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简单聊聊 Perlin 噪声(下篇)

Perlin 噪声 理解了二维的 Value 噪声,我们就可以进一步来看 二维的 Perlin 噪声了....二维 Perlin 噪声的生成方式和 二维 Value 噪声的生成方式大体相同,二维 Perlin 噪声也是根据给定的坐标选取对应的正方形,并将该正方形的四个顶点作为插值端点,但是在 Perlin 噪声中...(注:上图展示的是实际生成的二维 Perlin 噪声数据,显示上没有做额外的插值处理,所以看起来会有明显的边界) Simplex 噪声 Simplex 噪声是 Perlin 噪声的改进版，(二维)Perlin...(二维单形示例) Simplex 噪声中随机值的生成也和 Perlin 噪声有所不同,有兴趣进一步了解的朋友可以从这里看起~ 多维 Perlin 噪声 从 二维 Perlin 噪声扩展到 多维 Perlin...( 2D2^D2D ) 一维 Perlin 噪声 说了多维 Perlin 噪声,那 一维 Perlin 噪声如何生成呢(毕竟一维坐标下并没有向量的概念)?

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    Procedural Noise Adversarial Examples for Black-Box Attacks on Deep Neural Networks 论文笔记(2)

    由于这些特征, 假设程序化的噪声可以容易地骗过图片的分类算法, 并且给出的扰动和图片的背景和前景都有着相似的地方....我们提出的攻击是一种基于查询的黑盒算法, 它利用了程序噪声的属性. 在选择了具有参数 ? 的程序噪声函数 ? 之后, 我们首先创建图像扰动以添加到原始“干净”图像....如果我们的攻击性能并不比这个随机噪声好, 那么我们不认为它是一种有效的攻击. 我们接下来的两次攻击使用Perlin噪声, 如上一节所述. 两种变化之间的差异在于参数选择算法....我们测试了两个Perlin噪声攻击, Perlin-R和PerlinBO. 参数选择算法与第一个实验类似, 但每个攻击的性能都是在所有验证图像上测量的....通过使用Perlin-BO的通用版本创建可转移性攻击, 还可以将查询数量大大减少到类似于FGA-B的级别. 我们假设我们的Perlin噪声攻击利用了学习算法中的固有弱点以及它们对图像中模式的解释.

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    WebGL进阶——走进图形噪声

    概述 图形噪声，是计算机图形学中一类随机算法，经常用来模拟自然界中的各种纹理材质，如下图的云、山脉等，都是通过噪声算法模拟出来的​。...通过不同的噪声算法，作用在物体纹理和材质细节，我们可以模拟不同类型的材质。...目前基础噪声算法比较主流的有两类：1. 梯度噪声；2....这类噪声可以模拟细胞形态、皮革纹理等。 算法步骤 细胞噪声算法主要通过距离场的形式实现的，以单个特征点为中心的径向渐变，多个特征点共同作用而成。主要分为三步：1. 网格生成；2. 特征点生成；3....噪声算法组合 前面介绍了两种主流的基础噪声算法，我们可以通过对多个不同频率的同类噪声进行运算，产生更为自然的效果，下图是经过分形操作后的噪声纹理。

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    窄带噪声、高斯噪声、白噪声

    窄带噪声、高斯噪声、白噪声是噪声里经常听到几个词。先看一下大致定义： 高斯噪声是指它的概率密度函数服从高斯分布（即正态分布）的一类噪声。...窄带噪声是指频带范围较窄的一类噪声，系统的频带宽度远远小于其中心频率的系统。 白噪声是指它的功率谱密度函数在整个频域内是常数，即服从均匀分布。...可以看出他们描述的属于不同的领域，高斯噪声是从概率方面描述，窄带是从带宽方面描述，白噪声是从功率方面描述。...高斯型白噪声也称高斯白噪声，是指噪声的概率密度函数满足正态分布统计特性，同时它的功率谱密度函数是常数的一类噪声。...还有一种窄带高斯白噪声，概率密度函数满足正态分布统计特性、功率谱密度函数是常数且频带宽度远远小于其中心频率的一类噪声，称作窄带高斯白噪声。

    2.5K20

    Procedural Noise Adversarial Examples for Black-Box Attacks on Deep Neural Networks论文笔记(1)

    这种攻击形式揭露了神经网络对于Perlin噪声的脆弱性, Perlin噪声是一种程序性噪声(Procedural Noise), 一般用于生成真实的纹理, 使用Perlin噪声可以实现对所有的分类器都实现...top1 至少90%的错误率, 更加令人担忧的是, 该文显示出大多数的Perlin噪声是具有"普适性"(Universal)的, 在对抗样本中, 数据集的大部分, 使用简单的扰动使得高达70%的图片被错误分类...Perlin噪声模式是用来生成自然界的纹理的, 在图片和视频游戏中也有应用, 有趣的是, 这些扰动视觉上类似通用的对抗扰动(Universal Adversarial Perturbation), 能够使用相同的对抗噪声模式来高概率地欺骗一个深度神经网络...提出了黑盒优化的贝叶斯优化方法, 用来学习Perlin噪声的参数, 使用很少的迭代次数就可以制造出成功的对抗样本 和通用的扰动类似, 展现了一个通过我们的perlin噪声生成的单扰动能够实现许多成功的攻击对于大量的数据点集合而言...黑盒攻击代表了更为一般的场景, 特别是当机器学习算法被部署到真实世界中的时候.

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    | 数字艺术 Perlin Noise

    这些自然效果的表现，都可以通过 Perlin Noise 表现出来。 Perlin noise Perlin noise是一个随机序列生成器，它的表现比标准random更自然、更和谐。...Perlin 噪声常见实现形式为二维、三维或四维函数，但可以定义为任意数量的维。实现Perlin Noise通常包括三个步骤：网格定义；点积；插值。...应用 一维 Perlin函数 控制虚拟人物 在游戏中，使用柏林噪声不断调整虚拟人物的关节位置，使其看起来更生动。 绘制草图 电脑画的线总是笔直的，这会使它们看起来不自然和不友好。...可以使用Perlin噪波为绘制线算法引入抖动，使其看起来像是用手绘制的。 二维 Perlin函数 地形 Perlin Noise 用来表现地形的连绵起伏。...云 Perlin Noise 也适合用于云层渲染。 生成材质 Perlin Noise 生成各种纹理，比重复的平铺纹理贴图更易于查看。

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    棕噪声：布朗噪声

    棕噪声（Brown noise）又叫 布朗噪声 / 布朗运动噪声，它的功率谱密度是 1/f²，相比粉红噪声（1/f）衰减得更快。...命名来源：来自物理学中的 布朗运动（随机游走） 听觉感受 声音很低沉、厚重，像 海浪声、瀑布低频部分、远处雷声；高频几乎被滤掉，长时间听对耳朵的刺激比白噪声和粉红噪声小。...颜色对比 image-20250815173016006 典型频谱形状示意 棕噪声在 log-log 坐标下是一条斜率 -20 dB/dec 的直线，比粉红噪声下滑得更快。...白/粉/棕 噪声的频谱对比图 功率谱对比： White noise（白噪声）：功率谱在各频率上均匀分布（0 dB/dec 斜率），在对数坐标上是水平的。...功率谱密度 PSD 频谱（功率谱密度 PSD）： 白噪声：谱是平的，所有频率成分能量相等。 粉红噪声：频谱斜率约 -10 dB/decade。

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    利用噪声构建美妙的 CSS 图形

    和显然，白噪声没有做到这一点。 柏林噪声 这样，我们就自然而然的引入了柏林噪声。 Perlin 噪声 ( Perlin noise ) 指由 Ken Perlin 发明的自然噪声生成算法。...corresponding SIGGRAPH 2002 paper. // JAVA REFERENCE IMPLEMENTATION OF IMPROVED NOISE - COPYRIGHT 2002 KEN PERLIN...: hsl(@rn(255, 1, 2), @rn(10%, 90%), @rn(10%, 90%))，这里即表示对每个 grid item 赋予背景色，其中 @rn()，就是最核心的部分，利用了柏林噪声算法...context[counter]) { context[counter] = new Perlin(shuffle); } frequency = clamp...其中 new Perlin(shuffle) 即运用到了柏林噪声算法。 Show Time OK，上文介绍了很多与噪声和 CSS-doodle 相关的知识，下面我们回归 CSS，回归本文的主体。

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    如何理解算法中的偏差、方差和噪声？

    泛化误差可以分解为3部分，即泛化误差=偏差+方差+噪声。 这里以回归任务为例来说明泛化误差的分解。...噪声则是样本在数据集中的标记与真实标记之间的偏离 ? 对应的期望泛化误差则为 ? 泛化误差的分解推导过程如下(机器学习，周志华) ? 上面公式中的灰色部分为0(假设噪声的期望 ?...首先噪声是模型学习的上限(也可以说是误差的下限)，不可控的错误很难避免，这被称为不可约偏差(irreducible error)，即噪声无法通过模型来消除。...参考Machine Learning Yearning,Andrew Ng 增加算法的复杂度，比如神经网络中的神经元个数或者层数，增加决策树中的分支和层数等。...，比如对决策树的剪枝、减少神经网络的层数等； 优化模型的结构有时候也会有用； K最近邻算法(K-NearestNeighbor)中随着K的增大bias和variance会怎么变化？

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    RMS 噪声：噪声对信号的“功率影响”

    RMS（均方根）噪声计算是分析电路中总有效噪声大小的关键方法之一；这个计算方法可能不对，如果不对后面做补篇！ 什么是 RMS 噪声？...RMS 噪声表示在一个频率范围内，随机噪声信号的等效有效值（root mean square），它反映了噪声对信号的“功率影响”。 通用 RMS 噪声计算公式 1....白噪声简化版（恒定 PSD） 如果 是常数（如热噪声）： 或 适用于热噪声、电阻噪声；，即电压噪声密度（V/√Hz）。 3....带 1/f 噪声时 用于建模运放输入噪声、低频电流噪声；可拆成：白噪声 + 1/f 成分。...1/f + 白噪声：构建函数积分或仿真 5 最后开根号得 RMS 值，单位转换（通常 µV） 总结一下 场景 RMS 噪声公式 说明 白噪声 如热噪声、电阻噪声 1/f + 白噪声 运放输入噪声

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    谈谈随机数

    游戏也是如此，随机掉了一件装备，你如获至宝，其内部是一个概率算法，如果你掌握了这个算法做了一个外挂，对你而言，这也不是随机行为了。...这就是噪声：在三维空间提供高效的，可实现，可重复的伪随机信号。当然，上面的随机算法也能制造出噪声，但比较尖锐，生硬不自然，我们成为White Noise，比如电视上的雪花屏。...例如，Perlin噪声被大量用于云朵、火焰和地形等自然环境的模拟；Simplex噪声在其基础上进行了改进，提到了效率和效果；而Worley噪声被提出用于模拟一些多孔结构，例如纸张、木纹等。...---摘自candycat的博文《谈谈噪声》 ? 这里就不阐述噪声纹理的算法和思路了，这块内容也很多，个人的理解也很浅薄。...如上图，是Perlin噪声的4次分形叠加产生的灰度图，添加颜色表，模拟地形的一个过程。机器的特点是不易出错，可以完美的执行任务，通过噪声，可以在可控范围内随机的创造出不完美，反而更有质感，真实感。

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    基于噪声模型优化的HDR融合算法

    HDR - 高动态范围成像中，我为你介绍了基础的HDR算法，它的目的是将多张照片合理的融合起来，得到最高的动态范围。...我们之前介绍的HDR算法中有两个缺点： 所用到的权重主要是考虑融合后的图像动态范围尽可能高，但对图像中的噪声并没有太关注，甚至可以说它假设图像是没有带噪声的。...为了做到这一点，这些算法倾向于选择相机的最低有效ISO设置及相应的曝光时长，在保证一定亮度的情况下降低噪声。 它没有考虑到对曝光时间的限制。...而且，一般来说我们会要求在一定的总时间及总的拍摄图像张数的限制下，完成HDR图像的生成动作，这导致忽视了拍摄时间要求的传统HDR融合算法无法得到最佳的结果。...这种方法指出HDR生成算法本质上是一种多帧融合去噪算法，而以前的方法并没有基于噪声模型精确的进行信噪比的优化。

    1.7K20

    AIGC在游戏开发中的革命性潜力-自动生成内容与智能化NPC

    例如，AI可以通过算法生成无缝衔接的游戏地形，让玩家在游戏中探索几乎无限的空间。2....基于噪声生成地形Perlin噪声是一种常用的程序生成地形的技术，特别适用于生成自然环境如山脉、海洋、森林等。...以下代码展示了如何使用Perlin噪声生成基本的2D地形图，这一技术常用于生成开放世界游戏中的地图。...噪声用于生成一个2D高度图，该图可以被解释为游戏世界的地形。...地图与关卡自动生成：利用程序生成技术，特别是Perlin噪声等算法，AIGC能够自动生成大规模的游戏地图和复杂的关卡，减少手动设计的时间成本，并增加游戏的重复可玩性。

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    改进的自适应中值滤波算法 去除椒盐噪声 python 代码实现

    完整代码可以在 我的AI学习笔记 - github 中获取 原理 传统的中值滤波算法在椒盐噪声的去除领域有着比较广泛的应用，其具有较强的噪点鉴别和恢复能力，也有比较低的时间复杂度：其基本思想是采用像素点周围邻接的若干像素点的中值来代替被污染的像素点...假设对一定领域内的所有像素从小到大进行排序，如果存在孤立的噪声点，比如椒盐噪声（椒噪声——较小的灰度值，呈现的效果是小黑点；盐噪声——较大的灰度值，呈现的效果是小白点），那么从小到大排序的这个数组中，那些孤立的噪声一定会分布在两边...如果窗口较小，则能较好地保护图像中的一些细节信息，但对噪声的过滤效果就会打折扣；反之，如果窗口尺寸较大则会有较好的噪声过滤效果，但也会对图像造成一定的模糊效果，从而丢失一部分细节信息。...此处采用改进的自适应中值滤波算法进行图像恢复： 根据图像处理的空间相关性原则，采用自适应的方法选择不同的滑动窗口大小； 在算法中单滤波窗口大小达到最大值时，采用均值滤波； 代码实现 def get_window...-1,k]) listx.sort() return listx def restore_image(noise_img, size=4): """ 使用 你最擅长的算法模型

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