論文の概要: The Road Less Travelled: Trying And Failing To Generate Walking
Simulators
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.10789v2
- Date: Fri, 23 Apr 2021 16:29:16 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-04-26 11:21:14.085733
- Title: The Road Less Travelled: Trying And Failing To Generate Walking
Simulators
- Title(参考訳): the road less travel: 歩行シミュレーターの試作と失敗
- Authors: Michael Cook
- Abstract要約: 本稿では,空間,雰囲気,経験に重点を置いた3dゲームのための自動ゲームデザイナー構築の試みについて述べる。
私たちは、これらのシステムを構築しようとする試み、失敗した理由、そして他の人による将来の試みに役立つと思われるステップと将来の作業について説明します。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.38073142980732994
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Automated game design is a rapidly growing area of research, yet many aspects
of game design lie largely unexamined still, as most systems focus on
two-dimensional games with clear objectives and goal-oriented gameplay. This
paper describes several attempts to build an automated game designer for 3D
games more focused on space, atmosphere and experience. We describe our
attempts to build these systems, why they failed, and what steps and future
work we believe would be useful for future attempts by others.
- Abstract(参考訳): 自動ゲーム設計は急速に拡大する研究分野であるが、ほとんどのシステムは明確な目的とゴール指向のゲームプレイを持つ二次元ゲームに焦点を当てているため、ゲーム設計の多くの側面はいまだにほとんど見当たらない。
本稿では,空間,雰囲気,経験に重点を置いた3dゲームのための自動ゲームデザイナー構築の試みについて述べる。
我々は、これらのシステムの構築の試み、なぜ失敗したのか、そして将来の試みにどのようなステップと将来の作業が役立つと信じているのかを説明します。
関連論文リスト
- Instruction-Driven Game Engines on Large Language Models [59.280666591243154]
IDGEプロジェクトは、大規模な言語モデルが自由形式のゲームルールに従うことを可能にすることで、ゲーム開発を民主化することを目的としている。
我々は、複雑なシナリオに対するモデルの露出を徐々に増大させるカリキュラム方式でIDGEを訓練する。
私たちの最初の進歩は、汎用的なカードゲームであるPoker用のIDGEを開発することです。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-03-30T08:02:16Z) - Technical Challenges of Deploying Reinforcement Learning Agents for Game
Testing in AAA Games [58.720142291102135]
本稿では,既存の自動ゲームテストソリューションに,スクリプト型ボットをベースとして,実験的な強化学習システムを追加する取り組みについて述べる。
ゲーム制作において強化学習を活用するためのユースケースを示し、ゲームのために同じ旅をしたいと思う人なら誰でも遭遇する最大の時間をカバーしています。
我々は、機械学習、特にゲーム生産において効果的なツールである強化学習を作るのに価値があり、必要であると考えるいくつかの研究指針を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-07-19T18:19:23Z) - Legged Locomotion in Challenging Terrains using Egocentric Vision [70.37554680771322]
本稿では,階段,縁石,石段,隙間を横断できる最初のエンドツーエンド移動システムを提案する。
この結果を,1台の前面深度カメラを用いた中型四足歩行ロボットに示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-11-14T18:59:58Z) - Go-Explore Complex 3D Game Environments for Automated Reachability
Testing [4.322647881761983]
本稿では,強力な探索アルゴリズムであるGo-Exploreに基づいて,シミュレーションされた3次元環境における到達性バグを対象とするアプローチを提案する。
Go-Exploreはマップ全体でユニークなチェックポイントを保存し、そこから探索する有望なチェックポイントを特定する。
我々のアルゴリズムは1台のマシンで10時間以内に1.5km x 1.5kmのゲーム世界を完全にカバーできる。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-09-01T16:31:37Z) - CCPT: Automatic Gameplay Testing and Validation with
Curiosity-Conditioned Proximal Trajectories [65.35714948506032]
Curiosity-Conditioned Proximal Trajectories (CCPT)法は、好奇心と模倣学習を組み合わせてエージェントを訓練して探索する。
CCPTが複雑な環境を探索し、ゲームプレイの問題を発見し、その過程におけるデザインの監視を行い、それらをゲームデザイナーに直接認識し、強調する方法について説明する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-02-21T09:08:33Z) - Adversarial Random Forest Classifier for Automated Game Design [1.590611306750623]
本稿では,自律型ゲームデザインのための人間ライクなフィットネス関数を,対角的に学習しようとする実験について述べる。
我々の実験は我々の期待に届かなかったが、今後の自律型ゲームデザイン研究に影響を及ぼすことを期待するシステムと結果について分析した。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-07-26T22:30:38Z) - The ThreeDWorld Transport Challenge: A Visually Guided Task-and-Motion
Planning Benchmark for Physically Realistic Embodied AI [96.86091264553613]
3Dワールドトランスポートチャレンジと呼ばれる視覚誘導と物理駆動のタスク・アンド・モーション計画ベンチマークを紹介します。
この課題では、シミュレーションされた実家環境において、2つの9-DOF関節アームを備えたエンボディエージェントをランダムに生成する。
エージェントは、家の周りに散在するオブジェクトの小さなセットを見つけ、それらをピックアップし、望ましい最終的な場所に輸送する必要があります。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-03-25T17:59:08Z) - Designing a mobile game to generate player data -- lessons learned [2.695466667982714]
同様のプロジェクトのガイダンスを使わずにモバイルゲームを開発した。
ゲームバランシングとシステムシミュレーションの研究は、実験的なケーススタディを必要とした。
RPGの制作において、我々は研究目的で効果的なアマチュアゲーム開発について一連の教訓を学んだ。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-01-18T16:16:58Z) - Conceptual Game Expansion [10.647788986944994]
我々はゲームプレイビデオから既存のゲームの表現を学び、これらを用いて新しいゲームの検索空間を近似する。
人間の課題研究において、これらの新しいゲームは、チャレンジの観点から、人間のゲームと区別できないことを実証する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-02-22T05:51:54Z) - Neural MMO v1.3: A Massively Multiagent Game Environment for Training
and Evaluating Neural Networks [48.5733173329785]
本稿では,MMOにインスパイアされたマルチエージェントゲーム環境であるNeural MMOを紹介する。
分散インフラストラクチャとゲームIOという,AI研究のためのマルチエージェントシステムエンジニアリングにおける,より一般的な2つの課題について論じる。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-01-31T18:50:02Z)
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。