Hat das ursprüngliche Perlin-Rauschen jemals einen Vorteil gegenüber dem Simplex-Rauschen?

Perlin-Rauschen ist eine der beliebtesten prozeduralen Rauschfunktionen. Perlin entwickelte später das Simplex-Rauschen, das einige der Mängel des Perlin-Rauschens verbessert, insbesondere seine Ineffizienz in höheren Dimensionen und Richtungsartefakten (Wikipedia nennt fünf Vorteile des Simplex-Rauschens). Dennoch scheint Perlin-Rauschen weit verbreitet zu sein. Ich kann mir vorstellen, dass der Hauptgrund darin liegt, dass Simplex-Rauschen konzeptionell viel schwieriger zu verstehen ist, es aber inzwischen genügend Implementierungen geben sollte, damit Sie es nicht selbst erneut implementieren müssen.

Hat Perlin-Rauschen irgendwelche Vorteile gegenüber Simplex-Rauschen? Würde ich bei der Auswahl einer Rauschfunktion jemals Perlin anstelle von Simplex wählen?

Um die Frage direkt zu beantworten: Simplex-Rauschen ist patentiert , Perlin-Rauschen dagegen nicht. Abgesehen davon hat Simplex-Rauschen viele Vorteile, die bereits in Ihrer Frage erwähnt wurden, und abgesehen von der leicht erhöhten Implementierungsschwierigkeit ist es der bessere Algorithmus der beiden.

Ich glaube, der Grund, warum immer noch viele Leute Perlin-Rauschen wählen, ist einfach, weil es bekannter ist. Es ist auch erwähnenswert, dass Perlin-Rauschen sehr häufig mit einer Kombination aus Wert-Rauschen und fraktaler Brown'scher Bewegung (FBM) verwechselt wird .

Perlin-Rauschen, Simplex-Rauschen und Wert-Rauschen sind Methoden zur Synthese von kohärentem Rauschen. Andererseits wird FBM (manchmal als "FBM-Rauschen" bezeichnet) verwendet, wenn mehrere Rauschschichten in verschiedenen Maßstäben übereinander hinzugefügt werden, um komplexere Funktionen zu erhalten. Die Kombination aus FBM und Wertrauschen ist einfach zu implementieren und kann für die Geländesynthese, prozedurale Wolken und Freunde sehr nützlich sein. Sie ist sehr beliebt. Es neigt jedoch dazu, fälschlicherweise als Perlin-Rauschen bezeichnet zu werden, was irreführend zu seiner Popularität beiträgt.