Voronoi Texture (ボロノイテクスチャ)ノード¶
Voronoi Texture (ボロノイテクスチャ)ノードは、入力テクスチャ座標で Worley Noise を評価します。
入力¶
入力は動的であり、ノードのプロパティに応じて、使用可能になります。
- Vector (ベクトル)
ノイズを評価するテクスチャ座標。ソケットが接続されていない場合、デフォルトは生成されたテクスチャ座標です。
- W
ノイズを評価するテクスチャ座標。
- Scale (拡大縮小)
ノイズのスケール。
- Smoothness (スムーズ)
ノイズの滑らかさ。
- Exponent (指数)
ミンコフスキー距離計量の指数。
- Randomness (ランダムさ)
ノイズのランダムさ。
プロパティ¶
- Dimensions (次元)
ノイズを評価する次元スペース。
- 1D
入力 W で1D空間のノイズを評価します。
- 2D
入力 Vector で2D空間のノイズを評価します。Zコンポーネントは無視されます。
- 3D
入力 Vector で3D空間のノイズを評価します。
- 4D
4番目の次元として、 Vector 入力とベクトルと W 入力で4D空間のノイズを評価します。
高い次元はより長いレンダリング時間に相当するため、必要でない限り、低い次元を使用すべきです。
- Feature (特徴出力)
ノードが計算して返すボロノイ機能。
- F1
最も近い特徴点までの距離と、位置と色を返します。
- F2
2番目に近い特徴点までの距離と、位置と色を返します。
- Smooth F1
F1のスムーズバージョンを返します。
- Distance to Edge (端との距離)
ボロノイセルのエッジまでの距離を返します。
- N-Sphere Radius (N球面半径)
ボロノイセルに内接するn次元球の半径を返します。つまり、最も近い特徴点と、それに最も近い特徴点の距離間の半分です。
- Distance Metric (距離関数)
テクスチャの計算に使用される距離メトリック。
- Euclidean (ユークリッド)
Use the Euclidean distance metric.
- Manhattan (マンハッタン距離)
Use the Manhattan distance metric.
- Chebychev (チェビシェフ距離)
Use the Chebychev distance metric.
- Minkowski (ミンコフスキー)
Use the Minkowski distance metric. ミンコフスキー距離は、パラメーターとして Exponent (指数)を使用した、前述のメトリックの一般化です。指数が1のミンコフスキーは、 Manhattan の距離メトリックに相当します。指数が2のミンコフスキーは、 Euclidean 距離メトリックに相当します。指数が無限大のミンコフスキーは、 Chebychev 距離メトリックに相当します。
出力¶
- Distance (距離)
Distance.
- Color (カラー)
セルの色。
- Position (位置)
特徴点の位置。
- W
特徴点の位置。
- Radius (半径)
N球面の半径
ノート¶
ノードの構成、特に Randomness の値が低い場合、レンダリングアーティファクトが発生することがあります。これは、White Noiseテクスチャページの Notes section での説明と同じ理由で発生し、同様の手法で修正できます。