地形拡散：無限のリアルタイム地形生成におけるパーリンノイズに代わる拡散ベースの手法

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

December 9, 2025

著者: Alexander Goslin

cs.AI

要旨

数十年にわたり、プロシージャルな世界構築はパーリンノイズなどのプロシージャルノイズ関数に依存してきた。これらは高速で無限に生成可能だが、リアリズムと大規模な一貫性において根本的な限界があった。本論文では、パーリンノイズのAI時代における後継技術としてTerrain Diffusionを提案する。これは、拡散モデルの高忠実性と、プロシージャルノイズを不可欠なものにしてきた特性（シームレスな無限拡張性、シード一貫性、定数時間ランダムアクセス）を橋渡しする。その中核には、無限生成のための新規アルゴリズムであるInfiniteDiffusionがあり、境界のない景観をシームレスかつリアルタイムで合成する。階層的な拡散モデルのスタックは、惑星規模の文脈と局所的な詳細を結合し、コンパクトなラプラシアン符号化は地球規模のダイナミックレンジにわたる出力を安定させる。オープンソースの無限テンソルフレームワークは、無制限のテンソルを定数メモリで操作することを可能にし、少数ステップの一貫性蒸留は効率的な生成を実現する。これらの要素が統合されることで、拡散モデルはプロシージャルな世界生成の実用的な基盤となり、惑星全体を一貫性と制御性を保ちながら、限界なく合成することが可能となる。

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.