neural-cellular-automata

介绍了 Neural Particle Automata，一种使用光滑粒子流体动力学感知来学习自组织粒子动力学的方法，使粒子能够拥有局部感知向量以执行更新规则，类似于神经细胞自动机，但在连续粒子位置上。

介绍了一种高分辨率 Neural Cellular Automata，它运行在粗网格上，并使用 Local Pattern Producing Network 生成高分辨率输出，从而实现高效的程序化生成。

本文探讨了 Neural Cellular Automata 作为一种计算模型，其灵感来源于生物形态发生和再生，展示了简单的局部规则如何导致复杂的全局行为。

Mariano Salcedo 是 MIT 新设音乐技术与计算研究生项目的首批学生之一，他正在利用神经元胞自动机生成由音乐音频流驱动的自再生视觉作品。