Apakah noise Perlin asli memiliki keunggulan dibandingkan noise Simplex?

Perlin noise adalah salah satu fungsi noise prosedural yang paling populer. Perlin kemudian mengembangkan kebisingan Simplex yang meningkatkan beberapa kekurangan dari kebisingan Perlin, terutama inefisiensi dalam dimensi yang lebih tinggi dan artefak terarah (Wikipedia mencantumkan lima keuntungan dari kebisingan Simplex). Namun, noise Perlin tampaknya banyak digunakan. Saya dapat membayangkan bahwa alasan utama adalah bahwa kebisingan Simplex secara konseptual jauh lebih sulit untuk dipahami, tetapi sekarang harus ada implementasi yang cukup sehingga Anda tidak perlu mengimplementasikannya sendiri.

Apakah kebisingan Perlin memiliki kelebihan dibandingkan kebisingan Simplex? Saat memilih fungsi derau, apakah saya akan memilih Perlin alih-alih Simplex?

Untuk langsung menjawab pertanyaan: Simplex noise is dipatenkan , sedangkan Perlin noise tidak. Selain itu, Simplex noise memiliki banyak keuntungan yang telah disebutkan dalam pertanyaan Anda, dan selain dari sedikit kesulitan implementasi, itu adalah algoritma yang lebih baik dari keduanya.

Saya percaya alasan mengapa banyak orang masih memilih suara Perlin hanya karena itu lebih dikenal luas. Perlu juga dicatat bahwa kebisingan Perlin sangat sering dikacaukan dengan kombinasi nilai noise dan Fractal Brownian Motion (FBM).

Perlin noise, Simplex noise, dan noise nilai adalah semua metode untuk mensintesis suara koheren. Di sisi lain, FBM (kadang-kadang disebut "FBM noise"), adalah apa yang digunakan ketika menambahkan beberapa lapisan noise di atas satu sama lain pada skala yang berbeda untuk mendapatkan fungsi yang lebih kompleks. Kombinasi FBM dan nilai noise mudah diterapkan dan dapat sangat berguna untuk sintesis medan, awan prosedural, dan teman-teman, dan ini cukup populer. Namun, itu cenderung keliru diberi label Perlin noise, menyesatkan menambah popularitasnya.