利用神经胞自动机生长三维人造物与功能机器
机器学习
2021-06-07 v2
摘要
神经胞自动机(NCAs)已被证明能有效模拟形态发生过程,即从极少起始细胞连续构建复杂结构。NCAs的近期进展集中于2D领域,即从单个像素重建目标图像或无限生长2D纹理。本文提出将NCAs扩展至3D,在所提神经网络架构中采用3D卷积。我们选用Minecraft作为该自动机的环境,因其可生成静态结构与运动机器。我们表明,尽管结构简单,NCAs能够生长城堡、公寓楼和树木等复杂实体,其中部分由逾3000个方块组成。此外,在训练用于再生时,该系统能够重新生长简单功能机器的部件,显著扩展了模拟形态发生系统的能力。本文实验代码见:https://github.com/real-itu/3d-artefacts-nca。
引用
@article{arxiv.2103.08737,
title = {Growing 3D Artefacts and Functional Machines with Neural Cellular Automata},
author = {Shyam Sudhakaran and Djordje Grbic and Siyan Li and Adam Katona and Elias Najarro and Claire Glanois and Sebastian Risi},
journal= {arXiv preprint arXiv:2103.08737},
year = {2021}
}