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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