我已经对这两个主题做了很多阅读，但我仍然无法弄明白。根据我的理解，Perlin Noise（在2D中）生成一个正方形网格，您可以通过计算所在正方形每个角落的贡献来获得该网格中某个点的值。
根据我的理解，单纯形噪声也是方形网格（2D）。您不是通过计算周围四个角的贡献来获得值，而是将方块分成两部分，并从当前所在三角形的三个角处获得贡献。我能理解这一点吗？如果是这样，这不是另一种计算角落贡献的方法，而不是另一种产生噪音的方法吗？
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一半。 单面噪声也是角落贡献的总和，但在2D中，使用的实际形状是等边三角形。 （Gustavson的2005 paper中有一半左右的方块位于偏斜的空间......只是计算机找出一个点所在的三角形的一种方式。）
因为角落现在位于不同的地方并且以不同方式混合，所以产生的噪声图像将具有不同的视觉特性，因此被认为是不同类型的噪声。 特别是，人们会发现单面噪声中的三角形60度伪影，眼睛没有被训练注意到（如正式园艺中所示）而不是经典佩林噪声中的直角。圆形内核还会给图像增加粗糙感。