ओपनसिम्पलेक्स शोर: Difference between revisions
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[[File:Composition in 3D generated with the opensimplex noise.png|thumb|OpenSimplex | [[File:Composition in 3D generated with the opensimplex noise.png|thumb|OpenSimplex ध्वनि पीढ़ी एल्गोरिदम के साथ 3डी में सार रचना तैयार की गई।]]'''ओपन[[सिंप्लेक्स शोर|सिंप्लेक्स ध्वनि]]''' एन-आकार (4डी तक) [[धीरे धीरे शोर|धीरे धीरे ध्वनि]] फलन होता है जिसे सिम्प्लेक्स ध्वनि के आसपास के पेटेंट-संबंधी विवादों को दूर करने के लिए विकसित किया गया था, अतः साथ ही [[पर्लिन शोर|पर्लिन ध्वनि]] के लिए दृश्य-महत्वपूर्ण दिशात्मक कलाकृतियों से बचने के लिए भी विकसित किया गया था। | ||
एल्गोरिदम सिंप्लेक्स | एल्गोरिदम सिंप्लेक्स ध्वनि के साथ अनेक समानताएं साझा करता है, किंतु इसमें दो प्राथमिक अंतर होते हैं: | ||
* जबकि सिम्प्लेक्स | * जबकि सिम्प्लेक्स ध्वनि [[ हाइपरक्यूबिक मधुकोश |हाइपरक्यूबिक मधुकोश]] से प्रारंभ होता है और इसकी ग्रिड संरचना बनाने के लिए इसे मुख्य विकर्ण से नीचे कुचल देता है,<ref>Ken Perlin, Noise hardware. In Real-Time Shading SIGGRAPH Course Notes (2001), Olano M., (Ed.). [http://www.csee.umbc.edu/~olano/s2002c36/ch02.pdf (pdf)]</ref> अतः ओपनसिंप्लेक्स ध्वनि इसके अतिरिक्त तिरछा और उलटा-तिरछा कारकों को परिवर्तित कर देता है और विस्तारित हाइपरक्यूबिक मधुकोश का उपयोग करता है। इस प्रकार फैला हुआ हाइपरक्यूबिक मधुकोश उपविभाजन के पश्चात् [[सरल मधुकोश]] बन जाता है।<ref name="spiritofiron">[https://web.archive.org/web/20160529084209/http://www.spiritofiron.com/2015_01_01_archive.html Spirit of Iron: Simplectic Noise] Michael Powell's blog</ref> इसका तात्पर्य यह होता है कि 2डी सिम्प्लेक्स और 2डी ओपनसिंप्लेक्स दोनों [[त्रिकोणीय टाइलिंग]] के विभिन्न झुकावों का उपयोग करते हैं, किंतु जहां 3डी सिम्प्लेक्स [[चतुष्फलकीय-अष्टफलकीय मधुकोश|चतुष्फलकीय]] डिफेनॉइड मधुकोश का उपयोग करता है, अतः वहीं 3डी ओपनसिंप्लेक्स [[चतुष्फलकीय-अष्टफलकीय मधुकोश]] का उपयोग करता है।<ref name="spiritofiron" /> | ||
*ओपनसिंप्लेक्स ध्वनि सिंप्लेक्स ध्वनि की तुलना में बड़े कर्नेल आकार का उपयोग करता है। इस प्रकार परिणाम प्रदर्शन की कीमत पर सहज उपस्थिति होती है, जिससे कि अतिरिक्त शीर्षों को निर्धारित करने और प्रत्येक मूल्यांकन में सम्मिलित करने की आवश्यकता होती है।<ref name="spiritofiron" /> | |||
ओपनसिंप्लेक्स का प्रकार सुपरसिम्प्लेक्स (या ओपनसिंप्लेक्स2एस) होता है, जो देखने में अधिक चिकना होता है। इस प्रकार ओपनसिंप्लेक्स2एफ मूल सुपरसिंप्लेक्स के समान होता है। | |||
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== संदर्भ == | == संदर्भ == |
Revision as of 23:33, 14 July 2023
ओपनसिंप्लेक्स ध्वनि एन-आकार (4डी तक) धीरे धीरे ध्वनि फलन होता है जिसे सिम्प्लेक्स ध्वनि के आसपास के पेटेंट-संबंधी विवादों को दूर करने के लिए विकसित किया गया था, अतः साथ ही पर्लिन ध्वनि के लिए दृश्य-महत्वपूर्ण दिशात्मक कलाकृतियों से बचने के लिए भी विकसित किया गया था।
एल्गोरिदम सिंप्लेक्स ध्वनि के साथ अनेक समानताएं साझा करता है, किंतु इसमें दो प्राथमिक अंतर होते हैं:
- जबकि सिम्प्लेक्स ध्वनि हाइपरक्यूबिक मधुकोश से प्रारंभ होता है और इसकी ग्रिड संरचना बनाने के लिए इसे मुख्य विकर्ण से नीचे कुचल देता है,[1] अतः ओपनसिंप्लेक्स ध्वनि इसके अतिरिक्त तिरछा और उलटा-तिरछा कारकों को परिवर्तित कर देता है और विस्तारित हाइपरक्यूबिक मधुकोश का उपयोग करता है। इस प्रकार फैला हुआ हाइपरक्यूबिक मधुकोश उपविभाजन के पश्चात् सरल मधुकोश बन जाता है।[2] इसका तात्पर्य यह होता है कि 2डी सिम्प्लेक्स और 2डी ओपनसिंप्लेक्स दोनों त्रिकोणीय टाइलिंग के विभिन्न झुकावों का उपयोग करते हैं, किंतु जहां 3डी सिम्प्लेक्स चतुष्फलकीय डिफेनॉइड मधुकोश का उपयोग करता है, अतः वहीं 3डी ओपनसिंप्लेक्स चतुष्फलकीय-अष्टफलकीय मधुकोश का उपयोग करता है।[2]
- ओपनसिंप्लेक्स ध्वनि सिंप्लेक्स ध्वनि की तुलना में बड़े कर्नेल आकार का उपयोग करता है। इस प्रकार परिणाम प्रदर्शन की कीमत पर सहज उपस्थिति होती है, जिससे कि अतिरिक्त शीर्षों को निर्धारित करने और प्रत्येक मूल्यांकन में सम्मिलित करने की आवश्यकता होती है।[2]
ओपनसिंप्लेक्स का प्रकार सुपरसिम्प्लेक्स (या ओपनसिंप्लेक्स2एस) होता है, जो देखने में अधिक चिकना होता है। इस प्रकार ओपनसिंप्लेक्स2एफ मूल सुपरसिंप्लेक्स के समान होता है।
यह भी देखें
संदर्भ
बाहरी संबंध
- Blog post introducing OpenSimplex noise
- Author's current implementation (OpenSimplex2)
- Android library
- C implementation
- GPU implementation in OpenCL
- Heavily-optimized implementation in C#
- Noise library for the Rust programming language providing OpenSimplex noise – does not hard code gradient initial values
- Python implementation