Difusión de Terreno: Un Sucesor Basado en Difusión al Ruido de Perlin en la Generación de Terreno Infinita en Tiempo Real
Terrain Diffusion: A Diffusion-Based Successor to Perlin Noise in Infinite, Real-Time Terrain Generation
December 9, 2025
Autores: Alexander Goslin
cs.AI
Resumen
Durante décadas, los mundos procedurales se han construido sobre funciones de ruido procedural como el ruido de Perlin, las cuales son rápidas e infinitas, pero fundamentalmente limitadas en realismo y coherencia a gran escala. Presentamos Terrain Diffusion, un sucesor de la era de la IA para el ruido de Perlin que une la fidelidad de los modelos de difusión con las propiedades que hicieron indispensable el ruido procedural: extensión infinita y sin costuras, consistencia de semilla y acceso aleatorio en tiempo constante. En su núcleo se encuentra InfiniteDiffusion, un algoritmo novedoso para generación infinita que permite la síntesis en tiempo real de paisajes ilimitados sin transiciones visibles. Una pila jerárquica de modelos de difusión combina el contexto planetario con el detalle local, mientras que una codificación Laplaciana compacta estabiliza las salidas a través de rangos dinámicos a escala terrestre. Un marco de trabajo de tensores infinitos de código abierto permite la manipulación con uso de memoria constante de tensores ilimitados, y una destilación de consistencia en pocos pasos posibilita una generación eficiente. En conjunto, estos componentes establecen a los modelos de difusión como una base práctica para la generación procedural de mundos, capaz de sintetizar planetas enteros de manera coherente, controlable y sin límites.
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.