🧱
Sakana AI и NYU научили Transformer генерировать Minecraft-миры по отдельным блокам
В
Dream-Cubed каждый блок - камень, вода, песок или дерево - обрабатывается как отдельный токен. Для обучения собрали более
30 млрд блоков: свыше 1,8 млн процедурных чанков размером
32×32×32 и более 200 тысяч фрагментов авторских карт.
Исследоватли собрали датасет из
десятков миллиардов блоков: процедурно созданных ландшафтов и качественных пользовательских карт, полученных с разрешения авторов.
На этих данных обучили семейство Transformer-моделей для генерации интерактивных 3D-миров с точностью до отдельного блока.
Модели умеют:
- достраивать мир вокруг заданной структуры;
- заменять отдельные участки и биомы;
- генерировать по расставленным пользователем блокам;
- расширять карту через outpainting;
- создавать миры практически неограниченного размера.
Авторы протестировали дискретную и непрерывную диффузию. Сгенерированные миры сразу остаются редактируемыми и пригодными для игры.
Опубликованы датасет, код обучения, инференс и готовые модели.
Блог:
https://pub.sakana.ai/dream-cubed
Статья:
https://arxiv.org/abs/2604.22847
Код:
https://github.com/SakanaAI/DreamCubed
#AI #Minecraft #GenerativeAI #Diffusion #3D #OpenSource
@ai_machinelearning_big_data
