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

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

本研究探讨在 Minecraft 代理设置中应用和评估大型语言模型（LLMs），介绍澄清问题并研究改进的挑战和机会，同时提供了与代理互动的在线平台，并与先前的工作进行了评估。

Feb, 2024

在该研究中，我们调查了使用大型语言模型（LLMs）来预测建造者采取的动作序列，在 Minecraft 协作建筑任务中，建筑师通过指示建造者使用 3D 方块来组装指定结构。借助 LLMs 的上下文学习能力，我们使用少样本启发式技术显著提高了性能，并对性能差距进行了详细分析，以作为未来工作的参考。

Jun, 2024

该研究提出了一种基于大型语言模型（LLMs）的 LI3D 系统，它集成了 LLMs 作为 3D 布局解释器到现有的布局生成模型中，使用户能够灵活且交互式地生成 3D 场景并且验证其有效性和性能。

May, 2023

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

文中介绍了使用大型语言模型（LLMs）通过程序合成操作 3D 软件生成以文本驱动的三维形状的框架，旨在解决精确建模带有参数控制的具有锐利特征的几何图形的挑战，并强调了 LLMs 在工业应用的三维参数建模中的潜力和局限性。

Jan, 2024

我们提出了一种新的 3D-LLMs，将 3D 世界引入大型语言模型，并利用 3D point clouds 进行各种 3D 相关任务，通过我们设计的提示机制收集了超过 300k 的 3D 语言数据，实验证明我们的模型在 ScanQA 上的表现超过了最先进的基准方法，并在 3D 字幕、任务组合和 3D 辅助对话方面优于 2D VLMs。

Jul, 2023

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

LLplace 是一种基于轻量级精细调整的开源 LLM Llama3 的新颖的 3D 室内场景布局设计工具，通过用户输入指定房间类型和所需对象来有效生成和编辑 3D 室内布局，并在提供高质量的 3D 设计解决方案方面优于现有方法。

Jun, 2024