OpenSimplex噪声生成星空出现重复图案的问题咨询

这个重复图案和OpenSimplex算法本身、你用的Go实现包都没关系，纯粹是采样方式错了：

• OpenSimplex是梯度噪声的一种，底层基于规则晶格做插值计算，局部极值点天然沿晶格网格分布。你直接把整数像素坐标x/y原样传入Eval2，采样步长刚好等于噪声的基础晶格尺寸，再加上你把筛选阈值设到0.998，只保留全场最顶端0.2%的极值点，这些点自然会顺着晶格规律排布，肉眼很容易捕捉到重复的网格特征。
• 你用的NewNormalized32是float32精度版本，大整数坐标下的浮点精度损失会进一步放大这种晶格对齐的规律性，这也是为什么你切到Eval3调整深度值没用——只要还是整数步长采样、卡极高阈值取极值，这个规律就消不掉。
• 把二维坐标展平成一维传入后重复消失，本质是这种传参方式彻底打乱了二维平面上的晶格对齐关系，极值点不再沿规则网格排布，自然看不出重复。

做两个简单调整就能解决，不需要换噪声实现：

1. 给传入的坐标乘一个远小于1的缩放系数，把采样步长拉到远小于噪声晶格尺寸，不要卡整数步长采样。示例：

// 系数根据想要的星星密度调整，常用区间0.005~0.02
const noiseScale = 0.008
v := noise.Eval2(float32(x)*noiseScale, float32(y)*noiseScale)

2. 不要用0.998这么极端的高阈值，这种阈值硬卡最顶端的极值点，哪怕缩放了坐标也容易看出规律。可以把阈值降到0.8~0.9区间，配合调整noiseScale到你想要的星星稀疏度即可。

注：所有梯度类噪声（Perlin、Simplex、OpenSimplex均在此列）都不适合直接用整数步长、极高阈值取点生成星空，这种用法相当于直接把噪声底层的晶格结构暴露出来，不属于算法缺陷。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者MetallicHydrogen