Процедурная генерация через математику: noise, rand, sin

Процедурная вариативность строится на трёх примитивах: noise() — плавные органичные отклонения, rand() — контролируемая случайность с seed, тригонометрия (sin, cos) — регулярные формы. Разница принципиальна: noise — непрерывная функция от координаты (соседние точки получают близкие значения), rand — псевдослучайное число без пространственной связи между соседями, зависящее только от переданного аргумента.

Случайность и воспроизводимость

rand() в VEX детерминирована: один и тот же вход всегда даёт один и тот же выход. Поэтому seed строят из стабильного идентификатора (@ptnum, @primnum) плюс параметр ноды:

float r = rand(@ptnum + chi("seed"));

chi() читает int-параметр ноды — аналог chf() из первого урока, только для целых. Меняя один слайдер seed, вы получаете другой, но полностью воспроизводимый набор значений — это требование для ассетов: художник должен уметь повторить результат.

Структурированный шум

Для плавной вариативности по пространству берут noise(@P * freq): значение зависит от позиции, а не от индекса, поэтому соседние точки поверхности получают похожие, а не рваные значения. Частотой (масштабом деталей) управляет множитель у @P:

float n = noise(@P * chf("freq"));   // диапазон уточните в Geometry Spreadsheet

Приведение диапазонов: fit / clamp

Результат шума и рандома почти всегда нужно перевести в диапазон, осмысленный для целевого атрибута:

float s = clamp(n, 0.0, 1.0);        // жёстко ограничиваем
s = fit01(s, 0.2, 1.0);              // и растягиваем в целевой диапазон
float t = fit(v, -1, 1, 0.0, 1.0);   // общий случай: из [-1,1] в [0,1]

fit(value, oldmin, oldmax, newmin, newmax) — линейный ремап; fit01(v, newmin, newmax) — короткая форма, когда вход уже в [0,1]; clamp(v, min, max) — обрезка по границам.

graph LR
    A[seed параметр ноды] --> B["rand(@ptnum + seed)"]
    C["@P"] --> D["noise(@P * freq)"]
    B --> E["fit / fit01 / clamp"]
    D --> E
    E --> F["@pscale, @Cd, @P — конечная вариативность"]

// Attribute Wrangle после Scatter, Run Over: Points
int   seed = chi("seed");
float freq = chf("noise_freq");

// случайный масштаб, свой на каждую точку
float rscale = rand(@ptnum * 17 + seed);
@pscale = fit01(rscale, 0.6, 1.4);   // от 0.6x до 1.4x

// органичная цветовая вариация, связанная с положением в пространстве
float n = clamp(noise(@P * freq), 0.0, 1.0);
@Cd = set(fit01(n, 0.3, 0.5), fit01(n, 0.2, 0.35), fit01(n, 0.1, 0.2));