論文の概要: Procedural Content Generation via Knowledge Transformation (PCG-KT)
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.00644v1
- Date: Mon, 1 May 2023 03:31:22 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-05-02 14:11:43.995256
- Title: Procedural Content Generation via Knowledge Transformation (PCG-KT)
- Title(参考訳): 知識変換による手続き的コンテンツ生成(PCG-KT)
- Authors: Anurag Sarkar, Matthew Guzdial, Sam Snodgrass, Adam Summerville, Tiago
Machado and Gillian Smith
- Abstract要約: 知識変換(PCG-KT)による手続き的コンテンツ生成の概念を導入する。
本研究の動機は,先進的な知識を再調達することで,新たなコンテンツを生み出すことに焦点を当てた最近のPCG作品が多数あることにある。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 8.134009219520289
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: We introduce the concept of Procedural Content Generation via Knowledge
Transformation (PCG-KT), a new lens and framework for characterizing PCG
methods and approaches in which content generation is enabled by the process of
knowledge transformation -- transforming knowledge derived from one domain in
order to apply it in another. Our work is motivated by a substantial number of
recent PCG works that focus on generating novel content via repurposing derived
knowledge. Such works have involved, for example, performing transfer learning
on models trained on one game's content to adapt to another game's content, as
well as recombining different generative distributions to blend the content of
two or more games. Such approaches arose in part due to limitations in PCG via
Machine Learning (PCGML) such as producing generative models for games lacking
training data and generating content for entirely new games. In this paper, we
categorize such approaches under this new lens of PCG-KT by offering a
definition and framework for describing such methods and surveying existing
works using this framework. Finally, we conclude by highlighting open problems
and directions for future research in this area.
- Abstract(参考訳): 知識変換による手続き的コンテンツ生成(PCG-KT)の概念は、知識変換のプロセスによってコンテンツ生成が可能となるPCGメソッドとアプローチを特徴付けるための新しいレンズとフレームワークであり、それを別の領域に適用するために、あるドメインから派生した知識を変換する。
本研究の動機は,先進的な知識を再調達することで,新たなコンテンツを生み出すことに焦点を当てた最近のPCG作品が多数あることにある。
例えば、あるゲームの内容に適応するためにトレーニングされたモデルで転送学習を実行し、他のゲームのコンテンツに合わせて異なる生成分布を再結合して2つ以上のゲームのコンテンツをブレンドするなどである。
このようなアプローチは、トレーニングデータに欠けるゲームの生成モデルの作成や、全く新しいゲームのコンテンツの生成など、PCGの機械学習(PCGML)による制限によってもたらされた。
本稿では,PCG-KTの新たなレンズの下で,そのような手法を記述するための定義とフレームワークと,このフレームワークを用いた既存の研究を調査する。
最後に,この領域における今後の研究の課題と方向性を明らかにする。
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