論文の概要: Level Generation for Angry Birds with Sequential VAE and Latent Variable Evolution

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.06106v1
• Date: Tue, 13 Apr 2021 11:23:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-14 13:32:00.962069
• Title: Level Generation for Angry Birds with Sequential VAE and Latent Variable Evolution
• Title（参考訳）: 連続的vaeと潜在変数進化を伴うangry birdsのレベル生成
• Authors: Takumi Tanabe, Kazuto Fukuchi, Jun Sakuma, Youhei Akimoto
• Abstract要約: 我々は,Angry Birdsのゲームドメインに対して,深部生成モデルに基づくレベル生成を開発する。 実験により,提案したレベルジェネレータは生成レベルの安定性と多様性を大幅に改善することが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.262831218008202
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Video game level generation based on machine learning (ML), in particular, deep generative models, has attracted attention as a technique to automate level generation. However, applications of existing ML-based level generations are mostly limited to tile-based level representation. When ML techniques are applied to game domains with non-tile-based level representation, such as Angry Birds, where objects in a level are specified by real-valued parameters, ML often fails to generate playable levels. In this study, we develop a deep-generative-model-based level generation for the game domain of Angry Birds. To overcome these drawbacks, we propose a sequential encoding of a level and process it as text data, whereas existing approaches employ a tile-based encoding and process it as an image. Experiments show that the proposed level generator drastically improves the stability and diversity of generated levels compared with existing approaches. We apply latent variable evolution with the proposed generator to control the feature of a generated level computed through an AI agent's play, while keeping the level stable and natural.
• Abstract（参考訳）: 機械学習(ml)に基づくゲームレベル生成、特に深層生成モデルは、レベル生成を自動化する技術として注目を集めている。 しかし、既存のMLベースのレベルジェネレーションの応用はタイルベースのレベル表現に限られている。 ml技術がangry birdsのような非タイルベースのレベル表現を持つゲームドメインに適用されると、mlは実数値パラメータで指定されるため、しばしばプレイ可能なレベルを生成しない。 本研究ではangry birdsのゲーム領域における深層生成モデルに基づくレベル生成手法を開発した。 これらの欠点を克服するために,既存の手法ではタイルベースのエンコーディングを採用し,画像として処理するのに対して,レベルを逐次符号化してテキストデータとして処理する手法を提案する。 実験により, 既存の手法と比較して, 生成レベルの安定性と多様性が大幅に向上することが示された。 我々は,aiエージェントのプレイを通じて計算された生成レベルの特徴を安定かつ自然に制御するために,提案するジェネレータに潜在変数進化を適用した。

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