聊聊CSS中如何利用柏林噪音繪製酷炫圖形！

什麼是白噪音？ CSS中如何利用柏林噪音繪製酷炫圖形？以下這篇文章為大家介紹一下利用噪音建立美妙的 CSS 圖形的方法，希望對大家有幫助！

在平常，我非常喜歡利用 CSS 去建立一些有趣的圖形。 【推薦學習：css影片教學】

我們先來看一個簡單的範例。首先，假設我們實作一個 10x10 的格子：

#此時，我們可以利用一些隨機效果，優化這個圖案。譬如，我們給它隨機添加不同的顏色：

雖然利用了隨機，隨機填充了每一個格子的顏色，看著有那麼點意思，但是這只是一幅雜亂無章的圖形，並沒有什麼藝術感。

這是為什麼呢？因為這裡的隨機屬於完全隨機，屬於一種白噪音。

什麼是白噪音？

雜訊（Noise）其實就是一個隨機數產生器。

那麼，什麼是白噪音呢？如果從程式設計師的角度去理解的話，可以理解為我們在 JavaScript 中使用的 random() 函數，產生的數大致在 0~1 內是完全隨機的。

而雜訊的基礎是隨機數，譬如我們為上述的圖形每一個格子添加了一個隨機顏色，得到的就是一幅雜亂無章的圖形塊，沒有太多美感可言。

白噪音或白雜訊，是一種功率頻譜密度為常數的隨機訊號。換句話說，此訊號在各個頻段上的功率譜密度是一樣的，由於白光是由各種頻率（顏色）的單色光混合而成，因而此訊號的這種具有平坦功率譜的性質被稱作是“白色的”，此訊號也因此被稱為白噪聲。

因為，利用白噪音產生的圖形，看起不自然，也不太具備美感。

觀察現實生活中的自然噪聲，它們不會長成上面的樣子。例如木頭的紋理、山脈的起伏，它們的形狀是趨於分形狀（fractal）的，即包含了不同程度的細節，這些隨機的成分並不是完全獨立的，它們之間有一定的關聯。和顯然，白噪聲沒有做到這一點。

柏林噪音

這樣，我們就自然而然的引入了柏林噪音。

Perlin 雜訊 ( Perlin noise ) 指由 Ken Perlin 發明的自然雜訊產生演算法。

在介紹它之前，我們先看看，上述的圖形，如果我們不使用白噪聲（完全隨機），而是使用柏林噪聲，會是什麼樣子呢？

它可能是這樣：

這裡我製作了一張動圖，大家可以感受下，每次點擊都是一次利用了柏林噪聲隨機，賦予每個格子不同隨機顏色的結果：

可以看到，利用柏林噪音隨機效果產生的圖形，彼此之間並非毫無關聯，它們之間的變化是連續的，彼此之間並沒有發生跳變。這種隨機效果，類似自然界中的隨機效果，譬如上面說的，木頭紋理、山脈起伏的變化。

上面說的，雜訊其實就是一個隨機數產生器。而這裡：

• 白噪音的問題在於，它實在太過於隨機，毫無規律可言

• 而柏林噪音則是基於隨機，並在此基礎上利用緩動曲線進行平滑插值，使得最終得到噪音效果更加趨於自然

具體的實現方式這裡Improved Noise reference implementation，可以看看，原始碼其實不是很多：

// This code implements the algorithm I describe in a corresponding SIGGRAPH 2002 paper.
// JAVA REFERENCE IMPLEMENTATION OF IMPROVED NOISE - COPYRIGHT 2002 KEN PERLIN.

public final class ImprovedNoise {
   static public double noise(double x, double y, double z) {
      int X = (int)Math.floor(x) & 255,                  // FIND UNIT CUBE THAT
          Y = (int)Math.floor(y) & 255,                  // CONTAINS POINT.
          Z = (int)Math.floor(z) & 255;
      x -= Math.floor(x);                                // FIND RELATIVE X,Y,Z
      y -= Math.floor(y);                                // OF POINT IN CUBE.
      z -= Math.floor(z);
      double u = fade(x),                                // COMPUTE FADE CURVES
             v = fade(y),                                // FOR EACH OF X,Y,Z.
             w = fade(z);
      int A = p[X  ]+Y, AA = p[A]+Z, AB = p[A+1]+Z,      // HASH COORDINATES OF
          B = p[X+1]+Y, BA = p[B]+Z, BB = p[B+1]+Z;      // THE 8 CUBE CORNERS,

      return lerp(w, lerp(v, lerp(u, grad(p[AA  ], x  , y  , z   ),  // AND ADD
                                     grad(p[BA  ], x-1, y  , z   )), // BLENDED
                             lerp(u, grad(p[AB  ], x  , y-1, z   ),  // RESULTS
                                     grad(p[BB  ], x-1, y-1, z   ))),// FROM  8
                     lerp(v, lerp(u, grad(p[AA+1], x  , y  , z-1 ),  // CORNERS
                                     grad(p[BA+1], x-1, y  , z-1 )), // OF CUBE
                             lerp(u, grad(p[AB+1], x  , y-1, z-1 ),
                                     grad(p[BB+1], x-1, y-1, z-1 ))));
   }
   static double fade(double t) { return t * t * t * (t * (t * 6 - 15) + 10); }
   static double lerp(double t, double a, double b) { return a + t * (b - a); }
   static double grad(int hash, double x, double y, double z) {
      int h = hash & 15;                      // CONVERT LO 4 BITS OF HASH CODE
      double u = h<8 ? x : y,                 // INTO 12 GRADIENT DIRECTIONS.
             v = h<4 ? y : h==12||h==14 ? x : z;
      return ((h&1) == 0 ? u : -u) + ((h&2) == 0 ? v : -v);
   }
   static final int p[] = new int[512], permutation[] = { 151,160,137,91,90,15,
   131,13,201,95,96,53,194,233,7,225,140,36,103,30,69,142,8,99,37,240,21,10,23,
   190, 6,148,247,120,234,75,0,26,197,62,94,252,219,203,117,35,11,32,57,177,33,
   88,237,149,56,87,174,20,125,136,171,168, 68,175,74,165,71,134,139,48,27,166,
   77,146,158,231,83,111,229,122,60,211,133,230,220,105,92,41,55,46,245,40,244,
   102,143,54, 65,25,63,161, 1,216,80,73,209,76,132,187,208, 89,18,169,200,196,
   135,130,116,188,159,86,164,100,109,198,173,186, 3,64,52,217,226,250,124,123,
   5,202,38,147,118,126,255,82,85,212,207,206,59,227,47,16,58,17,182,189,28,42,
   223,183,170,213,119,248,152, 2,44,154,163, 70,221,153,101,155,167, 43,172,9,
   129,22,39,253, 19,98,108,110,79,113,224,232,178,185, 112,104,218,246,97,228,
   251,34,242,193,238,210,144,12,191,179,162,241, 81,51,145,235,249,14,239,107,
   49,192,214, 31,181,199,106,157,184, 84,204,176,115,121,50,45,127, 4,150,254,
   138,236,205,93,222,114,67,29,24,72,243,141,128,195,78,66,215,61,156,180
   };
   static { for (int i=0; i < 256 ; i++) p[256+i] = p[i] = permutation[i]; }
}

當然，本文不是專門來論述柏林噪音如何實現的，上述程式碼誰看了都頭大。我們只需要知道，我們可以藉助柏林噪音去建構更規律的圖形效果。讓我們的圖形更具美感。

利用 CSS-doodle，在 CSS 中利用柏林噪音

那麼，在 CSS 中我們如何去使用柏林噪音呢？

一种方式是找一些现成的库，譬如 p5.js 里面的 noise 函数。

当然，这里，我习惯使用 CSS-doodle，这个 CSS 图形构建库我在多篇文章中已经都有介绍过。

简单而言，CSS-doodle 它是一个基于 Web-Component 的库。允许我们快速的创建基于 CSS Grid 布局的页面，并且提供各种便捷的指令及函数（随机、循环等等），让我们能通过一套规则，得到不同 CSS 效果。可以简单看看它的主页 -- Home Page of CSS-doodle，只需要 5min 也许就能快速上手。

譬如上述的图形，它的全部代码：

<css-doodle grid="10x10">
    :doodle {
        @size: 50vmin;
        gap: 1px;
    }
   
    background: hsl(@rn(255, 1, 2), @rn(10%, 90%), @rn(10%, 90%));
</css-doodle>

没错，只需要这么寥寥几句，就可以勾勒出这样一幅图案：

CSS Pattern -- CSS Doodle

https://codepen.io/Chokcoco/pen/eYMNWNq

简单解释下：

• css-doodle 是基于 Web-Component 封装的，基本所有的代码都写在 <css-doodle> 标签内，当然也可以写一些原生 CSS/JavaScript 辅助

• 使用 grid="10x10" 即可生成一个 10x10 的 Grid 网格，再配合 @size: 50vmin，表示生成一个宽高大小为 50vmin 的 10x10 Grid 网格布局，其中 gap: 1px 表示 Gird 网格布局的 gap

• 最后，整个代码的核心部分即是 background: hsl(@rn(255, 1, 2), @rn(10%, 90%), @rn(10%, 90%))，这里即表示对每个 grid item 赋予背景色，其中 @rn()，就是最核心的部分，利用了柏林噪声算法，有规律的将背景色 map 到每一个 grid 上

当然，最新的 CSS-doodle 文档上暂时还查不到 @rn() function 的用法。为此我特意请教了下该库的作者袁川老师。

得到的回复是，官网近期会重构，所以目前没有更新最新的语法。同时，@rn() 的实现使用的就是柏林噪声的实现。同时，函数相当于是类似 p5.js 里面的 noise 函数同时做了 map，map 到前面函数参数设定的 from 到 to 范围内。

这里的 @rn() 柏林噪声随机会根据 Grid 网格，Map 到每一个网格上，使之相邻的 Grid item 之间的值，存在一定的关联。

举个栗子，我们有个 10x10 的 Grid 布局，给其每个 Grid item，添加一个伪元素，伪元素的内容，使用 @r(100) 进行填充，注意，@r() 函数是没有规律的完全随机，那么生成的数字大概是这样的：

可以看到，它们每个各自之间的数字，是完全随机毫无关联的。

如果我们使用有关联的柏林噪声随机呢？使用 @rn(100) 填充每个格子的话，大概是这样：

观察一下，很容易发现，相邻的盒子之间，或者多个连续的格子之间，存在一定的关联性，这就使得，我们利用它创造出来的图形，会具备一定的规律。

可以简单看看源码的实现，当前，前提是你需要对 CSS-doodle 的用法有一定的了解：

    rn({ x, y, context, position, grid, extra, shuffle }) {
      let counter = 'noise-2d' + position;
      let [ni, nx, ny, nm, NX, NY] = last(extra) || [];
      let isSeqContext = (ni && nm);
      return (...args) => {
        let {from = 0, to = from, frequency = 1, amplitude = 1} = get_named_arguments(args, [
          'from', 'to', 'frequency', 'amplitude'
        ]);

        if (args.length == 1) {
          [from, to] = [0, from];
        }
        if (!context[counter]) {
          context[counter] = new Perlin(shuffle);
        }
        frequency = clamp(frequency, 0, Infinity);
        amplitude = clamp(amplitude, 0, Infinity);
        let transform = [from, to].every(is_letter) ? by_charcode : by_unit;
        let t = isSeqContext
          ? context[counter].noise((nx - 1)/NX * frequency, (ny - 1)/NY * frequency, 0)
          : context[counter].noise((x - 1)/grid.x * frequency, (y - 1)/grid.y * frequency, 0);
        let fn = transform((from, to) => map2d(t * amplitude, from, to, amplitude));
        let value = fn(from, to);
        return push_stack(context, 'last_rand', value);
      };
    },

语法大概是 @rn(from, to, frequency, amplitude)，其中 from、to 表示随机范围，而 frequency 表示噪声的频率，amplitude 表示噪声的振幅。这两个参数可以理解为控制随机效果的频率和幅度。

其中 new Perlin(shuffle) 即运用到了柏林噪声算法。

Show Time

OK，上文介绍了很多与噪声和 CSS-doodle 相关的知识，下面我们回归 CSS，回归本文的主体。

在上述图形的基础上，我们可以再添加上随机的 scale()、以及 skew()。如果是完全随机的话，代码是这样的：

<css-doodle grid="20">
    :doodle {
        grid-gap: 1px;
        width: 600px; height: 600px;
    }
    background: hsl(@r(360), 80%, 80%);
    transform: 
        scale(@r(1.1, .3, 3)) 
        skew(@r(-45deg, 45deg, 3));
</css-doodle>

html,
body {
    width: 100%;
    height: 100%;
    background-color: #000;
}

上述代码表示的是一个 20x20 的 Grid 网格，每个 Grid item 都设置了完全随机的背景色、scale() 以及 skew()。当然，这里我们用的是 @r()而不是 @rn()，每个格子的每个属性的随机，没有任何的关联，那么我们会得到这样一幅图案：

好吧，这是什么鬼，毫无美感可言。我们只需要在上述代码的基础上，将普通的完全随机，改为柏林噪声随机 @rn()：

<css-doodle grid="20">
    :doodle {
        grid-gap: 1px;
        width: 600px; height: 600px;
    }
    background: hsl(@rn(360), 80%, 80%);
    transform: 
        scale(@rn(1.1, .3, 3)) 
        skew(@rn(-45deg, 45deg, 3));
</css-doodle>

此时，就能得到完全不一样的效果：

这是由于，每个 Grid item 的随机效果，都基于它们在 Grid 布局中的位置，彼此存在关联，这就是柏林噪声随机的效果。

我可以再添加上 hue-rotate 动画：

html,
body {
    width: 100%;
    height: 100%;
    background-color: #000;
    animation: change 10s linear infinite;
}
@keyframes change {
    10% {
        filter: hue-rotate(360deg);
    }
}

看看效果，并且，在 CSS-doodle 中，由于随机效果，每次刷新，都可以得到不一样的图案：

CSS Doodle - CSS Pattern2

https://codepen.io/Chokcoco/pen/mdxJrGR

当然，这个样式还可以搭配各式各样其他的 idea，像是这样：

CSS Doodle - CSS Pattern 3

https://codepen.io/Chokcoco/pen/wvmazOy

又或者是这样：

CSS Doodle - CSS Pattern 4

https://codepen.io/Chokcoco/pen/dymoOGN

emmm，又或者这样：

CSS Doodle - CSS Pattern 5

https://codepen.io/Chokcoco/pen/PoRqdYP

是的，我们可以把柏林噪声随机应用在各种属性上，我们可以放飞想象，去尝试各种不一样的搭配。下面这个， 就是把柏林噪声运用在点阵定位上：

<css-doodle grid="30x30">
    :doodle {
        @size: 90vmin;
        perspective: 10px;
    }
    position: absolute;
    top: 0;
    left: 0;
    width: 2px;
    height: 2px;
    border-radius: 50%;
    top: @rn(1%, 100%, 1.5);
    left: @rn(1%, 100%, 1.5);
    transform: scale(@rn(.1, 5, 2));
    background: hsl(@rn(1, 255, 3), @rn(10%, 90%), @rn(10%, 90%));
</css-doodle>

CodePen Demo -- CSS Doodle - CSS Pattern6

https://codepen.io/Chokcoco/pen/GRxJXVE

亦或者配合运用在 transform: rotate() 上：

<css-doodle grid="20x5">
    @place-cell: center;
    @size: calc(@i * 1.5%);
    :doodle {
        width: 60vmin; 
        height: 60vmin;
    }
    z-index: calc(999 - @i);
    border-radius: 50%;
    border: 1px @p(dashed, solid, double) hsl(@rn(255), 70%, @rn(60, 90%));
    border-bottom-color: transparent;
    border-left-color: transparent;
    transform: 
        rotate(@rn(-720deg, 720deg))
        scale(@rn(.8, 1.2, 3));
</css-doodle>

效果如下：

当然，每一次随机，都会是不一样的结果：

CodePen Demo -- CSS doodle - CSS Pattern7

https://codepen.io/Chokcoco/pen/ZExGjoy

好吧，我个人想象力有限，大家可以自行找到任一 DEMO，Fork 后自己去尝试碰撞出不一样的火花。

原文地址：https://segmentfault.com/a/1190000042103702

作者：chokcoco

（学习视频分享：web前端入门）

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