Nút Chất Liệu Nhiễu (Noise Texture Node)

The Noise Texture node evaluates a fractal Perlin noise at the input texture coordinates.

Đầu Vào (Inputs)

Các đầu vào là năng động, chúng trở nên khả dụng nếu cần thiết, tùy thuộc vào các thuộc tính của nút.

Véctơ (Vector)

Tọa độ chất liệu để tính toán nhiễu tại đó; mặc định là tọa độ chất liệu "Do Máy Sinh Tạo" nếu ổ cắm không được kết nối.

W

Tọa độ chất liệu dùng để tính toán nhiễu.

Tỷ Lệ (Scale)

Tỷ lệ của cơ sở nhiễu quãng tám (noise octave).

Chi Tiết (Detail)

Số nhiễu quãng tám. Phần phân số của đầu vào được nhân với độ lớn của quãng tám cao nhất. Số quãng tám càng cao thì thời gian kết xuất cũng càng lâu hơn.

Độ Nhám/Ráp/Rối (Roughness)

Pha trộn giữa kiểu mẫu nhiễu mịn màng hơn, và thô hơn với các đỉnh sắc nét hơn.

Biến Dạng (Distortion)

Lượng biến dạng.

Tính Chất (Properties)

Kích Thước/Chiều (Dimensions)

Các chiều của không gian để tính toán nhiễu bên trong đó.

1D:

Tính toán nhiễu trong không gian 1D ở đầu vào W.

2D:

Tính toán nhiễu trong Không Gian 2D tại "Véctơ" đầu vào. Thành phần Z sẽ bị bỏ qua.

3D:

Tính toán nhiễu trong không gian 3D ở đầu vào "Véctơ".

4D:

Tính toán nhiễu trong Không Gian 4D tại "Véctơ" đầu vào và đầu vào W làm chiều thứ tư.

Ghi chú

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.

Đầu Ra (Outputs)

Hệ Số (Factor)

Giá trị của nhiễu phân dạng.

Màu Sắc (Color)

Màu sắc với nhiễu phân dạng khác nhau trong mỗi thành phần.

Một Số Ví Dụ (Examples)

Chất liệu nhiễu với độ chi tiết cao.

Ghi Chú (Notes)

Mặc dù nhiễu có bản chất ngẫu nhiên, song nó tuân theo một mô hình nhất định có thể không tính toán đến các giá trị ngẫu nhiên trong một số cấu hình. Ví dụ, hãy xem xét cấu hình sau đây trong đó một khung lưới đồ thị các đối tượng có nguyên vật liệu tính toán chất liệu nhiễu tại vị trí của chúng. Người ta có thể mong đợi các đối tượng có các giá trị ngẫu nhiên vì chúng có các vị trí khác nhau, song không phải vậy.

Một cấu hình ví dụ trong đó nhiễu tính toán thành một giá trị không đổi.

Trông có vẻ như toàn bộ các đối tượng đều có giá trị là 0.5. Để Hiểu tại sao điều này xảy ra thì chúng ta hãy xem sơ đồ sau của chất liệu nhiễu 1D.

Một sơ đồ nhiễu 1D không có chi tiết và không bị biến dạng.

Đường ngang biểu thị giá trị 0.5 và đường thẳng đứng biểu thị các số nguyên, giả sử thang độ nhiễu là 1. Như có thể thấy, nhiễu luôn luôn cắt đường 0.5 ở các số nguyên. Vì các đối tượng nói trên được phân bố trên một khung lưới đồ thị và có các vị trí bằng số nguyên, nên toàn bộ chúng đều tính toán thành 0.5. Điều này giải thích vấn đề đang gặp phải.

Nói chung, bất kỳ tính toán rời rạc nào về tiếng ồn tại bội số nguyên nghịch đảo của tỷ lệ nhiễu sẽ luôn tính thành 0.5. Cũng theo đó, các tính toán gần hơn sẽ có giá trị gần bằng 0.5. Trong những trường hợp như vậy, nó hầu như luôn luôn ưu tiên sử dụng Chất Liệu Nhiễu Trắng.

Dù sao đi chăng nữa, người ta có thể giảm thiểu vấn đề này bằng một số cách:

• Điều chỉnh tỷ lệ của nhiễu để tránh căn chỉnh tiếng ồn với phạm vi tính toán.

• Thêm một dịch chuyển tùy ý vào tọa độ chất liệu để phá vỡ sự căn chỉnh với phạm vi tính toán.

• Đánh giá nhiễu ở chiều cao hơn và điều chỉnh chiều bổ sung cho đến khi đạt được kết quả ưng ý.

Vấn đề về giá trị không đổi.	Giảm thiểu vấn đề bằng cách điều chỉnh tỷ lệ.
Giảm thiểu vấn đề bằng cách thêm một dịch chuyển tùy ý.	Giảm thiểu vấn đề bằng cách tính toán ở một chiều cao hơn.

Tương tự, trong các cấu hình khác, người ta có thể gặp một số kiểu mẫu dải kẻ vạch trong nhiễu, trong đó có các dải với các vùng có tương phản cao, tiếp theo là dải kẻ vạch vùng có tương phản thấp. Ví dụ, các bề mặt phẳng hơi nghiêng dọc theo một trong các trục sẽ có kiểu mẫu dải kẻ vạch như vậy.

Một cấu hình ví dụ trong đó nhiễu có kiểu mẫu dải kẻ vạch.

Điều này xảy ra bởi vì độ hơi nghiêng dọc theo một trong các trục làm cho các giá trị dọc theo trục vuông góc thay đổi rất chậm, làm cho cấu trúc lưới của nhiễu trở nên rõ ràng hơn. Cách dễ nhất để giảm thiểu vấn đề này là xoay chiều các tọa độ theo một số lượng tùy ý.

Giảm thiểu vấn đề bằng cách xoay chiều các tọa độ một lượng tùy ý.