고형 소음 합성을 위한 알고리즘

고형 소음은 공간의 각 지점에서 무작위 값을 정의하는 함수입니다. 고형 소음은 표면 텍스처링, 확률 모델링 및 자연 현상의 애니메이션에 즉각적이고 강력한 응용을 가지고 있습니다. 기존의 고형 소음 합성 알고리즘을 검토하고 두 가지 새로운 알고리즘을 제시합니다. 첫 번째 알고리즘은 Wiener 보간법을 사용하여 이산 격자에서 무작위 값을 보간합니다. 두 번째는 효율적인 희소 합성 알고리즘입니다. 두 알고리즘 모두 필요한 지점에서만 소음 값을 요구하며 샘플링 및 소음 생성이 이루어지는 모델 지향 합성을 위해 개발되었습니다. 이 논문은 이러한 특정 알고리즘 선택의 이유를 제시하고자 합니다. 새로운 알고리즘은 효율성, 소음 전력 스펙트럼에 대한 개선된 제어 및 인공물의 부재라는 장점을 가지고 있습니다. 합성 알고리즘은 명확한 결정론적 효과를 도입하지 않고 효율성을 위해 품질을 거래할 수 있도록 추가로 허용합니다. 이 알고리즘은 고품질 고형 소음이 필요한 응용에 특히 적합합니다. 확률 모델링과 고형 텍스처링에서 몇 가지 샘플 응용이 제시됩니다.