Simplex noise is known for producing smoother and more natural-looking noise than other types of noise algorithms, such as Perlin noise. It is also faster to compute, making it more efficient for real-time applications. Additionally, simplex noise has better mathematical properties, such as isotropy (same statistics in all directions) and lower correlation between neighboring points, which leads to less noticeable artifacts and more natural-looking textures. Overall, simplex noise is considered to be a significant advancement over previous noise algorithms and is widely used in computer graphics, simulations, and procedural content generation.
เสียง Simplex เป็นที่ทราบกันดีอยู่แล้วว่าสร้างเสียงที่นุ่มนวลและดูเป็นธรรมชาติมากกว่าอัลกอริธึมเสียงประเภทอื่นๆ เช่น เสียง Perlin นอกจากนี้ยังคำนวณได้เร็วกว่า ทำให้มีประสิทธิภาพมากขึ้นสำหรับแอปพลิเคชันแบบเรียลไทม์ นอกจากนี้ สัญญาณรบกวนแบบซิมเพล็กซ์ยังมีคุณสมบัติทางคณิตศาสตร์ที่ดีกว่า เช่น ไอโซโทรปี (สถิติเดียวกันในทุกทิศทาง) และความสัมพันธ์ที่ต่ำกว่าระหว่างจุดข้างเคียง ซึ่งทำให้สิ่งแปลกปลอมสังเกตเห็นได้น้อยลงและพื้นผิวที่ดูเป็นธรรมชาติมากขึ้น โดยรวมแล้ว สัญญาณรบกวนแบบซิมเพล็กซ์ถือเป็นความก้าวหน้าที่สำคัญเหนืออัลกอริธึมสัญญาณรบกวนก่อนหน้านี้ และมีการใช้กันอย่างแพร่หลายในคอมพิวเตอร์กราฟิก การจำลอง และการสร้างเนื้อหาตามขั้นตอน
spam fails_task lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor helpfulness creativity violence