論文の概要: Latent Combinational Game Design

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.14203v2
• Date: Tue, 23 May 2023 14:27:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-25 01:39:54.896816
• Title: Latent Combinational Game Design
• Title（参考訳）: ラテントコンビネーションゲーム設計
• Authors: Anurag Sarkar, Seth Cooper
• Abstract要約: 本稿では,あるゲームセットを所望の組合せでブレンドしたプレイ可能なゲームを生成するための,深層生成潜在変数モデルを提案する。 以上の手法は,入力ゲームと特定の組み合わせを混合したプレイ可能なゲームを生成することができることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.33024001730262
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We present latent combinational game design -- an approach for generating playable games that blend a given set of games in a desired combination using deep generative latent variable models. We use Gaussian Mixture Variational Autoencoders (GMVAEs) which model the VAE latent space via a mixture of Gaussian components. Through supervised training, each component encodes levels from one game and lets us define blended games as linear combinations of these components. This enables generating new games that blend the input games and controlling the relative proportions of each game in the blend. We also extend prior blending work using conditional VAEs and compare against the GMVAE and additionally introduce a hybrid conditional GMVAE (CGMVAE) architecture which lets us generate whole blended levels and layouts. Results show that the above approaches can generate playable games that blend the input games in specified combinations. We use both platformers and dungeon-based games to demonstrate our results.
• Abstract（参考訳）: 我々は,あるゲームセットを所望の組合せにブレンドしたプレイ可能なゲームを生成するために,深層生成潜在変数モデルを用いた潜在組合せゲーム設計を提案する。 ガウス混合変分オートエンコーダ (gmvaes) を用いて, ガウス成分の混合によりvae潜在空間をモデル化する。 教師付きトレーニングを通じて、各コンポーネントは1つのゲームからレベルをエンコードし、これらのコンポーネントの線形結合としてブレンドゲームを定義する。 これにより、入力ゲームをブレンドし、各ゲームの相対比率をブレンドで制御する新しいゲームを生成することができる。 また,条件付きVAEを用いた先行ブレンディング作業を拡張し,GMVAEと比較し,また,全ブレンドレベルとレイアウトを生成するためのハイブリッドコンディショナルGAVAE(CGMVAE)アーキテクチャを導入する。 以上の手法は,入力ゲームと特定の組み合わせを混合したプレイ可能なゲームを生成することができることを示す。 プラットフォームとダンジョンベースのゲームの両方を使って結果を示しています。

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