🧱 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