《我的世界》中用"炸弹"疯狂自动建房！AI核心「Diffusion」模型强效加持！

不二如是

在人工智能技术迅猛发展的今天，扩散模型（Diffusion Model）已经成为生成式AI的核心理论之一。

一个大佬最近将这一前沿技术巧妙地引入到了《我的世界》这款经典沙盒游戏中，给人们带来了前所未有的体验和创意。

在线感受：



扩散模型最早起源于统计物理中的扩散过程，其基本思想是通过向数据逐步添加噪声，直至转化为纯随机噪声，再利用反向过程恢复出原始信号或生成全新数据。

近年来，这一过程被用来生成图像、音频等多模态数据，催生了如Stable Diffusion等一系列令人瞩目的应用成果。

在传统的Minecraft游戏玩法中，玩家可以利用各种工具和机制来创造和摧毁虚拟世界，而炸弹作为一种破坏或触发机制，一直以来都被赋予了“爆破”的象征意义。

而在这次创新实践中，该大佬仅仅利用了一个炸弹，就实现了利用AI自动生成房子模型的效果。

炸弹在游戏中并不仅仅是用来破坏环境的工具，而是变成了触发扩散模型进行图像生成的“开关”，让游戏与AI技术实现了跨界融合，给玩家带来全新的建筑体验。

这一创意的背后不仅仅是对扩散模型原理的应用，更是一种对游戏玩法和技术融合的大胆尝试。

扩散模型通过不断迭代反演噪声，能够从随机噪声中生成高质量的图像，进而在游戏中实现动态建模。

这种结合既体现了生成式AI在艺术和设计领域的无限潜力，又展示了传统沙盒游戏创新玩法的可能性。

玩家在体验中不仅能感受到传统建造的乐趣，还能见证由AI创意驱动的“自生建筑”过程，使得游戏场景更加丰富多彩、充满未知与惊喜。

总之，这位大佬的创造性应用为我们展示了AI技术在不同领域融合的广阔前景。

从理论到实践，

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未来，我们可以期待更多跨界的创新尝试，让科技与创意碰撞出更加绚丽的火花。

不二如是

Diffusion模型真的强大！

不二如是

@FishC 介绍Diffusion模型构成原理

FishC

不二如是 发表于 2025-04-14 11:29
@FishC 介绍Diffusion模型构成原理

扩散模型（Diffusion Model）构成原理简介

扩散模型是一种通过“逐步加噪-去噪”生成数据的算法，核心分为两个阶段：

• 前向扩散（Forward Process）：将输入数据（如图像）逐步添加高斯噪声，直到变成纯噪声。
     
  
     
  • 每一步噪声强度由调度器（如线性、余弦）控制。
       
  • 数学上通过马尔可夫链实现，无需学习参数。
       
  • 最终数据分布变为简单的高斯分布。
       
• 反向扩散（Reverse Process）：训练神经网络从噪声中逐步恢复原始数据。
     
  
     
  • 核心是训练一个U-Net模型，预测每一步的噪声。
       
  • 损失函数为预测噪声与实际噪声的均方误差（MSE）：
    
    1. 
       
    2. loss = ||模型预测的噪声 - 真实噪声||^2
       

    复制代码
    
       
  • 通过时间步长嵌入（timestep embedding）区分不同加噪阶段。
       
  
  

关键技术点

• U-Net结构：结合下采样和上采样，保留多尺度特征。
• 条件控制：可通过文本/图像提示（如CLIP）引导生成过程（如Stable Diffusion）。
• 采样加速：DDIM等技术减少采样步数，提升生成效率。
  

总结
扩散模型通过模拟“破坏-重建”过程，学习数据分布，在图像生成、音频合成等领域效果显著。其训练稳定，但计算成本较高，需依赖优化技术加速。

如需进一步了解数学推导或代码实现，可参考论文《Denoising Diffusion Probabilistic Models》或开源项目（如HuggingFace Diffusers库）。

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