Terrain Diffusion: Ein diffusionsbasierter Nachfolger für Perlin Noise in der Echtzeit-Generierung unendlicher Landschaften

Terrain Diffusion: A Diffusion-Based Successor to Perlin Noise in Infinite, Real-Time Terrain Generation

December 9, 2025

papers.authors: Alexander Goslin

cs.AI

papers.abstract

Seit Jahrzehnten werden prozedurale Welten auf Grundlage von prozeduralen Rauschfunktionen wie Perlin-Rauschen erstellt, die zwar schnell und unendlich sind, jedoch grundlegend in ihrer Realitätsnähe und großräumigen Kohärenz begrenzt. Wir stellen Terrain Diffusion vor, einen Nachfolger des Perlin-Rauschens für das KI-Zeitalter, der die Detailtreue von Diffusionsmodellen mit den Eigenschaften vereint, die prozedurales Rauschen unverzichtbar machten: nahtlose unendliche Ausdehnung, Seed-Konsistenz und konstantzeittigen Direktzugriff. Kernstück ist InfiniteDiffusion, ein neuartiger Algorithmus für unendliche Generierung, der die nahtlose Echtzeitsynthese grenzenloser Landschaften ermöglicht. Ein hierarchischer Stack von Diffusionsmodellen verknüpft planetaren Kontext mit lokalen Details, während eine kompakte Laplace-Kodierung die Ausgaben über erdskalige Dynamikbereiche stabilisiert. Ein quelloffenes Infinite-Tensor-Framework unterstützt die bearbeitung unbegrenzter Tensoren mit konstantem Speicherbedarf, und Few-Step-Consistency-Distillation ermöglicht eine effiziente Generierung. Gemeinsam etablieren diese Komponenten Diffusionsmodelle als praktische Grundlage für die prozedurale Weltengenerierung, die in der Lage ist, ganze Planeten kohärent, steuerbar und ohne Grenzen zu synthetisieren.

English

For decades, procedural worlds have been built on procedural noise functions such as Perlin noise, which are fast and infinite, yet fundamentally limited in realism and large-scale coherence. We introduce Terrain Diffusion, an AI-era successor to Perlin noise that bridges the fidelity of diffusion models with the properties that made procedural noise indispensable: seamless infinite extent, seed-consistency, and constant-time random access. At its core is InfiniteDiffusion, a novel algorithm for infinite generation, enabling seamless, real-time synthesis of boundless landscapes. A hierarchical stack of diffusion models couples planetary context with local detail, while a compact Laplacian encoding stabilizes outputs across Earth-scale dynamic ranges. An open-source infinite-tensor framework supports constant-memory manipulation of unbounded tensors, and few-step consistency distillation enables efficient generation. Together, these components establish diffusion models as a practical foundation for procedural world generation, capable of synthesizing entire planets coherently, controllably, and without limits.