Nút Chất Liệu Voronoi (Voronoi Texture Node)
The Voronoi Texture node evaluates a Worley Noise at the input texture coordinates.
Đầu Vào (Inputs)
The inputs are dynamic, they become available if needed depending on the node properties.
- Véctơ (Vector)
Tọa độ Chất Liệu để lấy mẫu vật Chất Liệu tại đó; Trong trường hợp ổ cắm không có kết nối nào thì sử dụng tọa độ của Chất Liệu Sinh Tạo (Generated).
- W
Tọa độ Chất Liệu dùng để ước tính nhiễu.
- Tỷ Lệ (Scale)
Tỷ lệ của nhiễu.
- Độ Mịn Màng (Smoothness)
The smoothness of the noise.
- Lũy Thừa (Exponent)
Exponent of the Minkowski distance metric.
- Độ Ngẫu Nhiên (Randomness)
The randomness of the noise.
Tính Chất (Properties)
- Kích Thước (Dimensions)
Kích thước của không gian để ước tính nhiễu bên trong đó.
- 1D
Evaluate the noise in 1D space at the input W.
- 2D
Evaluate the noise in 2D space at the input Vector. The Z component is ignored.
- 3D
Evaluate the noise in 3D space at the input Vector.
- 4D
Evaluate the noise in 4D space at the input Vector and the input W as the fourth dimension.
Số chiều cao hơn tương đương với thời gian kết xuất lâu hơn, do đó, chúng ta nên sử dụng số chiều thấp hơn, trừ phi thực sự cần thiết số chiều cao hơn.
- Đặc Tính (Feature)
The Voronoi feature that the node will compute.
- F1
The distance to the closest feature point as well as its position and color.
- F2
The distance to the second closest feature point as well as its position and color.
- Làm Mịn F1 (Smooth F1)
A smooth version of F1.
- Khoảng Cách tới Cạnh (Distance to Edge)
The distance to the edges of the Voronoi cells.
- Bán Kính Hình Cầu-N (N-Sphere Radius)
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.
- Đo Lường của Khoảng Cách (Distance Metric)
The distance metric used to compute the texture.
- Euclid (Euclidean)
Use the Euclidean distance metric.
- Manhattan
Use the Manhattan distance metric.
- Chebychev
Use the Chebychev distance metric.
- Minkowski
Use the Minkowski distance metric. The Minkowski distance is a generalization of the aforementioned metrics with an Exponent as a parameter. Minkowski with an exponent of one is equivalent to the Manhattan distance metric. Minkowski with an exponent of two is equivalent to the Euclidean distance metric. Minkowski with an infinite exponent is equivalent to the Chebychev distance metric.
Đầu Ra (Outputs)
- Khoảng Cách (Distance)
Khoảng Cách.
- Màu Sắc (Color)
Cell color. The color is arbitrary.
- Vị Trí (Position)
Position of feature point.
- W
Position of feature point.
- Bán Kính (Radius)
Bán Kính Hình Cầu-N.
Ghi Chú (Notes)
In some configurations of the node, especially for low values of Randomness, rendering artifacts may occur. This happens due to the same reasons described in the Notes section in the White Noise Texture page and can be fixed in a similar manner as described there.