Word2Minecraft：基于大语言模型的 3D 游戏关卡生成
计算与语言
2025-03-24 v1
摘要
我们提出了 Word2Minecraft，一个利用大语言模型根据结构化故事生成 Minecraft 可玩关卡的系统。该系统将故事元素—such as 主角目标、反派挑战和环境设置-转化为具有空间和 gameplay 约束的游戏关卡。我们引入了灵活的框架，允许控制故事复杂度，从而实现动态关卡生成。该系统采用缩放算法，以保持空间一致性的同时适应关键游戏元素。我们采用基于指标和基于人类的评估方法对 Word2Minecraft 进行评估。我们的结果表明，GPT-4-Turbo 在大多数领域（包括故事连贯性和目标乐趣）均优于 GPT-4o-Mini，而后者在审美吸引力方面表现更佳。我们还展示了该系统生成高地图乐趣的能力，为故事生成与游戏设计的交叉领域的发展提供了前景。我们在 https://github.com/JMZ-kk/Word2Minecraft/tree/word2mc_v0 开源代码。
引用
@article{arxiv.2503.16536,
title = {Word2Minecraft: Generating 3D Game Levels through Large Language Models},
author = {Shuo Huang and Muhammad Umair Nasir and Steven James and Julian Togelius},
journal= {arXiv preprint arXiv:2503.16536},
year = {2025}
}