論文の概要: PlotMap: Automated Layout Design for Building Game Worlds
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.15242v1
- Date: Tue, 26 Sep 2023 20:13:10 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-09-28 17:47:27.400276
- Title: PlotMap: Automated Layout Design for Building Game Worlds
- Title（参考訳）: PlotMap:ゲームワールド構築のためのレイアウト自動設計
- Authors: Yi Wang, Jieliang Luo, Adam Gaier, Evan Atherton, Hilmar Koch
- Abstract要約: 本稿では,ゲームマップ上の具体的位置を,所定のストーリー(プロット施設)に言及された抽象的位置に自動的に割り当てるシステムを提案する。
意思決定エージェントは、プロット施設を地図と相互の関係を考慮して、物語の制約を最も満たす地図上の場所に移動させる。
本システムでは,画像の画素化,施設位置の実際の値化,自然言語で表現されたストーリー制約など,複数のモードからの入力について検討する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.090625554154791
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
- Abstract: World-building, the process of developing both the narrative and physical
world of a game, plays a vital role in the game's experience. Critically
acclaimed independent and AAA video games are praised for strong world
building, with game maps that masterfully intertwine with and elevate the
narrative, captivating players and leaving a lasting impression. However,
designing game maps that support a desired narrative is challenging, as it
requires satisfying complex constraints from various considerations. Most
existing map generation methods focus on considerations about gameplay
mechanics or map topography, while the need to support the story is typically
neglected. As a result, extensive manual adjustment is still required to design
a game world that facilitates particular stories. In this work, we approach
this problem by introducing an extra layer of plot facility layout design that
is independent of the underlying map generation method in a world-building
pipeline. Concretely, we present a system that leverages Reinforcement Learning
(RL) to automatically assign concrete locations on a game map to abstract
locations mentioned in a given story (plot facilities), following spatial
constraints derived from the story. A decision-making agent moves the plot
facilities around, considering their relationship to the map and each other, to
locations on the map that best satisfy the constraints of the story. Our system
considers input from multiple modalities: map images as pixels, facility
locations as real values, and story constraints expressed in natural language.
We develop a method of generating datasets of facility layout tasks, create an
RL environment to train and evaluate RL models, and further analyze the
behaviors of the agents through a group of comprehensive experiments and
ablation studies, aiming to provide insights for RL-based plot facility layout
design.
- Abstract（参考訳）: ゲームの物語と物理的世界の両方を開発する過程であるワールドビルディングは、ゲーム体験において重要な役割を果たす。
批判的に賞賛されたインディペンデントゲームとaaaビデオゲームは強力なワールドビルディングで賞賛され、ゲームマップは物語とマスターに干渉し、高揚させ、プレイヤーを魅了し、永続的な印象を残している。
しかし、様々な考察から複雑な制約を満たす必要があるため、所望の物語をサポートするゲームマップの設計は困難である。
既存のマップ生成手法のほとんどはゲームプレイの仕組みやマップの地形について考慮するが、ストーリーをサポートする必要性は通常無視される。
結果として、特定のストーリーを促進するゲーム世界を設計するためには、広範な手動調整が必要である。
本研究では,世界構築パイプラインにおけるマップ生成手法に依存しないプロット配置設計の余分なレイヤを導入することで,この問題に対処する。
具体的には、Reinforcement Learning(RL)を利用して、ゲームマップ上の具体的位置を、与えられたストーリー(プロット施設)に言及された抽象的な場所に自動的に割り当てるシステムを提案する。
意思決定エージェントは、地図と互いとの関係を考慮して、ストーリーの制約を最も満たした地図上の場所へプロット設備を移動させる。
本システムでは,画像をピクセルとして,施設位置を実際の値として,ストーリ制約を自然言語で表現した複数のモダリティから入力する。
施設配置タスクのデータセットを作成し、RLモデルを訓練し評価するためのRL環境を作成し、さらに総合的な実験とアブレーション研究グループを通じてエージェントの挙動を分析し、RLに基づくプロット配置設計の洞察を提供することを目的としている。
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