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你知道嗎？Perlin噪音的發明竟然讓Ken Perlin獲得奧斯卡獎！
在1983年，Ken Perlin發明了一種特殊的噪音類型，稱為Perlin噪音。這種噪音在電腦圖形學上有著廣泛的應用，特別是在生成自然場景和動畫時，能有效地幫助創建真實的物理效果。Perlin噪音不僅能用來生成地形、為變量提供偽隨機改變，還能更新圖像紋理。這篇文章將深入探討Perlin噪音的背景、用途及其重要性。
歷史
Ken Perlin的創作靈感源自於他對當時電腦生成影像（CGI）中機械感的沮喪。1985年，他在SIGGRAPH會議上正式發表了名為《An Image Synthesizer》的論文，詳細介紹了Perlin噪音。他的開發靈感部分來自於1982年在迪士尼的計算機動畫科幻電影《電子世界大戰》（Tron）中的工作。隨著其技術的發展，Perlin在1997年獲得了奧斯卡獎，以表彰他對電腦生成表面上自然外觀紋理技術的貢獻。
「因為Perlin噪音的發展，電腦圖形藝術家能夠更加真實地呈現自然現象的複雜性。」
用途
Perlin噪音作為程序性紋理原素，被視為一種逐漸增強了電腦圖形學逼真度的漸變噪音。這一功能雖然具有偽隨機的特性，但其所有可視細節的尺寸都是一致的。這種屬性使其在操作上變得易於控制；藝術家可以將多個縮放的Perlin噪音拷貝插入到數學表達式中，創造出各式各樣的程序化紋理。利用Perlin噪音生成的合成紋理常用於CGI，幫助計算機生成的視覺元素，例如物體表面、火焰、煙霧或雲彩等看起來更自然。
算法細節
Perlin噪音通常在二、三或四維上實現，但實際上可以定義於任意維度。實現通常涉及三個步驟：定義隨機梯度向量的網格、計算梯度向量與其偏移的點積以及在這些值之間進行插值。
網格定義
定義一個n維網格，每個網格交點都與一個隨機的n維單位長度梯度向量相關聯。這種隨機化有助於形成自然的紋理效果。
點積
要計算任何候選點的值，首先要找到該點所在的唯一網格單元，接著識別該單元的2^n個角落及其相關的梯度向量，然後計算每個角落的偏移向量，並對每個角落的梯度向量與偏移向量進行點積計算。每個網格角落的影響隨距離增長而增大，這意味著對偏移向量進行歸一化的操作可能會引入顯著的尖銳變化，因此在插值步驟中考慮距離更加重要。
插值
最後一步是對這些點積進行插值。這一過程是使用在2^n個網格節點處具有零一階導數的函數來進行，因此在每個網格節點附近，輸出將逼近節點的梯度向量和偏移向量的點積。
「Perlin噪音的特徵在於它在每個節點都通過0，這賦予了它獨特的外觀。」
複雜度
對於每個噪音函數的評估，必須在每個位於包含網格單元的節點上計算位置和梯度向量的點積。因此Perlin噪音的複雜度隨著維度的增加而上下文為O(2^n)。雖然Perlin噪音仍在計算領域中占有一席之地，但如簡單噪音和OpenSimplex噪音等新的替代品已經出現，這些替代品能提供相似的結果並改善計算效率。
Perlin噪音的發明不僅改變了視覺效果的創建方式，而且持續影響著我們對電腦生成圖像的理解。在未來，技術將會如何進一步提升我們在數字世界中重現自然現象的能力呢？
