Terrain Diffusion : Un successeur basé sur la diffusion au bruit de Perlin pour la génération de terrain infini en temps réel

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

Pendant des décennies, les mondes procéduraux ont été construits sur des fonctions de bruit procédural comme le bruit de Perlin, qui sont rapides et infinies, mais fondamentalement limitées en réalisme et en cohérence à grande échelle. Nous présentons Terrain Diffusion, un successeur à l'ère de l'IA du bruit de Perlin, qui allie la fidélité des modèles de diffusion aux propriétés qui ont rendu le bruit procédural indispensable : l'étendue infinie et sans couture, la cohérence des germes et l'accès aléatoire en temps constant. Son cœur est InfiniteDiffusion, un nouvel algorithme pour la génération infinie, permettant la synthèse en temps réel de paysages illimités sans soudure. Une pile hiérarchique de modèles de diffusion couple le contexte planétaire avec les détails locaux, tandis qu'un codage Laplacien compact stabilise les sorties sur des plages dynamiques à l'échelle de la Terre. Un framework open-source de tenseurs infinis supporte la manipulation à mémoire constante de tenseurs non bornés, et une distillation de cohérence en peu d'étapes permet une génération efficace. Ensemble, ces composants établissent les modèles de diffusion comme une base pratique pour la génération procédurale de mondes, capable de synthétiser des planètes entières de manière cohérente, contrôlable et sans limites.

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.