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概要 ¶
このノードは、アトリビュートを作成または修正するためのランダム値を生成します。
確率分布から求めて生成された位置をポイントクラウドとしてプレビューするには、 Visualize as Points トグルを有効にしてください。
パラメータ ¶
Group
修正させるアトリビュートを持ったジオメトリのサブネット。
ここには、ポイント、頂点、プリミティブ、エッジのグループを指定することができます。 必要であれば、 Attribute Class の値に応じて、ポイント、頂点、プリミティブのグループまで拡張されます。 入力ジオメトリに特定のアトリビュートがなかった場合、グループ外のジオメトリエレメントの値が0になります。
Group Type
Group に指定するグループのタイプ。
Guess from Group を指定していて、そのグループタイプが曖昧な場合には、 Group にポイントグループが指定されているものと推測されます。
Attribute Class
Attribute Name で指定したアトリビュートを作成または修正するエレメントのタイプ。
Attribute Name
作成または修正するアトリビュートの名前。
これは、 Attribute Class で指定したエレメントのタイプに追加されます。
Operation
既存のアトリビュート値を修正する方法を指定します。 アトリビュートがまだ存在していない場合には、これを Set Value にしてください。
Set Value は、生成される値が既存のアトリビュート値に書き出されることを意味します。 Add Value は、生成される値が既存のアトリビュート値に加算されることを意味します。 Minimum / Maximum は、最終アトリビュート値が生成された値と既存アトリビュート値の最小値/最大値になることを意味します。 Multiply は、既存のアトリビュート値に生成された値で乗算されることを意味します。
Global Scale
生成された値を、 Operation で指定した処理を適用する直前にスケーリングします。
Distribution ¶
Distribution
値が生成される確率分布のタイプ全体。
Constant Value
生成される値は、すべてランダムではなく指定した値になります。
Two Values
生成される値は、 Probability of Value B に依存しつつ、 Value A または Value B のどちらかになります。
Uniform (Continuous)
生成される値の範囲は、 Min Value から Max Value (それぞれ含む)になり、その範囲内のすべての値は同じ確率を持ちます。
Uniform (Discrete)
生成される値の範囲は、 Min Value から Max Value (それぞれ含む)になり、その値は Min Value より大きい Step Size の倍数の値になります。
Direction or Orientation
生成される値は、指定した数の Dimensions を持つ単位ベクトル(つまり長さが1)になります。 サンプルは、 Bias Toward Direction を使用しない限り、 Direction から Cone Angle の範囲内で、均一にランダムな単位ベクトルになります。
Note
4 Dimensions に関しては、その Cone Angle は Direction から最大クォータニオン回転角度まで広がっており、 その角度は、サンプリングされる単位4D超球面のEuclidean円錐角度の2倍です。
Inside Sphere
生成される値は、1よりも短い、すなわち、単位球体内側にあり、指定した数の Dimensions を持つベクトルになります。 サンプルは、 Direction から Cone Angle の範囲内で、 Bias Toward Direction を使用しない限り、均一にランダムな単位ベクトルになります。
Normal (Gaussian)
生成される値は、正規分布から求められます。その分布の平均/中間を Middle Value で指定し、その標準偏差を Scale Around Middle で指定します。
複数の Dimensions に関しては、この分布は本質的に等方性を持っているので、つまり回転対称です。
Exponential
生成される値は、指数分布から求められます。その分布の中間を Middle Value で指定し、その平均と標準偏差は、ln(2)で割り算した中間と等しくなります。
Log-Normal
生成される値は、対数正規分布から求められます。その中間を Middle Value で指定し、その標準偏差を Spread Around Middle で指定します。 この分布は、ランダムなスケールを生成するのに役に立ちます。 その理由は、その値が必ず正の値で、ゼロに向かって次第に小さくなっていくので、スケールが小さすぎたり負の値になることを回避することができるからです。
大元の正規分布のパラメータμは、ln(median)です。
大元の正規分布のパラメータσは、sqrt(log(0.5*(1 + sqrt(1 + 4*(stddev*stddev)/(median*median)))))です。
Cauchy-Lorentz
生成される値は、コーシー分布から求められます。その中間を Middle Value で指定し、そのスケールパラメータγを Scale Around Middle で指定します。 この分布は、正規分布よりも長い尾が付いており、そのために異常値が増えるので、問題をきたす異常値を避けるためには、 Min Value と Max Value が役立つでしょう。
Dimensions を1よりも大きくすると、多変量のコーシー分布がサンプリングされ、その分布が強制的に等方的になります。つまり回転対称になります。
2 Dimensions に関しては、(0,0,scale)でポイントライトから平面にぶつかるフォトンの分布です。
Custom Ramp
カスタムランプは、確率分布の逆累積分布関数(逆CDF)に応じてサンプリングされ、 Fit Value 1 To から Fit Value 0 To をマイナスしたものでスケーリングされ、 Fit Value 0 To へ加算されます
Custom Discrete
指定した値は、指定したウェイト、つまり正規化されていない確率でサンプリングされます。
Type
Float または String の値のリストからランダムにサンプルするかどうか指定します。
Options ¶
Visualize as Points
有効の時、入力ジオメトリを修正するのではなく、指定した分布からポイントの位置をサンプリングしたポイントが指定した数だけ生成されます。 これが有効の時、入力は不要です。
Visualize as Points
有効の時、入力ジオメトリを修正するのではなく、指定した分布からポイントの位置をサンプリングしたポイントが指定した数だけ生成されます。 これが有効の時、入力は不要です。
Fraction Attribute
“分位”として知られる分布の均一なパラメータ空間の位置を指定することによって、分布を非ランダムにサンプリングする方法を可能にします。
例えば、あるエレメントに対する小数アトリビュートが0.61であり、分布が連続的で1次元である場合、その分布を無限回サンプリングするとしたら、 その結果の値はサンプルの61%よりも確実に大きくなるはずです。 多次元分布に関しては、小数アトリビュートは、分布を表現するのに必要な数のコンポーネントを持つでしょう。 例えば、3Dで方向をサンプリングする時、緯度と経度に(非リニアで)呼応して、サイズは2になるはずです。
Global Seed
生成されるすべての値は、この値に(擬似)乱数的に依存します。 2つのAttribute Randomizeノードが同じである場合、同じまたは近い値が生成されるので、必要でない限り、シーン内にある2つのAttribute Randomizeノードは、同じ値は持ちません。 現行のシード値が正しい分布からサンプリングを生成しても、望みどおりのサンプルでないのであれば、異なる値を選択してください。
Fraction Attribute が有効の時は、適用されません。
Seed Attribute
通常では、エレメント番号と Global Seed パラメータを組み合わせて各エレメントのランダムシードが求まります。 しかし、代わりに Seed Attribute を使用することもできます。 明示的にアトリビュートを用意して整合性の取れたIDを使用することで、ジオメトリを削除しても一貫としたランダム値を生成することができます。
一部のエレメントのシードのみを変更することもできます。 例えば、モデルの大部分で良いランダム値が得られたとしても一部は求め直す必要があった場合、その一部のエレメントに新しいシード値を与えることができます。
Fraction Attribute が有効の時は適用されません。
指定したシードアトリビュートが見つからなかった場合は、エレメント番号が使用されます。
| See also |
Attribute Wrangle
