Блог

Я пытаюсь выяснить, как работает шум Перлина в двух измерениях.

Следуя статье из Википедии и этому руководству, я создал реализацию для C:

 #include <stdlib.h>

// array has 3 gradient vectors in each row
const float GRAD[] =
{
        -0.8,  0.5,  0.6, -0.3,  0.9, -0.1,
         0.5, -0.9,  0.4,  0.8, -0.5,  0.9,
        -0.1,  0.6, -0.4,  0.5,  0.7, -0.6
};

// dot product of gradient and distance vectors
float dot(float x0, float y0, float x1, float y1)
{
        return x0 * x1   y0 * y1;
}

// linear interpolation
float lerp(float a0, float a1, float t)
{
        return a0   t * (a1 - a0);
}

int perlin(int x, int y, int amp)
{
        float xf, yf, x0, x1;
        int i;
        div_t xi, yi;

        xi = div(x, amp);
        yi = div(y, amp);

        // local x and y
        xf = (float)xi.rem / (float)amp;
        yf = (float)yi.rem / (float)amp;

        i  = 3 * (2 * yi.quot   xi.quot);

        x0 = lerp
        (
                dot(xf       , yf      , GRAD[i    ], GRAD[i   1]),
                dot(1.0f - xf, yf      , GRAD[i   2], GRAD[i   3]),
        xf);

        i  = 6;

        x1 = lerp
        (
                dot(xf       , 1.0f - yf, GRAD[i    ], GRAD[i   1]),
                dot(1.0f - xf, 1.0f - yf, GRAD[i   2], GRAD[i   3]),
        xf);

        // the final value should be in the range [0..255]
        return (int)(255.0f * lerp(x0, x1, yf));
}
  

С amplitude = 400 вывод выглядит следующим образом:

Я также пробовал функцию smoothstep, используя t * t * t * (t * (t * 6 - 15) 10) вместо xf и yf , но это не помогло:

Проблема решена путем применения smoothstep функции к xf и yf во всей perlin функции (вместо использования ее только внутри lerp ) и замены 3 * (2 * yi.quot xi.quot) на 2 * (3 * yi.quot xi.quot)