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时间：2025/11/07
Image Perlin Power Fractal
节点是一个程序化图像生成器。它不依赖任何AI模型或外部图片，而是通过一种名为“柏林噪声（Perlin Noise）”的经典算法，结合分形（Fractal）数学原理，来创建复杂的、自然的、伪随机的云状或大理石状纹理。通过调整一系列参数，用户可以控制生成噪声的细节层次、粗糙度、频率和整体形态，从而创造出从平滑的云雾到崎岖的山脉地形图等各种各样的灰度图像。
Image Perlin Power Fractal-节点参数说明
| 输出参数 | |
| image | 输出一张由柏林分形噪声算法生成的灰度图像。这张图像的每个像素值由算法根据其坐标和下方的控件参数计算得出，最终形成复杂的纹理。 |
| 控件参数 | |
| width | 输出图像的宽度（单位：像素），默认值512。 |
| height | 输出图像的高度（单位：像素），默认值512。 |
| scale | 缩放/频率。这个值决定了噪声的基础“波长”。数值越大，噪声的特征单元就越大，图像看起来更“放大”，纹理更舒展平滑。数值越小，噪声频率越高，图像看起来更“缩小”，纹理更密集紧凑。默认值100。 |
| octaves | 八度/细节层次。这是分形噪声的核心。它代表了将多少层不同频率的噪声叠加在一起。0层就是最基础的平滑噪声。每增加一个八度，就会在现有基础上叠加一层频率更高、振幅更小的噪声。八度数越高，图像的细节就越丰富，纹理更复杂；八度数越低，图像越模糊平滑。默认值4。 |
| persistence | 持续性/振幅衰减。这个值控制着每个更高八度的噪声层在叠加时的强度（振幅）。值小于1.0（如默认的0.5）意味着每个更高频的八度层，其强度会比前一层更弱。这会产生更自然的效果（高频细节通常不那么明显）。值大于1.0则会让高频细节的强度越来越强，产生更粗糙、锐利的效果。 |
| lacunarity | 空隙度/频率倍增。这个值控制着每个更高八度的噪声层相比前一层频率增加的倍数。默认值2.0，意味着每个新八度层的频率都是前一层的两倍。增大这个值会使得高频细节和低频基础之间的频率差距更大，纹理看起来对比更强烈、更“空洞”。 |
| exponent | 在所有噪声层叠加完成后，对最终的灰度值应用一个幂函数。是一个强大的对比度调节器。exponent大于1.0，会压缩低亮度区域（暗部更暗），同时拉伸高亮度区域，使亮部细节更突出，整体对比度增强，产生类似“侵蚀”或“硬化”的边缘效果。exponent小于1.0，会拉伸低亮度区域（暗部更亮），同时压缩高亮度区域，使整体色调更柔和、更偏向灰色。exponent = 1.0: 不对结果进行调整。 |
| seed | 随机种子。和其他生成节点一样，种子决定了随机数生成器的初始状态。只要所有其他参数和种子都相同，每次生成的噪声图像就完全一样。改变种子值可以获得一张全新的、但风格一致的噪声图像。 |
