Аналитическая производная шума 3D Perlin
в настоящее время я реализую 3D-отображение шума Perlin с использованием модели шейдера 4 (DirectX 10 HLSL). Генерация шума сама по себе не является большой проблемой (вокруг есть тонны учебников и кодов), но то, что я не нашел, - это аналитические производные шума 3D Perlin.
единственными сайтами, учитывающими производные, являются Ińigo Quilez сайта и GameDev.net обсуждение. Проблема в том, что в первой ссылке шум является значением на основе, а не на основе градиента (что является требованием для меня), во второй ссылке есть только 2D-градиентная производная шума.
обратите внимание, что я не ищу числовые производные, поскольку для них требуется 4 соседних образца шума, и это слишком много накладных расходов.
кто-нибудь рассчитал эти производные? Есть ли эталонная реализация, которая их использует?
1 ответов
я также не смог найти решение в интернете сегодня, поэтому я попытался получить его.
во-первых, определяются обозначения шума 3D Perlin.
обозначение
предположим шума 3D Перлин вычисляется трехлинейный интерполяции как
n = Lerp(
Lerp(
Lerp(dot000, dot100, u),
Lerp(dot010, dot110, u),
v),
Lerp(
Lerp(dot001, dot101, u),
Lerp(dot011, dot111, u),
v),
w)
здесь u
, v
, w
факторы интерполяции по полиному пятой степени из дроби координаты (т. е., улучшили шум Перлина):
x0 = frac(x)
y0 = frac(y)
z0 = frac(z)
x1 = x0 - 1
y1 = y0 - 1
z1 = z0 - 1
u = x0 * x0 * x0 * (x0 * (6 * x0 - 15) + 10)
v = y0 * y0 * y0 * (y0 * (6 * y0 - 15) + 10)
w = z0 * z0 * z0 * (z0 * (6 * z0 - 15) + 10)
и dot___
s-точечные произведения градиентных векторов (gx___, gy___, gz___)
s в точках решетки и координатах дроби:
dot000 = gx000 * x0 + gy000 * y0 + gz000 * z0
dot100 = gx100 * x1 + gy100 * y0 + gz100 * z0
dot010 = gx010 * x0 + gy010 * y1 + gz010 * z0
dot110 = gx110 * x1 + gy110 * y1 + gz110 * z0
dot001 = gx001 * x0 + gy001 * y0 + gz001 * z1
dot101 = gx101 * x1 + gy101 * y0 + gz101 * z1
dot011 = gx011 * x0 + gy011 * y1 + gz011 * z1
dot111 = gx111 * x1 + gy111 * y1 + gz111 * z1
вычисление производных
во-первых, вычислить производные u
, v
и w
u' = 30 * x0 * x0 * (x0 - 1) * (x0 - 1)
v' = 30 * y0 * y0 * (y0 - 1) * (y0 - 1)
w' = 30 * z0 * z0 * (z0 - 1) * (z0 - 1)
расширения n
С Lerp(a, b, t) = a + (b - a) * t
,
n = dot000
+ u(dot100 - dot000)
+ v(dot010 - dot000)
+ w(dot001 - dot000)
+ uv(dot110 - dot010 - dot100 + dot000)
+ uw(dot101 - dot001 - dot100 + dot000)
+ vw(dot011 - dot001 - dot010 + dot000)
+ uvw(dot111 - dot011 - dot101 + dot001 - dot110 + dot010 + dot100 - dot000)
тогда возьмите частные производные n
,
nx = gx000
+ u' (dot100 - dot000)
+ u (gx100 - gx000)
+ v (gx010 - gx000)
+ w (gx001 - gx000)
+ u'v (dot110 - dot010 - dot100 + dot000)
+ uv (gx110 - gx010 - gx100 + gx000)
+ u'w (dot101 - dot001 - dot100 + dot000)
+ uw (gx101 - gx001 - gx100 - gx000)
+ vw (gx011 - gx001 - gx010 + gx000)
+ u'vw(dot111 - dot011 - dot101 + dot001 - dot110 + dot010 + dot100 - dot000)
+ uvw (gx111 - gx011 - gx101 + gx001 - gx110 + gx010 + gx100 - gx000)
,
ny = gy000
+ u (gy100 - gy000)
+ v' (dot010 - dot000)
+ v (gy010 - gy000)
+ w (gy001 - gy000)
+ uv' (dot110 - dot010 - dot100 + dot000)
+ uv (gy110 - gy010 - gy100 + gy000)
+ uw (gy101 - gy001 - gy100 + gy000)
+ v'w (dot011 - dot001 - dot010 + dot000)
+ vw (gy011 - gy001 - gy010 + gy000)
+ uv'w(dot111 - dot011 - dot101 + dot001 - dot110 + dot010 + dot100 - dot000)
+ uvw (gy111 - gy011 - gy101 + gy001 - gy110 + gy010 + gy100 - gy000)
,
nz = gz000
+ u (gz100 - gz000)
+ v (gz010 - gz000)
+ w' (dot001 - dot000)
+ w (gz001 - gz000)
+ uv (gz110 - gz010 - gz100 + gz000)
+ uw' (dot101 - dot001 - dot100 + dot000)
+ uw (gz101 - gz001 - gz100 + gz000)
+ vw' (dot011 - dot001 - dot010 + dot000)
+ vw (gz011 - gz001 - gz010 + gz000)
+ uvw'(dot111 - dot011 - dot101 + dot001 - dot110 + dot010 + dot100 - dot000)
+ uvw (gz111 - gz011 - gz101 + gz001 - gz110 + gz010 + gz100 - gz000)
затем (nx, ny, nz)
является градиентным вектором (частными производными) функции шума.
оптимизация
некоторые общие подвыражения могут быть учтены, если компилятор не может справиться. Например:
uv = u * v
vw = v * w
uw = u * w
uvw = uv * w
коэффициенты в расширенном n
повторно используются несколько раз. Они могут быть вычислены:
k0 = dot100 - dot000
k1 = dot010 - dot000
k2 = dot001 - dot000
k3 = dot110 - dot010 - k0
k4 = dot101 - dot001 - k0
k5 = dot011 - dot001 - k1
k6 = (dot111 - dot011) - (dot101 - dot001) - k3
также производные имеют аналогичные коэффициенты,
gxk0 = gx100 - gx000
gxk1 = gx010 - gx000
...
вычисление n
can использует расширенный форма с k0
, ... k6
как хорошо.
последние слова
это решение было проверено с помощью метода центральной разности.
хотя это решение выглядит неуклюжим, мой эксперимент (только CPU, SSE) показал, что вычисление этих производных этим решением происходит только 50% дополнительного времени для вычисления одного образца шума 3D Perlin.
конечная разница будет по крайней мере нужно 300% дополнительное время (делать дополнительные 3 образца) или 600% (делать 6 образцов для Центральной разницы).
таким образом, это решение лучше по производительности, а также должны быть более стабильной численности.