Hierarchically Composing Level Generators for the Creation of Complex Structures

要約

プロシージャル コンテンツ生成 (PCG) は成長分野であり、ビデオ ゲーム業界では多数のアプリケーションが使用されており、手動作成の数分の 1 のコストでより良いゲームを作成できる大きな可能性があります。
ただし、複雑な設定に対して最適化可能な目的関数を設計するのは難しいため、PCG での作業の多くは、単純なゲームで比較的単純なレベルを生成することに重点が置かれています。
これにより、PCG の適用可能性がより複雑で最新のタイトルに制限され、業界での導入が妨げられています。
私たちの研究は、単純な低レベルのジェネレーターを再帰的に構成して大規模で複雑な作品を構築する構成レベルの生成方法を導入することで、この制限に対処することを目的としています。
このアプローチにより、目的を簡単に最適化でき、下位レベルのコンポーネントを参照することで、解釈可能な方法で複雑な構造を設計できるようになります。
私たちは、いくつかのタスクにおいて設計者の機能要件をより正確に満たすことにより、私たちの方法が非構成ベースラインよりも優れていることを経験的に示しています。
最後に、単純なベース ジェネレーターを使用して生成された、大規模で複雑だが一貫性のある構造を示す定性的なショーケース (Minecraft 内) を提供します。

要約(オリジナル)

Procedural content generation (PCG) is a growing field, with numerous applications in the video game industry and great potential to help create better games at a fraction of the cost of manual creation. However, much of the work in PCG is focused on generating relatively straightforward levels in simple games, as it is challenging to design an optimisable objective function for complex settings. This limits the applicability of PCG to more complex and modern titles, hindering its adoption in industry. Our work aims to address this limitation by introducing a compositional level generation method that recursively composes simple low-level generators to construct large and complex creations. This approach allows for easily-optimisable objectives and the ability to design a complex structure in an interpretable way by referencing lower-level components. We empirically demonstrate that our method outperforms a non-compositional baseline by more accurately satisfying a designer’s functional requirements in several tasks. Finally, we provide a qualitative showcase (in Minecraft) illustrating the large and complex, but still coherent, structures that were generated using simple base generators.

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