元のパーリンノイズは、シンプレックスノイズよりも利点がありますか？

パーリンノイズは、最も一般的な手続き型ノイズ関数の1つです。Perlinは後にPerlinノイズのいくつかの欠点、特に高次元および指向性アーチファクトにおける非効率性を改善するSimplexノイズを開発しました（WikipediaはSimplexノイズの5つの利点をリストしています）。それでも、Perlinノイズは広く使用されているようです。主な理由は、シンプレックスノイズは概念的に理解するのがはるかに難しいことですが、今では十分に実装できるので、自分で再実装する必要はありません。

パーリンノイズには、シンプレックスノイズよりも利点がありますか？ノイズ関数を選択するとき、シンプレックスの代わりにパーリンを選択することはありますか？

質問に直接答えるには、シンプレックスノイズは特許を取得していますが、Perlinノイズは特許を取得していません。それ以外に、シンプレックスノイズには質問で既に述べた多くの利点があり、実装の難易度がわずかに増加することを除けば、この2つの方が優れたアルゴリズムです。

多くの人がまだパーリンノイズを選んでいる理由は、単にそれが広く知られているからだと思います。パーリンノイズは、値ノイズとフラクタルブラウン運動（FBM）の組み合わせと非常に頻繁に混同されることにも注意してください。

パーリンノイズ、シンプレックスノイズ、値ノイズは、すべてコヒーレントノイズを合成する方法です。一方、FBM（「FBMノイズ」と呼ばれることもあります）は、より複雑な機能を得るために、異なるスケールで複数のノイズ層を重ねて追加するときに使用されるものです。FBMと値ノイズの組み合わせは実装が簡単で、地形合成、手続き型クラウド、および友人にとって非常に有用であり、非常に人気があります。ただし、Perlinノイズと誤ってラベル付けされる傾向があり、誤解を招くほど人気が​​高まっています。