可以计算1D和3D噪波的三种类型，可以控制纹理，粗糙和衰减。
此节点可以计算1D和3D噪波的三种类型，可以控制纹理，粗糙和衰减。
Perlin noise (string value “pnoise”)
Original Perlin noise (string value “onoise”)
Sparse Convolution noise (string value “snoise”)
Alligator noise (string value “anoise”)
Simplex noise (string value “xnoise”)
Zero Centered Perlin (string value “correctnoise”)
Original Perlin noise 和 Perlin 噪波类似，但是计算效率上低，并且有不同的特征值。噪波的边界范围是（-1,1）。
Perlin noise会将噪波的步频相机，范围是0到1，产生一个非0的居中结果。因此，0居中的 perlin 噪波可以更好的匹配其它噪波场的范围。
Sparse Convolution noise 噪波和 Worley 噪波类似。此噪波会基于临近点的权重值被返回，每个点的贡献值都是基于变形球的衰减曲线。即，如果采样点靠近球体，它的贡献值会变大。噪波的边界范围是 (-1.7, 1.7).
鳄鱼皮噪波和Worley噪波类似。当前不可以使用Worley函数模拟鳄鱼皮噪波，但是可以获取类似的效果。噪波的边界范围是（-1,1）。
Simplex noise 和Perlin 噪波类似，除了采样点是在复杂的网格上，而非一个栅格上。此会返回一个艺术化的网格。它也会使用高度数的样条线产生更好的结果。
不同类型的噪波相对计算量如下：
Cost | Noise Type
—–+————————-
1.0 | Perlin Noise (see Periodic Noise operator)
1.1 | Original Perlin Noise
1.8 | Worley Noise (see Worley Noise operator)
2.1 | Sparse Convolution Noise
2.3 | Alligator Noise
