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柏林噪声：用一个小函数让 CG 画面自然起来
1985 年，肯·柏林用梯度噪声让计算机图形看起来自然，无需庞大的纹理库。
数学应用集团 (MAGI) · 纽约大学
那一手
早期的计算机生成图像看起来平整、机器味重，因为表面要么用完美平滑的几何体定义，要么用必须存储且只能重复的位图。真实的东西——烟、云、水、岩石——有种可信的不规则性，而如何在图形里重现这种不规则性，正是肯·柏林在 80 年代初参与《电子世界争霸战》时面对的问题。
柏林的解法是一种梯度噪声。这个函数在网格的四个角放置伪随机梯度向量，然后对点积做插值，这样空间里任何一点都能返回一个介于随机极值之间的平滑、自然的数值。因为它是函数，不是存储的图片，所以可以在任何位置、任何尺度计算。
它产生一种可控的伪随机外观，每个细节的大小保持不变，因此可以把缩放的副本叠加起来，按需生成斑点、木纹、水纹或地形图案。柏林在 1985 年的 SIGGRAPH 论文里描述了这种方法，它后来成了计算机图形中可信程序化纹理的基础。
为什么管用
- 作为函数，它程序化地生成纹理，不需要存位图，因此节省内存，可以用来增加更多细节。
- 输出是确定性的但又是伪随机的，所以看着自然，但可以复现。
- 缩放并叠加副本，就能从一个基本单元生成丰富、类似分形的表面。
值了多少用一个平滑的确定性函数制造随机感聪明
可以搬走什么
与其存储固定纹理，不如定义一个函数，它能在任何地方、无限地制造可信的变异，这样内存就不再是场景细节的限制。
后来呢
1997 年，柏林凭借这项技术获得奥斯卡技术成就奖，这项技术后来在电影特效、电子游戏和演示中无处不在，其继任者单纯形噪声如今已内置到许多图形处理单元中。
资料来源
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