論文の概要: Level Up Your Tutorials: VLMs for Game Tutorials Quality Assessment

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.08396v1
• Date: Thu, 15 Aug 2024 19:46:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-19 17:20:01.710054
• Title: Level Up Your Tutorials: VLMs for Game Tutorials Quality Assessment
• Title（参考訳）: Level Up Your Tutorials: VLMs for Game Tutorials Quality Assessment
• Authors: Daniele Rege Cambrin, Gabriele Scaffidi Militone, Luca Colomba, Giovanni Malnati, Daniele Apiletti, Paolo Garza,
• Abstract要約: チュートリアルの有効性を評価するには、ゲームに関する事前の知識を持たないテスタとの繰り返しが必要になります。 近年の視覚言語モデル (VLM) は視覚内容の理解と解釈において重要な機能を示している。 本稿では,ゲームチュートリアルの品質を評価するための自動ゲームテストソリューションを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.398130586098371
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Designing effective game tutorials is crucial for a smooth learning curve for new players, especially in games with many rules and complex core mechanics. Evaluating the effectiveness of these tutorials usually requires multiple iterations with testers who have no prior knowledge of the game. Recent Vision-Language Models (VLMs) have demonstrated significant capabilities in understanding and interpreting visual content. VLMs can analyze images, provide detailed insights, and answer questions about their content. They can recognize objects, actions, and contexts in visual data, making them valuable tools for various applications, including automated game testing. In this work, we propose an automated game-testing solution to evaluate the quality of game tutorials. Our approach leverages VLMs to analyze frames from video game tutorials, answer relevant questions to simulate human perception, and provide feedback. This feedback is compared with expected results to identify confusing or problematic scenes and highlight potential errors for developers. In addition, we publish complete tutorial videos and annotated frames from different game versions used in our tests. This solution reduces the need for extensive manual testing, especially by speeding up and simplifying the initial development stages of the tutorial to improve the final game experience.
• Abstract（参考訳）: 効果的なゲームチュートリアルを設計することは、新しいプレイヤーにとって、特に多くのルールと複雑なコアメカニックを持つゲームにおいて、スムーズな学習曲線に不可欠である。 これらのチュートリアルの有効性を評価するには、ゲームに関する事前の知識を持たないテスタとの繰り返しが必要になります。 近年の視覚言語モデル (VLM) は視覚内容の理解と解釈において重要な機能を示している。 VLMはイメージを分析し、詳細な洞察を提供し、コンテンツに関する質問に答える。 オブジェクト、アクション、コンテキストを視覚データで認識し、自動ゲームテストを含むさまざまなアプリケーションに有用なツールを提供する。 本研究では,ゲームチュートリアルの品質を評価するための自動ゲームテストソリューションを提案する。 本手法はVLMを利用して,ビデオゲームのチュートリアルからフレームを分析し,関連する質問に答え,人間の知覚をシミュレートし,フィードバックを提供する。 このフィードバックは、混乱や問題のあるシーンを特定し、開発者の潜在的なエラーを明らかにするために、期待された結果と比較される。 また,本テストで使用した各種ゲーム版のチュートリアルビデオと注釈付きフレームも公開している。 このソリューションは、特に最終ゲーム体験を改善するためにチュートリアルの初期開発ステージをスピードアップし、単純化することによって、広範な手動テストの必要性を減らす。

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