随机性是游戏重玩价值的关键，但计算机生成的是伪随机。程序化生成需要平滑的随机性，即噪声。常见的噪声类型有白噪声、柏林噪声和分形噪声。柏林噪声适合地形生成，因为相近输入产生相近输出；分形噪声通过叠加不同频率的噪声，模拟自然景观。
本文提出了一种新颖的3D异常生成方法3D-PNAS，旨在解决工业异常检测中真实缺陷样本稀缺的问题。该方法利用柏林噪声生成3D表面异常，展现了对异常生成的精细控制能力，具有广泛的应用潜力。
完成下面两步后，将自动完成登录并继续当前操作。
