使用条件生成对抗网络进行解谜游戏的程序化内容生成
人工智能
2023-06-29 v1 机器学习
摘要
本文提出一种实验性方法，利用参数化生成对抗网络（GAN）为解谜游戏 Lily's Garden 生成关卡。我们从真实关卡中提取两个条件向量，以控制 GAN 输出的细节。虽然 GAN 在逼近第一个条件（地图形状）时表现良好，但在逼近第二个条件（方块分布）时存在困难。我们推测，通过尝试 GAN 生成器与判别器的替代架构或可改善此问题。
引用
@article{arxiv.2306.15696,
title = {Procedural content generation of puzzle games using conditional generative adversarial networks},
author = {Andreas Hald and Jens Struckmann Hansen and Jeppe Kristensen and Paolo Burelli},
journal= {arXiv preprint arXiv:2306.15696},
year = {2023}
}
备注
Proceedings of the 15th International Conference on the Foundations of Digital Games 2020