gca

用元胞自动机生成复杂3D结构和纹理，复现ICLR论文

gca 是论文《Generative Cellular Automata》的官方实现，发表于 ICLR 2021 和 2022（spotlight）。该项目将传统元胞自动机（CA）与生成模型结合，提出了一种可学习的、基于局部规则的生成范式。它解决的核心问题是：如何用简单的、局部交互的规则生成复杂且可控的全局结构（如纹理、图案、3D 形状）。核心能力包括：训练一个可微的元胞自动机，使其从随机噪声或初始状态逐步演化出目标模式；支持多种生成任务，如纹理合成、图案生成和 3D 形状生成；提供了与论文一致的实验配置和预训练模型。项目使用 Python 实现，基于 PyTorch，代码结构清晰，适合研究者复现实验和二次开发。尽管星标数不高（53），但作为官方实现，具有较高的学术参考价值。