Sakana AI联合NYU发布Dream-Cubed：数十亿方块训练Minecraft生成模型

Sakana AI 联合纽约大学发布了 Dream-Cubed 项目，旨在通过大规模数据集和生成模型家族，在《我的世界》中实现可控的高保真 3D 世界生成。该项目的核心动机是将语言模型基于离散 token 实现扩展的成功逻辑，应用到 Minecraft 的方块结构上，为 3D 生成模型的发展提供了新路径。

已确认

• 大规模数据集：构建了体素级别的《我的世界》大型数据集，包含来自程序化生成的地形与高质量人工地图的数十亿个方块。
• 模型家族：研究团队基于这些数据训练了离散和连续的 3D 扩散模型，用于在方块分辨率下生成可玩的 Minecraft 世界。

为什么重要

• 类比语言模型：作者指出，语言模型的成功得益于词汇作为天然的组合单元，而 Minecraft 的方块同样具备这种离散的组合特性。Dream-Cubed 验证了利用这种结构进行大型 3D 生成模型扩展的潜力，为可控的 3D 世界生成提供了新的研究路径。

2026-07-29 ~ 2026-07-30 · 6 条相关

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