对于非常简单的伪随机的东西，我使用这个在线程序，我在互联网上找到的地方:

float rand(vec2 co){
    return fract(sin(dot(co, vec2(12.9898, 78.233))) * 43758.5453);
}

你也可以使用任何你喜欢的PRNG生成一个噪音纹理，然后以正常的方式上传这个，并在你的着色器中采样值;如果你愿意，我可以稍后再找一个代码样本。

另外，查看Stefan Gustavson的Perlin和Simplex噪声的GLSL实现文件。

一定要用这个:

highp float rand(vec2 co)
{
    highp float a = 12.9898;
    highp float b = 78.233;
    highp float c = 43758.5453;
    highp float dt= dot(co.xy ,vec2(a,b));
    highp float sn= mod(dt,3.14);
    return fract(sin(sn) * c);
}

不要用这个:

float rand(vec2 co){
    return fract(sin(dot(co.xy ,vec2(12.9898,78.233))) * 43758.5453);
}

您可以在改进OpenGL ES 2.0的规范一行程序GLSL rand()中找到解释

在2010年首次发布这个问题之后，在良好的随机函数和硬件支持方面发生了很大的变化。

从今天的角度来看，这个算法抽取的随机数的一致性很差。均匀性受到输入值大小的很大影响，当从输入值中采样时，例如射线/路径跟踪应用程序，可见的工件/模式将变得明显。

There have been many different functions (most of them integer hashing) being devised for this task, for different input and output dimensionality, most of which are being evaluated in the 2020 JCGT paper Hash Functions for GPU Rendering. Depending on your needs you could select a function from the list of proposed functions in that paper and simply from the accompanying Shadertoy. One that isn't covered in this paper but that has served me very well without any noticeably patterns on any input magnitude values is also one that I want to highlight.

其他类型的算法使用低差异序列来绘制伪随机数，例如带有Owen-Nayar置乱的Sobol序列。Eric Heitz在这一领域做了一些惊人的研究，以及他在Screen Space论文中将蒙特卡罗误差分布为蓝色噪声的低差异采样器。 另一个例子是(迄今为止最新的)JCGT论文基于实用哈希的Owen置乱，它将Owen置乱应用于不同的哈希函数(即Laine-Karras)。

然而，其他类别使用算法来产生具有理想频谱的噪声模式，例如蓝色噪声，它特别“取悦”眼睛。

(我意识到好的StackOverflow答案应该提供算法作为源代码，而不是链接，因为那些可能会中断，但现在有太多不同的算法，我打算把这个答案作为今天已知的好算法的总结)

散列: 现在有webGL2.0，所以整数可以在(w)GLSL中使用。 ->用于高质量的便携式哈希(成本与丑陋的浮动哈希相似)，我们现在可以使用“严肃的”哈希技术。 IQ在https://www.shadertoy.com/view/XlXcW4中实现了一些(以及更多)

例如:

  const uint k = 1103515245U;  // GLIB C
//const uint k = 134775813U;   // Delphi and Turbo Pascal
//const uint k = 20170906U;    // Today's date (use three days ago's dateif you want a prime)
//const uint k = 1664525U;     // Numerical Recipes

vec3 hash( uvec3 x )
{
    x = ((x>>8U)^x.yzx)*k;
    x = ((x>>8U)^x.yzx)*k;
    x = ((x>>8U)^x.yzx)*k;

    return vec3(x)*(1.0/float(0xffffffffU));
}

我突然想到，你可以使用一个简单的整数哈希函数，并将结果插入到浮点数的尾数中。IIRC, GLSL规范保证32位无符号整数和IEEE binary32浮点表示，因此它应该是完全可移植的。

我刚才试过了。结果非常好:我尝试的每个输入看起来都像静态的，根本没有可见的模式。相比之下，在相同的输入条件下，流行的sin/fract代码片段在我的GPU上有相当明显的对角线。

一个缺点是它需要GLSL v3.30。虽然它看起来足够快，但我还没有对它的表现进行实证量化。AMD的Shader Analyzer声称HD5870上的vec2版本每个时钟有13.33个像素。与sin/fract片段的每个时钟16像素相比。所以它肯定会慢一点。

这是我的实现。我把它写成了不同的形式这样更容易推导出你自己的函数。

/*
    static.frag
    by Spatial
    05 July 2013
*/

#version 330 core

uniform float time;
out vec4 fragment;



// A single iteration of Bob Jenkins' One-At-A-Time hashing algorithm.
uint hash( uint x ) {
    x += ( x << 10u );
    x ^= ( x >>  6u );
    x += ( x <<  3u );
    x ^= ( x >> 11u );
    x += ( x << 15u );
    return x;
}



// Compound versions of the hashing algorithm I whipped together.
uint hash( uvec2 v ) { return hash( v.x ^ hash(v.y)                         ); }
uint hash( uvec3 v ) { return hash( v.x ^ hash(v.y) ^ hash(v.z)             ); }
uint hash( uvec4 v ) { return hash( v.x ^ hash(v.y) ^ hash(v.z) ^ hash(v.w) ); }



// Construct a float with half-open range [0:1] using low 23 bits.
// All zeroes yields 0.0, all ones yields the next smallest representable value below 1.0.
float floatConstruct( uint m ) {
    const uint ieeeMantissa = 0x007FFFFFu; // binary32 mantissa bitmask
    const uint ieeeOne      = 0x3F800000u; // 1.0 in IEEE binary32

    m &= ieeeMantissa;                     // Keep only mantissa bits (fractional part)
    m |= ieeeOne;                          // Add fractional part to 1.0

    float  f = uintBitsToFloat( m );       // Range [1:2]
    return f - 1.0;                        // Range [0:1]
}



// Pseudo-random value in half-open range [0:1].
float random( float x ) { return floatConstruct(hash(floatBitsToUint(x))); }
float random( vec2  v ) { return floatConstruct(hash(floatBitsToUint(v))); }
float random( vec3  v ) { return floatConstruct(hash(floatBitsToUint(v))); }
float random( vec4  v ) { return floatConstruct(hash(floatBitsToUint(v))); }





void main()
{
    vec3  inputs = vec3( gl_FragCoord.xy, time ); // Spatial and temporal inputs
    float rand   = random( inputs );              // Random per-pixel value
    vec3  luma   = vec3( rand );                  // Expand to RGB

    fragment = vec4( luma, 1.0 );
}

截图:

我在一个图像编辑程序中检查了截图。有256种颜色，平均值是127，这意味着分布均匀，涵盖了预期的范围。

请看下面的例子如何添加白噪声渲染纹理。 解决方案是使用两种纹理:原始白噪声和纯白噪声，就像这个:wiki白噪声

private static final String VERTEX_SHADER =
    "uniform mat4 uMVPMatrix;\n" +
    "uniform mat4 uMVMatrix;\n" +
    "uniform mat4 uSTMatrix;\n" +
    "attribute vec4 aPosition;\n" +
    "attribute vec4 aTextureCoord;\n" +
    "varying vec2 vTextureCoord;\n" +
    "varying vec4 vInCamPosition;\n" +
    "void main() {\n" +
    "    vTextureCoord = (uSTMatrix * aTextureCoord).xy;\n" +
    "    gl_Position = uMVPMatrix * aPosition;\n" +
    "}\n";

private static final String FRAGMENT_SHADER =
        "precision mediump float;\n" +
        "uniform sampler2D sTextureUnit;\n" +
        "uniform sampler2D sNoiseTextureUnit;\n" +
        "uniform float uNoseFactor;\n" +
        "varying vec2 vTextureCoord;\n" +
        "varying vec4 vInCamPosition;\n" +
        "void main() {\n" +
                "    gl_FragColor = texture2D(sTextureUnit, vTextureCoord);\n" +
                "    vec4 vRandChosenColor = texture2D(sNoiseTextureUnit, fract(vTextureCoord + uNoseFactor));\n" +
                "    gl_FragColor.r += (0.05 * vRandChosenColor.r);\n" +
                "    gl_FragColor.g += (0.05 * vRandChosenColor.g);\n" +
                "    gl_FragColor.b += (0.05 * vRandChosenColor.b);\n" +
        "}\n";

共享的片段包含参数uNoiseFactor，该参数在主应用程序每次渲染时都会更新:

float noiseValue = (float)(mRand.nextInt() % 1000)/1000;
int noiseFactorUniformHandle = GLES20.glGetUniformLocation( mProgram, "sNoiseTextureUnit");
GLES20.glUniform1f(noiseFactorUniformHandle, noiseFactor);