Feb, 2023

用于游戏程序内容生成优化问题的景观分析工具

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TL;DR本文介绍了 Procedural Content Generation (PCG) 及其方法，其中 search-based PCG 将给定的任务作为优化问题，通过进化算法解决。我们提出和讨论了三种高效的分析工具：对角线行走、高层次属性的估计以及问题相似度测量。这些分析方法有助于 PCG 方法的比较和生成内容的质量提升。
发现论文，激发创造
  • 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

  • 探索内容：对搜索驱动的视频游戏程序化内容生成的调查

    视频游戏需求不断增长，需大量内容的昂贵制作。研究人员开发了基于搜索的程式化内容生成（SBPCG），即通过搜索算法进行（半）自动化创作内容。我们调查了现有 SBPCG 的状况，报告了 2011 年至 2022 年该领域出现的工作，并确定了开放的研究挑战。结果为从业者提供了建议，并找出了几个潜在的未来 SBPCG 研究方向。

    Nov, 2023

  • 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

  • 智能生成图形游戏资产：概念框架与现状的系统综述

    通过系统文献综述，本文研究了图形素材生成领域中的最新方法，旨在填补现有研究的不足，并提出了一个概念框架来解决这些问题。

    Nov, 2023

  • 逐层组合级别生成器以创建复杂结构

    本文主要介绍了一种基于组合生成的方法，在复杂和现代游戏中实现可优化性，解决算法设计复杂度高的问题，并在游戏设计中优化功能要求，旨在推动程序内容生成技术在视频游戏产业中的应用。

    Feb, 2023

  • 基于知识变换的程序化内容生成（PCG-KT）

    通过知识转换实现程序化内容生成 (PCG-KT) 的概念和框架的引入，将以往训练数据缺失以及为全新游戏生成内容的限制转化为知识转换，通过转换不同领域的知识以生成新颖的内容。

    May, 2023

  • 基于树结构的重构分区：一种新颖的低数据量生成方法

    我们介绍了一种名为 Tree-based Reconstructive Partitioning (TRP) 的新型 PCGML 方法，它能够解决在游戏开发的早期阶段应用 PCG 和 PCGML 方法的问题。我们的实验证明，TRP 产生的关卡更具可玩性和一致性，而且在使用较少训练数据时更具普适性。我们认为 TRP 是一种有前景的新方法，它可以在游戏开发的早期阶段引入 PCGML 而不需要人工专业知识或大量训练数据。

    Sep, 2023

  • 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

  • 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

  • SceneX: 基于大型语言模型的程序控制大规模场景生成

    通过引入大规模场景生成框架 SceneX，本文提出了一种利用大型语言模型驱动程序化建模的方法，以用户的文本描述为指导，自动生成高质量的程序化模型，从而实现可控的大规模场景生成和编辑。

    Mar, 2024