地形扩散：一种基于扩散的Perlin噪声继任者，用于无限、实时地形生成

Papers with Code Trending 2025/12/09 07:10 论文

摘要

地形扩散引入了基于扩散的Perlin噪声继任者，采用新颖的InfiniteDiffusion算法，以常数时间随机访问生成逼真、无缝且无限的程序化世界。

几十年来，程序化世界一直依赖于诸如Perlin噪声等程序化噪声函数来构建。这些函数虽然快速且无限，但在真实感和大规模连贯性方面存在根本性的局限。我们提出了地形扩散（Terrain Diffusion），这是AI时代Perlin噪声的继任者，它将扩散模型的保真度与使程序化噪声不可或缺的特性相结合：无缝无限范围、种子一致性以及常数时间随机访问。其核心是InfiniteDiffusion，一种用于无限生成的新颖算法，可实现无缝、实时的无边景观合成。一个层次化的扩散模型堆栈将行星尺度上下文与局部细节耦合，而紧凑的拉普拉斯编码则稳定了地球尺度动态范围内的输出。开源无限张量框架支持对无界张量的恒定内存操作，少步一致性蒸馏则实现了高效生成。这些组件共同奠定了扩散模型作为程序化世界生成实用基础的地位，使其能够连贯、可控且无限制地合成整个行星。

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论文页面 - Terrain Diffusion: 基于扩散的无限实时地形生成中 Perlin 噪声的继承者

来源：https://huggingface.co/papers/2512.08309

摘要

Terrain Diffusion 利用扩散模型和一种名为 InfiniteDiffusion 的新算法，生成逼真、无缝且无界的程序化世界，并支持常数时间随机访问。

几十年来，程序化世界一直建立在程序化噪声（https://huggingface.co/papers?q=procedural%20noise）函数（如 Perlin 噪声（https://huggingface.co/papers?q=Perlin%20noise））之上。这些函数快速且无限，但在真实感和大规模连贯性方面存在根本局限。我们引入 Terrain Diffusion（https://huggingface.co/papers?q=Terrain%20Diffusion），作为 Perlin 噪声（https://huggingface.co/papers?q=Perlin%20noise）在 AI 时代的继承者，它桥接了扩散模型（https://huggingface.co/papers?q=diffusion%20models）的保真度与程序化噪声（https://huggingface.co/papers?q=procedural%20noise）不可或缺的特性：无缝无限范围（https://huggingface.co/papers?q=seamless%20infinite%20extent）、种子一致性（https://huggingface.co/papers?q=seed-consistency）以及常数时间随机访问（https://huggingface.co/papers?q=constant-time%20random%20access）。其核心是 InfiniteDiffusion（https://huggingface.co/papers?q=InfiniteDiffusion），一种用于无限生成的新算法，可实现无缝、实时的无界景观合成。一个分层堆栈（https://huggingface.co/papers?q=hierarchical%20stack）的扩散模型（https://huggingface.co/papers?q=diffusion%20models）将行星上下文（https://huggingface.co/papers?q=planetary%20context）与局部细节（https://huggingface.co/papers?q=local%20detail）相结合，同时一种紧凑的拉普拉斯编码（https://huggingface.co/papers?q=compact%20Laplacian%20encoding）稳定了跨地球尺度动态范围（https://huggingface.co/papers?q=Earth-scale%20dynamic%20ranges）的输出。一个开源的无限张量框架（https://huggingface.co/papers?q=infinite-tensor%20framework）支持对无界张量的常数内存操作（https://huggingface.co/papers?q=constant-memory%20manipulation），而少步一致性蒸馏（https://huggingface.co/papers?q=few-step%20consistency%20distillation）则实现了高效生成。这些组件共同确立了扩散模型（https://huggingface.co/papers?q=diffusion%20models）作为程序化世界生成的实用基础，能够连贯、可控且无限制地合成整个行星。

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