Voronoi Texture Node

ページ名:Voronoi Texture Node 2.8

 ≡ Reference
Add > Texture > Voronoi Texture

Voronoi (ボロノイ) テクスチャ ノードは、入力されたテクスチャ座標で Worley Noise を算出します。

iNote
ノード構成によって、特に Randomness 値が低い場合、レンダリング アーチファクトが発生することがあります。これは、White Noise Texture NodeNotes セクションで説明されているのと同じ理由で発生し、そこで説明されているのと同様の方法で修正することができます。

プロパティの選択によって、表示されるオプションや入力ソケット、出力ソケットが異なるため、マトリックスにまとめました。

+ Properties による Inputs および Outputs の表示項目のマトリックス-
{"target":"next","color":{"head":"#888","hover":"#eee"},"col_color":[]}
PropertiesInputsOutputs
DimensionsFeature OutputDistance MetricV
e
c
t
o
r
WS
c
a
l
e
S
m
o
o
t
h
n
e
s
s
E
x
p
o
n
e
n
t
R
a
m
d
o
m
n
e
s
s
D
i
s
t
a
n
c
e
C
o
l
o
r
P
o
s
i
t
i
o
n
WR
a
d
i
u
s
1DF1 / F2
Smooth F1
Distance To Edge
N-Sphere Radius
2DF1 / F2Euclidean / Manhattan / Chebychev
Minkowski
Smooth F1Euclidean / Manhattan / Chebychev
Minkowski
Distance To Edge
N-Sphere Radius
3DF1 / F2Euclidean / Manhattan / Chebychev
Minkowski
Smooth F1Euclidean / Manhattan / Chebychev
Minkowski
Distance To Edge
N-Sphere Radius
4DF1 / F2Euclidean / Manhattan / Chebychev
Minkowski
Smooth F1Euclidean / Manhattan / Chebychev
Minkowski
Distance To Edge
N-Sphere Radius

Inputs

入力は動的で、ノードのプロパティに応じて利用できるようになります。

Vector

ノイズを算出するテクスチャ座標を入力します。
ソケットが接続されていない場合、デフォルトは生成されたテクスチャ座標になります。

W

ノイズを評価するテクスチャ座標 (-1000.0 - 1000.0) を設定します。

Scale

ノイズのスケール (-1000.0 - 1000.0) を設定します。

Smoothness

ノイズの滑らかさ (-1000.0 - 1000.0) を設定します。

{"target":"next","color":{"head":"#bbb"},"col_color":[]}
Output0.00.250.50.75[1.0]
Distance
Color
Position

Dimensions: 2D, Feature Output': Smooth F1, Distance Metric: Euclidean, Scale: 5.0, Randomness: 1.0


Exponent

ミンコフスキー距離メトリックの指数 (0.0 - 32.0) を設定します。

{"target":"next","color":{"head":"#bbb"},"col_color":[]}
Output0.0[0.5]1.02.032.0
Distance
Color
Position

Dimensions: 2D, Feature Output': Smooth F1, Distance Metric: Minkowski, Scale: 5.0, Smoothness: 0.0, Randomness: 1.0

Randomness

ノイズのランダム性 (0.0 - 1.0) を設定します。

{"target":"next","color":{"head":"#bbb"},"col_color":[]}
Output0.00.250.50.75[1.0]
Distance
Color
Position

Dimensions: 2D, Feature Output': Smooth F1, Distance Metric: Euclidean, Scale: 5.0, Smoothness: 0.0

Properties

Dimensions

ノイズを算出する空間の次元を選択します。
次元が高いほどレンダリング時間が長くなるので、高い次元が必要な場合を除き、低い次元を使用してください。

1D

入力 W で 1 次元空間のノイズを算出します。

2D

入力 Vector で 2 次元空間のノイズを算出します。Z 成分は無視されます。

3D

入力 Vector で 3 次元空間のノイズを算出します。

4D

入力 Vector と、入力 を 4 次元目として 4 次元空間のノイズを算出します。

Feature Output

ノードが計算して返す、ボロノイ特徴を選択します。

F1

最も近い特徴点までの距離、位置、色を計算して返します。

{"target":"next","color":{"head":"#bbb"},"col_color":[]}
DistanceColorPosition

Dimensions: 2D, Feature Output': F1, Distance Metric: Euclidean, Scale: 5.0, Randomness: 1.0

F2

2 番目に近い特徴点までの距離、位置、色を計算して返します。

{"target":"next","color":{"head":"#bbb"},"col_color":[]}
DistanceColorPosition

Dimensions: 2D, Feature Output': F2, Distance Metric: Euclidean, Scale: 5.0, Randomness: 1.0

Smooth F1

F1 の滑らかなバージョンを計算して返します。

{"target":"next","color":{"head":"#bbb"},"col_color":[]}
DistanceColorPosition

Dimensions: 2D, Feature Output': Smooth F1, Distance Metric: Euclidean, Scale: 5.0, Smoothness: 1.0, Randomness: 1.0

Distance To Edge

ボロノイ セルのエッジまでの距離を計算して返します。

{"target":"next","color":{"head":"#bbb"},"col_color":[]}
DistanceDistance < 0.05Distance > 0.05

Dimensions: 2D, Feature Output': Distance To Edge, Scale: 5.0, Randomness: 1.0

N-Sphere Radius

ボロノイ セルに内接する n 球面の半径を計算して返します。つまり、最も近い特徴点と、そこから最も近い特徴点の半分の距離ということになります。

{"target":"next","color":{"head":"#bbb"},"col_color":[]}
Scale: 5Scale: 10Scale: 50

Distance Metric

テクスチャの計算に使用する距離メトリックを選択します。

Euclidean

ユークリッド距離メトリックを使用します。

Manhattan

マンハッタン距離メトリックを使用します。

Chebychev

チェビシェフ距離メトリックを使用します。

Minkowski

ミンコフスキー距離メトリックを使用します。
ミンコフスキー距離は、パラメーター Exponent を持つ、上述のメトリックを一般化したものです。指数が 1 のミンコフスキーはマンハッタン距離測定法と等価となり、指数が 2 のミンコフスキーはユークリッド距離測定法と等価となります。指数が無限のミンコフスキーはチェビシェフ距離測定法と等価となります。

{"target":"next","color":{"head":"#bbb"},"col_color":[]}

Minkowski Exponent: 0.5

Minkowski Exponent: 1.0

Minkowski Exponent: 2.0

Minkowski Exponent: 32.0

Manhattan

Eclidean

Chebychev

Dimensions: 2D, Feature Output': Smooth F1, Distance Metric: Euclidean, Scale: 5.0, Randomness: 1.0

Outputs

Distance

距離が出力されます。

Color

セル カラーが出力されます。色は自動的に決まります。

Position

特徴点の位置が出力されます。

W

特徴点の位置が出力されます。

Radius

n 球面の半径が出力されます。

Examples

F1 と Smooth F1 の違いを利用したボロノイ セル

ハンマード メタル












コメント

返信元返信をやめる

※ 悪質なユーザーの書き込みは制限します。

最新を表示する