論文の概要: Evaluating Mixed-Initiative Procedural Level Design Tools using a
Triple-Blind Mixed-Method User Study
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2005.07478v2
- Date: Wed, 2 Jun 2021 08:46:49 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-12-02 22:25:55.473327
- Title: Evaluating Mixed-Initiative Procedural Level Design Tools using a
Triple-Blind Mixed-Method User Study
- Title（参考訳）: 三次元ブラインド混合手法を用いた混合初期手続き型設計ツールの評価
- Authors: Sean P. Walton and Alma A. M. Rahat and James Stovold
- Abstract要約: インタラクティブな進化的最適化を用いてレベルを生成するツールを,本研究のために設計した。
このツールは、手書き地図のレベルデザインパターンを特定し、その情報を使ってインタラクティブな最適化アルゴリズムを駆動する。
複雑なイニシアティブツールを使用したデザイナの経験を、完全にランダムなレベルの提案を提供するツールを与えられたデザイナと比較した厳密なユーザスタディが設計された。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Results from a triple-blind mixed-method user study into the effectiveness of
mixed-initiative tools for the procedural generation of game levels are
presented. A tool which generates levels using interactive evolutionary
optimisation was designed for this study which (a) is focused on supporting the
designer to explore the design space and (b) only requires the designer to
interact with it by designing levels. The tool identifies level design patterns
in an initial hand-designed map and uses that information to drive an
interactive optimisation algorithm. A rigorous user study was designed which
compared the experiences of designers using the mixed-initiative tool to
designers who were given a tool which provided completely random level
suggestions. The designers using the mixed-initiative tool showed an increased
engagement in the level design task, reporting that it was effective in
inspiring new ideas and design directions. This provides significant evidence
that procedural content generation can be used as a powerful tool to support
the human design process.
- Abstract（参考訳）: ゲームレベルの手続き的生成における混合イニシアティブツールの有効性に関するトリプルブレンド混合手法ユーザスタディから得られた結果について報告する。
対話的進化的最適化を用いたレベル生成ツールを考案した。
(a)デザイン空間を探索するデザイナーを支援することに焦点を当て、
b) レベルを設計することでのみ、デザイナと対話する必要があります。
このツールは、手書き地図のレベルデザインパターンを特定し、その情報を使ってインタラクティブな最適化アルゴリズムを駆動する。
ランダムなレベルの提案を提供するツールが与えられた設計者に対して,混合イニシアティブツールを用いた設計経験を比較した厳密なユーザ調査を行った。
混合イニシアティブツールを用いた設計者は、レベルデザインタスクへの関与が増し、新しいアイデアやデザインの方向性を刺激する効果があると報告した。
これは、手続き的コンテンツ生成が人間の設計プロセスをサポートする強力なツールとして使用できることを示す重要な証拠となる。
関連論文リスト
- Automatic Layout Planning for Visually-Rich Documents with Instruction-Following Models [81.6240188672294]
グラフィックデザインでは、プロでないユーザは、限られたスキルとリソースのために視覚的に魅力的なレイアウトを作成するのに苦労することが多い。
レイアウト計画のための新しいマルチモーダル・インストラクション・フォロー・フレームワークを導入し、視覚的要素をカスタマイズしたレイアウトに簡単に配置できるようにする。
本手法は,非専門職の設計プロセスを単純化するだけでなく,数ショット GPT-4V モデルの性能を上回り,mIoU は Crello で 12% 向上する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-04-23T17:58:33Z) - I-Design: Personalized LLM Interior Designer [57.00412237555167]
I-Designはパーソナライズされたインテリアデザイナで、自然言語によるコミュニケーションを通じて設計目標の生成と視覚化を可能にする。
I-Designは、対話や論理的推論に従事する大きな言語モデルエージェントのチームから始まる。
最終的な設計は、既存のオブジェクトデータベースから資産を取り出し、統合することで、3Dで構築されます。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-04-03T16:17:53Z) - Geometric Deep Learning for Computer-Aided Design: A Survey [85.79012726689511]
本調査では,コンピュータ支援設計における学習手法の概要について概観する。
類似性解析と検索、2Dおよび3DCADモデル合成、点雲からのCAD生成を含む。
ベンチマークデータセットとその特性の完全なリストと、この領域の研究を推進しているオープンソースコードを提供する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-02-27T17:11:35Z) - Does mapping elites illuminate search spaces? A large-scale user study
of MAP--Elites applied to human--AI collaborative design [0.0]
このツールは、仮想カーをできるだけ一定時間で走行できるように設計しようとする進化的アルゴリズムに基づいている。
参加者は自分の車を設計し、アルゴリズムに推薦し、アルゴリズムからレコメンデーションのセットを見ることができた。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-01-30T08:54:46Z) - Compositional Generative Inverse Design [69.22782875567547]
入力変数を設計して目的関数を最適化する逆設計は重要な問題である。
拡散モデルにより得られた学習エネルギー関数を最適化することにより、そのような逆例を避けることができることを示す。
N-body 相互作用タスクと2次元多面体設計タスクにおいて,実験時に学習した拡散モデルを構成することにより,初期状態と境界形状を設計できることを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-01-24T01:33:39Z) - Evaluation of Sketch-Based and Semantic-Based Modalities for Mockup
Generation [15.838427479984926]
デザインモックアップ(Design mockup)は、デザインのアイデアを視覚化し、テストするために欠かせない道具である。
手描きスケッチに基づいてモックアップを生成するための2つの異なるモックアップを提示・評価する。
その結果,スケッチベースの生成の方が直感的かつ表現的であり,セマンティックベースの生成AIは質と忠実度でより良い結果が得られることがわかった。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-03-22T16:47:36Z) - Design Space Exploration and Explanation via Conditional Variational
Autoencoders in Meta-model-based Conceptual Design of Pedestrian Bridges [52.77024349608834]
本稿では,条件付き変分オートエンコーダ(CVAE)による人間設計者向上のための性能駆動型設計探索フレームワークを提案する。
CVAEはスイスの歩行者橋の合成例18万件で訓練されている。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-11-29T17:28:31Z) - Investigating Positive and Negative Qualities of Human-in-the-Loop
Optimization for Designing Interaction Techniques [55.492211642128446]
設計者は、与えられた目的の集合を最大化する設計パラメータの組み合わせを見つけるよう求められる設計最適化タスクに苦労すると言われている。
モデルベースの計算設計アルゴリズムは、設計中に設計例を生成することでデザイナを支援する。
一方、補助のためのブラックボックスメソッドは、あらゆる設計問題に対処できる。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-04-15T20:40:43Z) - The Impact of Visualizing Design Gradients for Human Designers [7.976180564784953]
本稿では,パズルレベルの設計にExhaustive PCG(EPCG)を用いた混合開始ツールを提案する。
我々は、EPCGコンポーネントをオン/オフしたツールを個人が使用するオンライン人体調査を実施している。
結果から,ほとんどのユーザがツールを好まなかったものの,レベル設計プロセスが大幅に簡単になったことが示唆された。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-10-07T05:41:09Z) - Learning the Designer's Preferences to Drive Evolution [0.0]
本稿では,ユーザ生成データから学習するデータ駆動型ソリューションについて,Quality-Diversity Mixed-Initiative Co-Creativityツールで紹介する。
我々は,ユーザとツールの相互刺激ループを中断したり,定期的に提案するハンピックでユーザを疲労させるような方法で,生成されたコンテンツに対してユーザのエージェンシーを増大させることを目標としている。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-03-06T15:10:09Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。