Voronoi Texture (ボロノイテクスチャ)ノード
注釈
This node is ported from shader nodes. The manual and images are
referencing the shader version of the node.
This node accepts field inputs and outputs.
When not connected the Vector input has an implicit position attribute value.
Voronoi Texture 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(スケール)
ノイズのスケール。
- Smoothness(スムーズ)
ノイズの滑らかさ。
Smoothness: 0.0.
Smoothness: 0.25.
Smoothness: 0.5.
Smoothness: 1.0.
Smoothness: 0.0.
Smoothness: 0.25.
Smoothness: 0.5.
Smoothness: 1.0.
- Exponent (指数)
ミンコフスキー距離計量の指数。
Exponent: 0.5.
Exponent: 1.0.
Exponent: 2.0.
Exponent: 32.0.
- Randomness (ランダムさ)
ノイズのランダムさ。
Randomness: 1.0.
Randomness: 0.5.
Randomness: 0.25.
Randomness: 0.0.
Properties(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。
Higher dimensions corresponds to higher render time, so lower dimensions should be used unless higher dimensions are necessary.
- Feature (特徴出力)
The Voronoi feature that the node will compute.
- F1
The distance to the closest feature point as well as its position and color.
Distance.
Color.
Position.
- F2
The distance to the second closest feature point as well as its position and color.
Distance.
Color.
Position.
- Smooth F1
A smooth version of F1.
Distance.
Color.
Position.
- Distance to Edge (端との距離)
The distance to the edges of the Voronoi cells.
Distance.
Distance smaller than 0.05.
- N-Sphere Radius (N球面半径)
The radius of the n-sphere inscribed in the Voronoi cells. In other words, it is half the distance between the closest feature point and the feature point closest to it.
n次元球の半径を使用して、ぎっしり詰まったn次元球を作成できます。
左のシェーダーのノードツリー。
- 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。
ミンコフスキー指数: 0.5 (Minkowski 1/2).
ミンコフスキー指数: 1.0 (Manhattan).
ミンコフスキー指数: 2.0 (Euclidean).
ミンコフスキー指数: 32.0 (Chebychevの近似).
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。
例
F1 と Smooth F1 間の違いを使用して、ベベル化したボロノイセルを作成できます。
Voronoi Texture ノードを使用した、打ち出し板金シェーダーの作成。