使用生成对抗网络进行 DOOM 关卡生成
机器学习
2026-04-16 v1 人机交互
机器学习
摘要
我们应用生成对抗网络（GANs）从人工设计的内容中学习 DOOM 关卡的模型。最初，我们分析了关卡并提取了若干拓扑特征。随后，对每一关卡，我们提取了一组图像以标识占用区域、高度图、墙体以及游戏对象的位置。我们训练了两个 GAN：一个使用原始关卡图像，另一个同时使用图像与初步分析中提取的部分特征。我们使用这两个网络生成新关卡，并比较结果以评估使用拓扑特征训练的网络的关卡是否更接近于人工设计的关卡。我们的结果表明，GAN 能够捕捉 DOOM 关卡的内在结构，并似乎是 first person shooter 游戏关卡生成的一种有前景的方法。
引用
@article{arxiv.1804.09154,
title = {DOOM Level Generation using Generative Adversarial Networks},
author = {Edoardo Giacomello and Pier Luca Lanzi and Daniele Loiacono},
journal= {arXiv preprint arXiv:1804.09154},
year = {2026}
}