論文の概要: Open Role-Playing with Delta-Engines

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.05842v5
• Date: Fri, 07 Mar 2025 04:13:19 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-10 12:21:28.633901
• Title: Open Role-Playing with Delta-Engines
• Title（参考訳）: デルタエンジンによるオープンロールプレイング
• Authors: Hongqiu Wu, Zekai Xu, Tianyang Xu, Shize Wei, Yan Wang, Jiale Hong, Weiqi Wu, Hai Zhao,
• Abstract要約: 我々は,自己表現とロールプレイングを橋渡しする新たなゲームプレイスタイルを提案する。 私たちのビジョンは、現実の世界では、私たちは生まれてくると個々に似ていますが、その後に行う選択の結果として、ユニークなものへと成長します。 ORPGでは、プレイヤーに自然言語入力を通じて成長曲線を決定する自由を与え、最終的にはユニークなキャラクターとなる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 50.86533710515017
• License:
• Abstract: Game roles can be reflections of personas from a parallel world. In this paper, we propose a new style of game-play to bridge self-expression and role-playing: \emph{open role-playing games (ORPGs)}, where players are allowed to craft and embody their unique characters in the game world. Our vision is that, in the real world, we are individually similar when we are born, but we grow into unique ones as a result of the strongly different choices we make afterward. Therefore, in an ORPG, we empower players with freedom to decide their own growing curves through natural language inputs, ultimately becoming unique characters. To technically do this, we propose a special engine called Delta-Engine. This engine is not a traditional game engine used for game development, but serves as an in-game module to provide new game-play experiences. A delta-engine consists of two components, a base engine and a neural proxy. The base engine programs the prototype of the character as well as the foundational settings of the game; the neural proxy is an LLM, which realizes the character growth by generating new code snippets on the base engine incrementally. In this paper, we self-develop a specific ORPG based on delta-engines. It is adapted from the popular animated series ``Pok\'emon''. We present our efforts in generating out-of-domain and interesting role data in the development process as well as accessing the performance of a delta-engine. While the empirical results in this work are specific, we aim for them to provide general insights for future games.
• Abstract（参考訳）: ゲームロールは、平行世界からのペルソナのリフレクションである。 本稿では,自己表現とロールプレイングを橋渡しする新たなゲームプレイスタイルを提案する。 私たちのビジョンは、現実の世界では、私たちは生まれてくると個々に似ていますが、その後に行う選択の結果として、ユニークなものへと成長します。 したがって、ORPGにおいて、我々はプレイヤーに自然言語入力を通じて成長曲線を決定する自由を与え、最終的にはユニークなキャラクターとなる。 技術的にはデルタエンジンと呼ばれる特殊エンジンを提案する。 このエンジンはゲーム開発に使用される伝統的なゲームエンジンではなく、新しいゲームプレイ体験を提供するゲーム内モジュールとして機能する。 デルタエンジンは、ベースエンジンとニューラルプロキシの2つのコンポーネントで構成される。 ベースエンジンはキャラクタのプロトタイプとゲームの基本的な設定をプログラムし、ニューラルプロキシはLLMであり、ベースエンジン上で新たなコードスニペットを段階的に生成することでキャラクタの成長を実現する。 本稿では,デルタエンジンに基づく特定のORPGを自己開発する。 人気アニメ『Pok\'emon'』を原作としている。 本稿では、デルタエンジンの性能だけでなく、開発プロセスにおけるドメイン外および興味深い役割データの生成にも取り組みます。 本研究の実証結果は具体的だが,今後のゲームに対する総合的な洞察の提供を目指している。

関連論文リスト

• Dream to Manipulate: Compositional World Models Empowering Robot Imitation Learning with Imagination [25.62602420895531]
  世界モデルはエージェントに環境の表現を提供し、アクションの因果関係を予測できる。 実世界とそのダイナミクスの明示的な表現である世界モデルを構築するための新しいパラダイムを導入する。 DreMaは観察された世界とそのダイナミクスを再現し、オブジェクトの新たな構成を想像し、ロボットアクションの将来の結果を予測する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-12-19T15:38:15Z)
• Exploring the Interplay Between Video Generation and World Models in Autonomous Driving: A Survey [61.39993881402787]
  世界モデルとビデオ生成は、自動運転の領域において重要な技術である。 本稿では,この2つの技術の関係について検討する。 映像生成モデルと世界モデルとの相互作用を分析することにより,重要な課題と今後の研究方向性を明らかにする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-05T08:58:35Z)
• WorldSimBench: Towards Video Generation Models as World Simulators [79.69709361730865]
  我々は、予測モデルの機能を階層に分類し、WorldSimBenchと呼ばれる2つの評価フレームワークを提案することにより、World Simulatorの評価の第一歩を踏み出す。 WorldSimBenchにはExplicit Perceptual EvaluationとImplicit Manipulative Evaluationが含まれている。 我々の総合的な評価は、ビデオ生成モデルのさらなる革新を促進する重要な洞察を与え、World Simulatorsをエンボディされた人工知能への重要な進歩と位置づけている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-23T17:56:11Z)
• Solving Motion Planning Tasks with a Scalable Generative Model [15.858076912795621]
  本稿では,運転シーンのダイナミクスを学習する生成モデルに基づく効率的な解を提案する。 我々の革新的なデザインは、モデルがフルオートレグレッシブモードとパーシャルオートレグレッシブモードの両方で動作できるようにする。 提案した生成モデルは,様々な動作計画タスクの基盤となる可能性がある。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-03T03:57:05Z)
• EgoGen: An Egocentric Synthetic Data Generator [53.32942235801499]
  EgoGenは新しい合成データジェネレータで、エゴセントリックな知覚タスクのための正確でリッチな地上訓練データを生成することができる。 EgoGenの中心となるのは、仮想人間の自我中心の視覚入力を直接利用して3D環境を感知する、新しい人間のモーション合成モデルである。 我々は、ヘッドマウントカメラのマッピングとローカライゼーション、エゴセントリックカメラトラッキング、エゴセントリックビューからのヒューマンメッシュリカバリの3つのタスクで、EgoGenの有効性を実証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-16T18:55:22Z)
• Which architecture should be implemented to manage data from the real world, in an Unreal Engine 5 simulator and in the context of mixed reality? [0.0]
  本稿では, 理論的, 運用的両面において, この問題の詳細な分析を行う。 C++システムは詳細とサードパーティのライブラリでレビューされている。 最後の章では、大規模産業用3Dアプリケーションに有用な汎用アーキテクチャを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-16T07:51:54Z)
• GIPSO: Geometrically Informed Propagation for Online Adaptation in 3D LiDAR Segmentation [60.07812405063708]
  3Dポイントクラウドセマンティックセグメンテーションは、自動運転に基本である。 文学におけるほとんどのアプローチは、動的シーンを扱う際に、ドメインシフトをどのように扱うかという重要な側面を無視している。 本稿では,本研究分野における最先端技術について述べる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-07-20T09:06:07Z)
• Towards Optimal Strategies for Training Self-Driving Perception Models in Simulation [98.51313127382937]
  合成ドメインのみにおけるラベルの使用に焦点を当てる。 提案手法では,ニューラル不変表現の学習方法と,シミュレータからデータをサンプリングする方法に関する理論的にインスピレーションを得た視点を導入する。 マルチセンサーデータを用いた鳥眼視車両分割作業におけるアプローチについて紹介する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-11-15T18:37:43Z)
• Out of the Box: Embodied Navigation in the Real World [45.97756658635314]
  シミュレーションで得られた知識を現実世界に伝達する方法を示す。 モデルは1台のIntel RealSenseカメラを搭載したLoCoBotにデプロイします。 本実験では,得られたモデルを実世界に展開することで,満足のいく結果が得られることを示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-05-12T18:00:14Z)

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。