2025/12/11 3:37
Terrain Diffusion: A Diffusion-Based Successor to Perlin Noise
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要約▶
Japanese Translation:
概要：
Terrain Diffusion は、Procedural ワールド生成のために Perlin ノイズを置き換える AI 時代の後継として提案されており、拡散モデルとシームレスで無限延長性、種子一貫性、定時間ランダムアクセスなどの古典的ノイズ特性を融合しています。
その中核となる革新は InfiniteDiffusion アルゴリズムであり、惑星コンテキスト用の拡散モデルと細部用の複数の拡散モデルを階層的に重ね合わせ、地球規模の範囲全体で出力を安定化させるコンパクトなラプラス符号化方式でエンコードします。
オープンソースの無限テンソルフレームワークは、開発者が定数メモリ内で境界のないテンソルを操作できるようにし、少ステップ一致蒸留により生成速度を加速します。これらの要素が組み合わさることで、ほんの数ステップの推論だけで大規模かつ一貫した地形をリアルタイムに合成できるようになります。
著者は、このアプローチがゲームワールド、シミュレーション、および仮想訓練環境向けの拡散ベースの Procedural 生成を実用化し、スタジオやインディ開発者が豊かでリアルなランドスケープを制作するための技術的ハードルを下げると期待しています。
論文は Alexander Goslin によって 2025年12月9日火曜日 07:10:35 UTC に提出（ファイルサイズ 12,075 KB）。
本文
概要
数十年にわたり、手続き的世界はパーリンノイズのような手続き的ノイズ関数を基盤として構築されてきました。これらは高速で無限に生成できるという利点があるものの、現実感と大規模な一貫性には根本的な制約があります。本研究では、**Terrain Diffusion（テレイン・ディフュージョン）**を提案します。これは、拡散モデルの高精度と手続き的ノイズが不可欠だった特徴――シームレスで無限に広がる領域、種（seed）の一貫性、および定時間ランダムアクセス――を統合したAI時代の後継技術です。
中心となる概念は InfiniteDiffusion（インフィニット・ディフュージョン） という無限生成用アルゴリズムで、境界のない風景をリアルタイムにシームレスに合成することが可能です。階層的な拡散モデルスタックは惑星規模のコンテキストと局所詳細を結び付け、圧縮されたラプラス符号化（Laplacian encoding）が地球規模の動的範囲にわたる出力を安定化させます。さらに、オープンソースの無限テンソルフレームワークは境界のないテンソルを定数メモリで操作できるようにし、少ステップ一貫性蒸留（few‑step consistency distillation）により効率的な生成が実現します。
これらすべての要素が組み合わさることで、拡散モデルは手続き的世界生成の実用的基盤となり、全惑星を一貫性・制御可能かつ無限に合成できるようになります。