AAAIAug, 2020

通过路径和可支配行为探索平台游戏中的层级混合

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TL;DR本研究探讨了通过机器学习进行程序化内容生成技术在游戏领域的应用，着重介绍了如何基于多个游戏领域构建新的自动生成游戏关卡的方法，使用了多个游戏平台的数据，并训练了变分自编码器以跨越各个领域的潜在关卡空间来生成新的内容。
procedural content generationmachine learninggame contentlevel blendingdomain transfer
发现论文，激发创造
  • 机器学习的程序化内容生成（PCGML）

    本文旨在探讨使用机器学习的方法生成游戏内容，涉及的技术包括神经网络、马尔可夫模型等，讨论了该方法在游戏设计中的应用及存在的问题。

    Feb, 2017

  • 利用游戏视频进行联合级别生成和翻译

    通过利用人类注释的游戏玩法视频，实现一种多重尾部框架，该框架学习执行同时水平转换和生成的任务，具有在 Level 传输中提高总体性能的潜力，并展示未来版本泛化到未见过游戏的可能性。

    Jun, 2023

  • 学习混合计算机游戏关卡

    本文提出了一种无监督融合不同游戏概念生成新的计算机游戏关卡的方法，主要贡献在于引入类比推理过程，以构建从游戏视频中学习的不同层级设计模型之间的融合模型，并通过证明在超级马里奥兄弟游戏中表现出的风格化水平设计知识的方式，演示了我们的系统说明了由人类专家设计者融合的游戏关卡。

    Mar, 2016

  • 利用学习到的关卡表示进行游戏关卡融合

    本文提出一种新的游戏水平融合方法，利用聚类的瓷砖嵌入技术作为无注释游戏的水平表示，将其应用于经典的任天堂游戏 Lode Runner 和 The Legend of Zelda，比较其在混合任务中的表现。

    Jun, 2023

  • 机器学习辅助下的协同创作级别设计

    本文介绍了一个通过 PLGML 代理进行共创级别设计的框架，并通过用户研究和比较研究的结果来支持该框架。

    Sep, 2018

  • 可控 3D 楼层生成器的学习

    使用强化学习实现程序化内容生成（PCGRL），通过可计算、用户定义的质量度量训练智能体优化 3D 环境下针对 Minecraft 游戏的任务，生成多样化的游戏关卡，展示了 PCGRL 在 3D 环境下的应用和潜力。

    Jun, 2022

  • 通过关卡修补重建现有关卡

    本研究介绍了通过图像修复中的两种技术 —— 自动编码器和 U-net，针对视频游戏关卡恢复和扩展问题进行水平修补的内容增强方法，并通过综合案例研究证明了它们相对于基准方法的优越性能，同时提供了未来研究的潜在方向。

    Sep, 2023

  • 可控游戏层次混合的变分自编码器方法

    本研究使用变分自编码器（VAEs）对游戏关卡进行创意设计，通过训练 VAE 于超级马里奥兄弟和战神等游戏的数据，捕捉潜在空间，然后将这些空间用于生成结合了两种游戏特征的新的关卡片段，并通过潜在空间中的进化搜索进行进一步的优化。与类似的生成模型 Gan 和 VAE-GAN 相比，VAE 的方法在协作关卡设计方面表现出特别的优势。

    Feb, 2020

  • 基于强化学习的程序化内容生成 (PCGRL)

    研究如何使用强化学习训练级别设计代理，将关卡设计视为游戏并将内容生成器本身学习，并探讨了三种不同的转换二维层次设计问题的马尔可夫决策过程，将其应用于三个游戏环境中。

    Jan, 2020

  • 通过程序生成增加机器学习的通用性

    研究了游戏中的 Procedural Content Generation (PCG) 对于增加机器学习方法的通用性的重要性，特别是学习算法对于过度拟合的困扰和参数随机化的抗拟合方法，以增加算法对于不同环境的适应性和回报。

    Nov, 2019