Latent Combinational Game Design

要約

我々は、潜在的な組み合わせゲーム設計、つまり、深い生成潜在変数モデルを使用して、所与のゲームのセットを望ましい組み合わせでブレンドする、プレイ可能なゲームを生成するアプローチを紹介します。
ガウス成分の混合を介して VAE 潜在空間をモデル化するガウス混合変分オートエンコーダー (GMVAE) を使用します。
教師ありトレーニングを通じて、各コンポーネントが 1 つのゲームのレベルをエンコードし、これらのコンポーネントの線形結合としてブレンド ゲームを定義できるようになります。
これにより、入力ゲームをブレンドする新しいゲームを生成し、ブレンド内の各ゲームの相対的な比率を制御することが可能になります。
また、条件付き VAE を使用して以前のブレンディング作業を拡張し、GMVAE と比較し、さらに、ブレンドされたレベルとレイアウト全体を生成できるハイブリッド条件付き GMVAE (CGMVAE) アーキテクチャを導入します。
結果は、上記のアプローチにより、入力ゲームを指定された組み合わせでブレンドするプレイ可能なゲームを生成できることを示しています。
私たちはプラットフォーマーとダンジョンベースのゲームの両方を使用して結果を実証します。

要約(オリジナル)

We present latent combinational game design — an approach for generating playable games that blend a given set of games in a desired combination using deep generative latent variable models. We use Gaussian Mixture Variational Autoencoders (GMVAEs) which model the VAE latent space via a mixture of Gaussian components. Through supervised training, each component encodes levels from one game and lets us define blended games as linear combinations of these components. This enables generating new games that blend the input games and controlling the relative proportions of each game in the blend. We also extend prior blending work using conditional VAEs and compare against the GMVAE and additionally introduce a hybrid conditional GMVAE (CGMVAE) architecture which lets us generate whole blended levels and layouts. Results show that the above approaches can generate playable games that blend the input games in specified combinations. We use both platformers and dungeon-based games to demonstrate our results.

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