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キューブの中で夢を見る：VQ-VAEとトランスフォーマーによるマインクラフト世界の生成

Towards Data Science / 2026/4/19

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要点

  • この記事では、Vector Quantized Variational Autoencoders（VQ-VAE）とトランスフォーマーを組み合わせてマインクラフトの世界を生成する手法を紹介しています。
  • 世界生成を二段階のパイプラインとして捉え、まずVQ-VAEでゲーム環境を離散的に圧縮した表現を学習し、その表現をトランスフォーマーでモデル化する流れが示されます。
  • トランスフォーマーが学習した表現内で長距離の依存関係を捉えられる点を活かし、より豊かな生成構造を学習することを強調しています。
  • ブロックベースやボクセルワールドのような、構造化された空間コンテンツに最新の生成モデリング技術を適用する実例として位置づけられています。

ベクトル量子化された変分オートエンコーダ（VQ-VAE）とトランスフォーマーを用いたMinecraftワールドの生成

この記事はDreaming in Cubesとして最初にTowards Data Scienceに掲載されました。

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