我想知道为什么在 Simplex 出现后 Perlin 噪声在今天仍然如此流行。单纯形噪声是由 Ken Perlin 自己制造的，它应该取代他的旧算法，该算法在更高维度上速度较慢且质量更好（没有可见的伪影）。
Simplex 噪声于 2001 年问世，在这 10 年中，我只看到人们在为地形生成高度图、创建程序纹理等方面谈论 Perlin 噪声。
谁能帮帮我，Simplex 噪声有什么缺点吗？我听说 Perlin 噪声在 1D 和 2D 噪声方面更快，但我不知道这是不是真的。
谢谢！
【问题讨论】：
标签： image-processing textures perlin-noise simplex-noise
“如果它没有坏，就不要修理它。”
看看你是否能找到任何人告诉你为什么 Simplex 更好。 “它更快并且扩展到多个维度”和“简单噪声尝试降低更高维噪声函数的复杂性”是我发现的。我们中的大多数人都在 2 或 3 维中工作，如果我们足够幸运能够随着时间的推移做某事，可能会使用 4 维。
我认为公平地说，Perlin 的实时使用量太少而无法处理，对于大多数用途来说，标准的 Perlin 噪声就足够了。在预渲染中（例如在电影行业中使用的），时间并不重要，因为无论如何渲染都很慢；在实时模拟中，我们有足够的方法来减少正在进行的处理范围，您不太可能每隔几纳秒/毫秒就生成大量噪声图——这只是基本的实时优化。
【讨论】：
如果仅仅是因为名字，我一点也不感到惊讶。您必须在 Perlin 噪声和 Simplex 噪声之间进行选择。后者较新并且有一些优势。但是，你知道，这听起来像是两者的“简单”版本。我会选择更复杂的；噪音应该很复杂，不是吗？
人们往往是相当不理性的。
【讨论】：
Ken Perlin 为他的单纯形噪声算法申请了专利。据我所知，他的经典算法没有专利。
【讨论】：
对经典 Perlin 噪声的一些偏好可能来自于能够使用已知值产生已知的视觉特征，而不是投入所需的时间来找到使用单纯形噪声获得等效输出所需的输入参数。
[simplex noise] 与它的视觉特征略有不同，因此它并不总是直接替代经典噪音的插件。依赖于经典噪声的详细特征（例如精确的特征大小、值的确切范围或更高阶统计数据）的应用程序可能需要进行一些修改才能在改用单纯形噪声时看起来不错。
Stefan Gustavson 的Simplex noise demystified
【讨论】：
只是一些轶事经验，我使用经典 Perlin 噪声的原因是因为 Ken Perlin 有一个 C implementation 的经典 Perlin 噪声，同时提供了一个 Java implementation 的改进的 Perlin 噪声。听起来很傻，经典的 Perlin 噪音更容易复制并粘贴到我的程序中，所以这就是我使用它的原因。我一直打算转而移植那个 Java 实现，但经典的 Perlin 似乎工作得很好，所以我从来没有费心添加它。
Stefan Gustavson has some very good C implementations of Simplex Noise, here
【讨论】：
我还没有处理过单纯形噪声，但我可以想到几个原因：
【讨论】：
我会直截了当地回答这个问题，我会说这是因为 Perlin 噪音非常容易让你头脑发热。另一方面，单纯形噪声是一种非常复杂且毛茸茸的野兽。启动和运行 Perlin 实现比 simplex 容易得多，因此得到更多使用。两者在视觉上非常相似（尤其是在您稍微处理噪声之后）对单纯形的情况没有帮助。
Kenneth Perlin 自己为基于硬件的实现设计了simplex 算法，因此做出了使这更容易的设计决策。这方面的一个例子可以在这个引用中看到，来自专利。
需要表内存：最初的 Noise 算法依赖于大量的表查找，这在软件实现中是相当合理的，但在硬件实现中成本高昂并构成成本瓶颈，尤其是在多个 Noise 实例时功能需要并行。理想情况下，Noise 的实现不应该依赖于存在显着大小的表。
【讨论】：
恕我直言，单纯噪声看起来更糟，很多人认为它在更高维度上看起来“越来越糟糕”。对于大多数应用程序，我仍然推荐它而不是 perlin，因为大多数应用程序不会只使用原始单纯形，而是使用它的八度音阶，它看起来与 perlin 的八度音阶大致相同，并且八度音阶的速度要快得多。
【讨论】：