基于柏林噪声的点的随机分布？
Random distribution of points based on Perlin Noise?
有没有一种好的方法可以在 2D 平面中生成一个随机点，其中选择任何特定位置的概率基于 Perlin 噪声？
本质上，当我使用这种方法生成很多点时，我希望在噪声值较高的区域看到很多点，而在值较低的区域则没有那么多。
有什么想法吗？
简单rejection-based方法：
- 生成随机点
- 计算点处大于等于0小于等于1的Perlin噪声值
- 生成大于0小于等于1的随机数
- 如果随机数大于 Perlin 噪声值则丢弃点并返回步骤 1 重试，否则就是你的点
有没有一种好的方法可以在 2D 平面中生成一个随机点，其中选择任何特定位置的概率基于 Perlin 噪声？
本质上，当我使用这种方法生成很多点时，我希望在噪声值较高的区域看到很多点，而在值较低的区域则没有那么多。
有什么想法吗？
简单rejection-based方法：
- 生成随机点
- 计算点处大于等于0小于等于1的Perlin噪声值
- 生成大于0小于等于1的随机数
- 如果随机数大于 Perlin 噪声值则丢弃点并返回步骤 1 重试，否则就是你的点