(white noise texture node)

Нода White Noise Texture возвращает случайное число на основе входной вариации. Вариация может быть числом, 2D-вектором, 3D-вектором или 4D-вектором; в зависимости от свойства «измерения». Число на выводе находится в диапазоне от нуля до единицы.

Нода " :abbr:`Текстура белого шума (White Noise Texture)`".

Входы (inputs)

Входы являются динамическими, они становятся доступными при необходимости, в зависимости от свойств ноды.

Вектор (vector): Вектор, используемый в качестве исходной вариации значения в 2D, 3D и 4D измерениях.
W: Значение, используемое в качестве начальной вариации значения в измерениях 1D и 4D.

Свойства (properties)

Измерения (dimensions)

Измерения пространства для оценки шума.

1D:: Вход W используется как начальная вариация значения.
2D:: Компоненты X и Y входа Vector используются в качестве начальной вариации значения.
3D:: Вход Vector используется как начальная вариация значения.
4D:: И вход Vector, и вход W используются в качестве начальной вариации значения.

Выходы (outputs)

Значение (value): Вывод случайного значения.
Цвет (color): Вывод случайного цвета.

Примечания

Малейшая разница в начальных вариациях значений приведёт к совершенно разным результатам. Следовательно, плохая точность может существенно повлиять на результат. Обычно мы можем смягчить эту проблему следующим образом:

Устранить проблемную вариацию значения. Если проблемная вариация значения является постоянной, её следует устранить, выбрав измерение поменьше или умножить её на ноль.
Добавить произвольное значение к вариации. Проблема может возникать только на определённых границах, например границах единиц, поэтому простое добавление произвольного значения может решить проблему.
Взять абсолютное значения вариации. В вычислениях ноль может быть положительным или отрицательным, поэтому взятие абсолютных значений объединяет ноль в единое значение.

Проблема с точностью из-за нулей со знаком по оси Z.	Смягчение проблемы путём исключения оси Z.
Смягчение проблемы путём добавления произвольного значения.	Смягчение проблемы путём получения абсолютного значения.