Feb, 2023

MarioGPT：基于大型语言模型的开放式文本生成技术

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TL;DR本文介绍一个 fine-tuned GPT2 模型 MarioGPT，它能够生成多样的游戏地图，实现可控制的 PCG。结合 Novelty search，该模型能够生成具有不同游戏动态特点的多样化地图，开创了文本 - 游戏地图的先河。
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发现论文，激发创造
  • 基于大语言模型的实用 PCG

    该研究展示如何使用 LLMs 来生成名为 Metavoidal 的游戏的二维游戏房间，通过人为干预微调的方法，可以从仅 60 个手动设计的房间中生成 37% 的可玩新颖关卡，以适应 Procedural Content Generation（PCG）的全局和局部约束。

    May, 2023

  • 通过 LLMs 进行游戏生成：视频游戏描述语言的研究

    近期，大型语言模型的出现为过程性内容生成带来了新的机遇。这篇论文探讨了通过大型语言模型生成游戏的可能性，提出了一种基于视频游戏描述语言的大型语言模型框架，可以同时生成游戏规则和关卡。实验结果展示了这个框架如何根据不同的上下文进行生成，为过程性内容生成领域中的新游戏生成提供了新的见解。

    Apr, 2024

  • 3D-GPT：利用大型语言模型进行程序化 3D 建模

    基于 3D-GPT 的指令驱动的 3D 建模框架，利用语言模型实现了高效的自动内容创作，简化初始场景描述并从文本中提取参数值，与 3D 软件无缝集成，为未来场景生成和动画的进一步发展提供了基础。

    Oct, 2023

  • LSTMs 生成超级马里奥平台游戏关卡

    使用长短时记忆循环神经网络（LSTMs）训练超级马里奥兄弟关卡库，利用机器学习生成关卡的方法及其相关研究进行了分析。

    Mar, 2016

  • 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

  • 大型语言模型生成游戏关卡

    本文探讨了使用大型语言模型 (LLMs) 生成 Sokoban 游戏关卡的可行性及效果，发现 LLMs 能够生成关卡，且其性能随数据集规模的提高而显著提高。同时，文章也介绍了控制 LLMs 关卡生成器的初步实验结果，并探讨了未来研究的有 promising 的方向。

    Feb, 2023

  • Word2World: 通过大型语言模型生成故事和世界

    通过 Word2World 系统，大型语言模型 (LLMs) 可以通过故事无需任何任务特定的微调，创造多样内容并提取信息，设计叙述性和以瓷砖在合适位置创建连贯世界和可玩游戏。

    May, 2024

  • 利用深度卷积生成对抗网络的潜在空间演化马里奥关卡

    本论文使用对抗生成网络 (GANs) 和协方差矩阵自适应进化策略 (CMA-ES) 生成了大量类似原始语料库中的 Super Mario Bros 的电子游戏层级，并使用各种适应性函数发现了专家所设计示例空间内存在的层级，并引导搜索满足一个或多个指定目标的层级。

    May, 2018

  • 预训练语言模型渐进式生成长文本

    该论文提出了一种通过逐步完善领域特定的关键词，并在多个阶段逐步把它们转换为完整段落生成文本的简单而有效的方法，该方法利用了预先训练的大规模语言模型，在质量和样本效率方面显着优于仅仅在小语料库上微调的大型语言模型和其他规划 - 生成方法。

    Jun, 2020