論文の概要: Model as a Game: On Numerical and Spatial Consistency for Generative Games

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.21172v1
• Date: Thu, 27 Mar 2025 05:46:15 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-28 12:52:44.043522
• Title: Model as a Game: On Numerical and Spatial Consistency for Generative Games
• Title（参考訳）: ゲームとしてのモデル:生成ゲームにおける数値的・空間的整合性について
• Authors: Jingye Chen, Yuzhong Zhao, Yupan Huang, Lei Cui, Li Dong, Tengchao Lv, Qifeng Chen, Furu Wei,
• Abstract要約: 本稿では,モデル・アズ・ア・ゲーム(MaaG)のメカニズムを十分に構築した上で,モデル・アズ・ア・ゲーム(MaaG)を真に構成するものを探るため,生成ゲームのパラダイムを再考する。 DiTアーキテクチャに基づいて,(1) LogicNetを統合してイベントトリガを決定する数値モジュール,(2) 探索領域のマップを維持する空間モジュール,(2) 生成中の位置情報を検索して連続性を確保する,という2つの特殊なモジュールを設計する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 117.36098212829766
• License:
• Abstract: Recent advances in generative models have significantly impacted game generation. However, despite producing high-quality graphics and adequately receiving player input, existing models often fail to maintain fundamental game properties such as numerical and spatial consistency. Numerical consistency ensures gameplay mechanics correctly reflect score changes and other quantitative elements, while spatial consistency prevents jarring scene transitions, providing seamless player experiences. In this paper, we revisit the paradigm of generative games to explore what truly constitutes a Model as a Game (MaaG) with a well-developed mechanism. We begin with an empirical study on ``Traveler'', a 2D game created by an LLM featuring minimalist rules yet challenging generative models in maintaining consistency. Based on the DiT architecture, we design two specialized modules: (1) a numerical module that integrates a LogicNet to determine event triggers, with calculations processed externally as conditions for image generation; and (2) a spatial module that maintains a map of explored areas, retrieving location-specific information during generation and linking new observations to ensure continuity. Experiments across three games demonstrate that our integrated modules significantly enhance performance on consistency metrics compared to baselines, while incurring minimal time overhead during inference.
• Abstract（参考訳）: 生成モデルの最近の進歩はゲーム生成に大きな影響を与えている。 しかし、高品質なグラフィックスを作成し、プレイヤー入力を適切に受信しているにもかかわらず、既存のモデルは数値や空間整合性のような基本的なゲーム特性を維持できないことが多い。 数値的な一貫性により、ゲームプレイのメカニクスはスコアの変化やその他の定量的要素を正しく反映し、空間的な一貫性はジャリングシーンの遷移を防止し、シームレスなプレイヤー体験を提供する。 本稿では,モデル・アズ・ア・ゲーム(MaaG)のメカニズムを十分に構築した上で,モデル・アズ・ア・ゲーム(MaaG)の真の構成を探求するために,生成ゲームのパラダイムを再考する。 LLMによって作られた2Dゲームである ‘Traveler' は、最小限のルールを特徴とするが、一貫性を維持する上では難しい生成モデルである。 DiTアーキテクチャに基づいて,(1) LogicNetを統合してイベントトリガを決定する数値モジュール,(2) 探索領域のマップを維持する空間モジュール,(2) 生成中の位置情報を検索して連続性を確保する,という2つの特殊なモジュールを設計する。 3つのゲームにわたる実験により、我々の統合されたモジュールは、ベースラインよりも一貫性の指標のパフォーマンスを著しく向上させ、推論中に最小の時間オーバーヘッドを発生させます。

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