噪声函数产生与最初随机立方体相同的尺度。

要实现“噪声函数产生与最初随机立方体相同的尺度”，我们可以使用柏林噪声函数来生成噪声值，并将其映射到与最初随机立方体相同的尺度。

以下是一个使用Python编写的示例代码：

import noise
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 定义随机立方体的尺度
size = 10

# 生成随机立方体数据
random_cube = np.random.rand(size, size, size)

# 定义噪声函数参数
scale = 0.1  # 缩放因子
octaves = 6  # 八度数
persistence = 0.5  # 持续性
lacunarity = 2.0  # 缺口度

# 生成噪声函数数据
noise_cube = np.zeros((size, size, size))
for x in range(size):
    for y in range(size):
        for z in range(size):
            noise_cube[x][y][z] = noise.snoise3(x * scale, y * scale, z * scale, octaves=octaves, persistence=persistence, lacunarity=lacunarity)

# 将噪声函数数据映射到与最初随机立方体相同的尺度
mapped_noise_cube = np.interp(noise_cube, (noise_cube.min(), noise_cube.max()), (random_cube.min(), random_cube.max()))

# 可视化最初随机立方体
fig, ax = plt.subplots(1, 2)

ax[0].imshow(random_cube[:, :, 0], cmap='gray')
ax[0].set_title('Random Cube')

# 可视化经过噪声函数处理后的立方体
ax[1].imshow(mapped_noise_cube[:, :, 0], cmap='gray')
ax[1].set_title('Mapped Noise Cube')

plt.show()

运行以上代码，将会生成两个子图：左边是最初的随机立方体，右边是经过噪声函数处理后映射到相同尺度的立方体。