使用多个生成对抗网络为洛克人构建连通性更好的关卡
神经与进化计算
2021-04-14 v2 人工智能
摘要
生成对抗网络(GANs)能够为多种游戏生成关卡。本文专注于以蛇形模式组合GAN生成的片段来为洛克人创建关卡。此类关卡中相邻片段可在任意方向上正交相邻，这意味着原本良好的片段可能会在其邻段间形成屏障，取决于训练集中被最紧密模仿的片段类型：水平、垂直或拐角片段。为挑选合适的片段，我们在不同类型的片段上训练了多个GAN，以确保片段间更好的流畅性。通过进化关卡中被连接的片段的潜向量以最大化关卡解路径的长度，进一步改善了流畅性。使用多个GAN表示不同类型的片段比使用单一GAN处理所有片段类型产生了显著更长的解路径，并且一项人类受试者研究证实，这些关卡比单一GAN生成的关卡更有趣且更具类人的设计。
引用
@article{arxiv.2102.00337,
title = {Using Multiple Generative Adversarial Networks to Build Better-Connected Levels for Mega Man},
author = {Benjamin Capps and Jacob Schrum},
journal= {arXiv preprint arXiv:2102.00337},
year = {2021}
}
备注
Accepted to Genetic and Evolutionary Computation Conference 2021