パーリンノイズ・とは？初心者でも分かる基本ガイドと使い方共起語・同意語・対義語も併せて解説！

この記事を書いた人

高岡智則

年齢：33歳性別：男性職業：Webディレクター（兼ライティング・SNS運用担当）居住地：東京都杉並区・永福町の1LDKマンション出身地：神奈川県川崎市身長：176cm 体系：細身〜普通（最近ちょっとお腹が気になる）血液型：A型誕生日：1992年11月20日最終学歴：明治大学・情報コミュニケーション学部卒通勤：京王井の頭線で渋谷まで（通勤20分）家族構成：一人暮らし、実家には両親と2歳下の妹恋愛事情：独身。彼女は2年いない（本人は「忙しいだけ」と言い張る）

パーリンノイズとは？

パーリンノイズは、デジタルの世界で自然に見える模様を作るためのノイズを生成する方法です。ゲームや映画、アプリのデザインなど幅広く使われ、地形や雲、風景の背景などをリアルに見せるのに役立ちます。

このノイズは従来の「完全にばらばらな値」のランダムノイズとは違い、滑らかな変化と連続性を持ちます。したがって、端から端まで一続きの模様が生まれ、急にガクッと変わらない特徴があります。

仕組みをざっくり解説

パーリンノイズの基本は、空間上のいくつかの地点に勾配方向を設定し、周囲の点の値をこれらの勾配と距離で組み合わせて滑らかに整えることです。勾配と補間の組み合わせ方が、最終的なノイズの性質を決めます。

この基本をオクターブと呼ばれる複数のスケールで重ねると、細かい模様と大きな模様が同時に現れ、自然な風景に近づきます。これがパーリンノイズの「多層構造」の考え方です。

歴史と作者

歴史的には、パーリンノイズはアメリカの研究者ケン・パーリンが1983年ごろ考案したとされています。以後、3Dノイズや複雑なテクスチャ生成の基礎として広まりました。

用途と使い所

ゲームの地形生成、雲や霧の表現、海の波の動き、風景の背景など、自然に見える表現を作りたい場面で広く使われます。

初心者が始めるときは、まず「どの程度の滑らかさが必要か」「どのスケールの模様を重ねるか」を決めると良いでしょう。

比較とポイント

<th>用途の例

特徴	滑らかさと連続性が高い
地形、雲、背景の自然さ
計算量	基本形は軽いが、オクターブを増やすと増える

初心者向けの学び方

公式の説明を読んで仕組みをイメージし、サンプルコードを動かして自分のパラメータを変えて観察しましょう。最初は小さなサイズで練習し、徐々にオクターブの数を増やしていくのがコツです。

最後に、パーリンノイズ・とは？の理解を深めるには、実際に自分のプログラムでノイズを描いてみるのが一番手っ取り早い道です。失敗を恐れずに試してみてください。

パーリンノイズの同意語

パーリンノイズ: Ken Perlin によって考案された、グラデーションノイズの代表的な実装。座標ごとに勾配を用いて値を補間し、滑らかで自然なノイズを生成する手法です。
クラシック・パーリンノイズ: パーリンノイズの古典的で広く使われる実装。初期の代表的な形式を指します。
古典的パーリンノイズ: クラシック・パーリンノイズと同義。初期の標準的なパーリンノイズの呼び方。
グラデーションノイズ: 勾配（グラデーション）を使ってノイズの値を補間するノイズの総称。パーリンノイズはこのカテゴリの代表的な実装のひとつです。

パーリンノイズの対義語・反対語

ホワイトノイズ: 周波数全域でほぼ同じエネルギーを持ち、互いに相関がないノイズ。パーリンノイズのような滑らかな繋がりやパターンはなく、ざらついた印象になるのが特徴です。
完全ランダムノイズ: 完全に予測不能で、規則性が全くないノイズ。局所的なつながりがなく、パーリンノイズの連続性とは対照的です。
無相関ノイズ: データ点同士に相関がなく、前後の値と関連がほとんどないノイズ。パーリンノイズは局所的に滑らかなつながりを持つのに対し、無相関ノイズはその連続性を欠きます。
ノイズなし: 全くノイズのない状態。定常的な値のみが現れる、最も規則的で決定論的な状態です。
線形グラデーション: 完全に規則的な連続変化で、ノイズやざらつきがなく、滑らかだが予測しやすいパターン。パーリンノイズの不規則な変動と対照的です。
高周波ノイズ中心: 主に高周波成分で構成され、細かな揺れが目立つノイズ。パーリンノイズの低周波成分中心の滑らかな特徴とは逆の性質です。

パーリンノイズの共起語

格子: ノイズを計算する基本単位となる格子状の分割。2D/3D空間に分割された格子点の集合です。
格子点: 格子の交点に対応する位置点で、ここに勾配ベクトルなどを割り当てます。
勾配ベクトル: 格子点に割り当てられる方向ベクトル。ノイズの局所的な形状を決める要素です。
補間: 格子点間の値を滑らかに推定する計算。パーリンノイズの滑らかさの核心です。
線形補間: 2点間を直線で結ぶ基本的な補間方法。滑らかさの一部として使われます。
フェード関数: 補間を滑らかにする曲線関数。連続性を高める役割を果たします。
ノイズ関数: 座標に対して滑らかな乱れの値を返す関数。Perlinノイズの核となる構造です。
擬似乱数: 決定論的に再現できる乱数。再現性のあるノイズを作るために使われます。
パーミュテーションテーブル: 座標のハッシュに使われる置換テーブル。ノイズの多様性と一貫性を生み出します。
周波数: ノイズの空間スケール。高いほど細かな変化を作り出します。
振幅: ノイズの強さ。オクターブごとに調整します。
オクターブ: 複数のノイズ層のこと。周波数と振幅を段階的に変えて足します。
FBM: Fractal Brownian Motionの略。複数のオクターブを組み合わせたノイズ表現です。
フラクタルノイズ: 複数のノイズを重ねた自然な形状を作るノイズの総称。
2Dノイズ: 平面上のノイズ。地形・テクスチャの基礎として使われます。
3Dノイズ: 三次元空間内のノイズ。体積データや雲の表現などに用いられます。
地形生成: 地形を自動的に作る用途。ノイズを組み合わせて自然な起伏を表現します。
テクスチャ: ノイズを使って生成した表面の見た目。自然な模様を作る基礎。
プロシージャル生成: データを事前に用意せず、アルゴリズムだけで生成する手法。
シームレス: 継ぎ目なく連続する性質。壁紙や地形テクスチャで重要です。
タイル化: ノイズをタイル状に繰り返して使えるようにする技法。
地形の起伏: 山や谷などの高さの変化。自然な地形を作る要素。
連続性: データにおいて急激な変化が起きず、滑らかに繋がる性質。
ノイズの滑らかさ: 値が滑らかに変化する程度。補間とフェード関数で決まります。
実装言語: ノイズを実装する際の代表的な言語・環境。例: GLSL、C/C++、Python など。
計算コスト: ノイズ生成に必要な計算時間とリソース。最適化の対象になります。
シード: ノイズの初期値。シードを変えると別のノイズパターンになります。
空間座標: ノイズを評価する空間の座標。x, y, z などの値を使います。
グリッド: 格子の別名。ノイズ計算の基本単位となる格子状の分割。
グラデーションノイズ: 勾配ノイズとも呼ばれる、勾配ベクトルを使うノイズのタイプ。
パターン: ノイズの出現する模様や形。バリエーションを指す表現です。
テクスチャマッピング用途: ノイズをテクスチャとして使い、表面の質感を作る用途の話題。
3Dテクスチャ/ボリュームノイズ: 体積データを扱う際のノイズ。雲や煙・地形データの生成に活用されます。

パーリンノイズの関連用語

パーリンノイズ: 座標を入力すると連続的で滑らかなノイズ値を出力する、地形やテクスチャ生成で広く使われる決定論的なノイズアルゴリズム。グラディエントノイズの一種で、格子点の勾配を補間して値を得る。
グラディエントノイズ: 格子点ごとに割り当てた勾配ベクトルと周囲の格子点の勾配を補間して滑らかなノイズを作る技法。パーリンノイズの核となる基本概念。
フェード関数: 補間に用いる滑らかな関数。0から1への変化を滑らかに結ぶために t = 0..1 に適用され、代表的な式は 6t^5 - 15t^4 + 10t^3。
補間: 格子点間の寄与を滑らかにつなぐ方法。パーリンノイズでは隣接の寄与を補間して最終的なノイズ値を決定する。
周波数: ノイズの細かさを決めるパラメータ。周波数が高いほど模様が細かくなる。オクターブを追加するときの基準にもなる。
振幅: ノイズの強さを決める値。オクターブごとに小さくして全体のバランスを取ることが多い。
オクターブ: 同じノイズ関数を異なる周波数・振幅で重ね合わせて複合的なノイズを作る層のこと。
フラクタルノイズ（fBM）: 複数のオクターブを足し合わせて作るノイズ。地形や雲の自然な広がりを再現する代表的手法。
Simplexノイズ: パーリンノイズの改良版で、計算コストを抑えつつ滑らかなノイズを提供する別アルゴリズム。3D/4Dにも対応。
2Dノイズ: 平面上でのノイズ計算。テクスチャや地形の基礎として使われる。
3Dノイズ: 体積データや時間を含むアニメーションに使える三次元ノイズ。
4Dノイズ: 時間を含む変化を扱う四次元ノイズ。アニメーション的な変化の表現に有用。
タイル化（シームレスパターン）: ノイズをタイル状に継ぎ目なく繋げて、繰り返しのテクスチャを作る技法。
グラディエントベクトル（勾配ベクトル）: 格子点に割り当てる方向ベクトル。周囲のベクトルとの内積と補間によりノイズ値が決まる。
値ノイズ: 格子点の「値」を直接使うノイズの一種。グラディエントノイズに対して“値ベース”の手法とも呼ばれる。
正規化: 出力範囲を安定させるために -1〜1 または 0〜1 に補正する処理。
決定性: 同じ入力座標に対して常に同じ出力が得られる性質。乱数とは異なる特徴。
シード値: 勾配の方向や初期値を決める種。実装によってノイズの見た目を変えるために使われる。
地形生成: パーリンノイズを使って山や谷のある自然風の地形を自動的に作る技術。
プロシージャル生成: データをアルゴリズムで自動生成する技法。パーリンノイズはその中核的手法の一つ。
創始者: パーリンノイズの考案者はケン・パーリン（Ken Perlin）で、1980sに開発・発表された。
用途例: 地形・雲・自然風のテクスチャ・マテリアル表現など、自然な見た目を作る用途で広く使われる。