор случайных реальных значений.
Документировать расчет продукта
При расчете значения любой точки кандидата вы должны сначала выяснить уникальную ячейку сетки, в которой находится точка, а затем идентифицировать 2n -углы ячейки и ее соответствующий градиентный вектор.Для каждого угла рассчитывается вектор смещения от его расстояния от точки кандидата, так что можно получить точечный продукт между вектором градиента и вектором смещения угла.
Расчет интерполяции
Последний шаг - интерполировать эти продукты 2N DOT.В этом процессе используется функция с производной с нулевым первым в узлах 2N сетки для расчета, так что выход каждого узла приближается к точечному продукту между его градиентным вектором и вектором смещения этого узла.
Благодаря этой обработке генерация шума Перлана больше не кажется жесткой в структуре расположения природы, но добавляет большую случайность и вариацию.
Сложность шума Перлина
Сложность расчета шума Perlin составляет O (2n), что быстро увеличивается с увеличением размера.С развитием технологии также появились альтернативы, такие как Simplex Noise и OpenSimplex, которые обеспечивают лучшую сложность для получения аналогичных эффектов.Эти передовые алгоритмы имеют повышение эффективности и снижают визуальные артефакты, которые возникают в расчете.
Заключение
Поскольку применение шума Перлина продолжает расширяться, разработчики игр могут лучше имитировать естественную среду, создавая как красивую, так и реалистичную местность.Для разработчиков, которые хотят дополнительно углубить свое понимание генеративного искусства, могут ли исследовать бесконечные возможности шума Перлина, вдохновить будущее создание?
