GAN版馬里奧創(chuàng)作家來了：一個樣本即可訓(xùn)練，生成關(guān)卡要素豐富 | 開源
僅需要一個示例，就可以進(jìn)行訓(xùn)練。
魚羊 發(fā)自 凹非寺
量子位 報道 | 公眾號 QbitAI
對超級馬里奧的關(guān)卡太熟悉，想玩點(diǎn)刺激的？
現(xiàn)在，漢諾威大學(xué)的研究人員推出了一個新的GAN，能夠生成船新、可玩的超級馬里奧關(guān)卡。
畫風(fēng)完美統(tǒng)一，難點(diǎn)出其不意：
并且，僅需要一個示例，就可以進(jìn)行訓(xùn)練。
比起我這樣的馬里奧亂造家，看上去有邏輯多了。
并且，他們已經(jīng)把代碼開源啦。
GAN版馬里奧創(chuàng)作家
在《超級馬里奧制造2》這款游戲里，玩家可以組合不同的關(guān)卡零件，憑借自己的靈感創(chuàng)作超級馬里奧關(guān)卡。
事實(shí)上，這只名為TOAD-GAN的AI生成關(guān)卡的邏輯也與之類似。
TOAD-GAN是基于SinGAN架構(gòu)的擴(kuò)展，能夠生成基于token的超級馬里奧關(guān)卡。
所謂token長這樣：
通過使用級聯(lián)的生成器和判別器，SinGAN可以僅憑單一圖像，訓(xùn)練生成模型。
基于這個架構(gòu)，在訓(xùn)練中，一個關(guān)卡被采樣為N個不同的尺寸。
N的選擇標(biāo)準(zhǔn)，是生成器和判別器中卷積濾波器的感受野能夠覆蓋最小尺寸下關(guān)卡高度的至少一半。
這樣一來，既可以確保關(guān)卡中較大的結(jié)構(gòu)被正確建模，也能保障其全局位置的變化。
在空間下采樣的過程中，一些小但重要的結(jié)構(gòu)可能會丟失。為此，研究人員提出了一種保留重要token的下采樣方法。
具體步驟如下：
首先，在單樣本編碼的訓(xùn)練關(guān)卡上，使用雙線性下采樣來創(chuàng)建所選尺寸的基礎(chǔ)關(guān)卡。
針對每個尺寸中的每個像素，選擇值大于0的token。并從該列表中，保留層次結(jié)構(gòu)中等級最高的token，將其余token設(shè)置為0。
然后，在每個像素的所有通道上應(yīng)用Softmax。
接著，還需要對較小尺寸的輸出進(jìn)行雙線性上采樣。
這樣，TOAD-GAN就可以通過將預(yù)定義輸入注入到生成器級聯(lián)中，來執(zhí)行關(guān)卡編寫。
研究人員表示，這種應(yīng)用對于程序內(nèi)容生成而言十分有趣，因?yàn)榻o定token，設(shè)計(jì)者只需指定參考關(guān)卡或布局，生成器就會自動創(chuàng)建其變體，對數(shù)據(jù)量的要求并不高。
實(shí)驗(yàn)結(jié)果
研究人員對TOAD-GAN生成的結(jié)果進(jìn)行了定性對比。
可以看出，與超級馬里奧的原生關(guān)卡相比，TOAD-GAN生成的關(guān)卡在保留了風(fēng)格的基礎(chǔ)上，產(chǎn)生了不同的元素組合方式。
與此前的其他方法不同的是，TOAD-GAN是一個生成器對應(yīng)一個關(guān)卡。這也就避免了不同類型的關(guān)卡風(fēng)格被混合到一起，造成混亂。
并且，也不會因?yàn)橐蕾囉谛颖镜膯栴}，而導(dǎo)致(p)中出現(xiàn)的重復(fù)情況。
所以，TOAD-GAN生產(chǎn)成本的游戲關(guān)卡在視覺效果上，更加令人信服。
研究人員還用Baumgarten等人提出的馬里奧通關(guān)AI，驗(yàn)證了生成關(guān)卡的有效性。通關(guān)AI能在65%的隨機(jī)生成關(guān)卡中取勝。在原生關(guān)卡中，其勝率是52%。
不只是超級馬里奧
其實(shí)，不只是超級馬里奧，研究人員也通過實(shí)驗(yàn)證明，TOAD-GAN可以生成任何基于token的游戲的關(guān)卡，比如超級馬里奧賽車。
TOAD-GAN只用原生賽道樣本進(jìn)行訓(xùn)練。
對布局進(jìn)行種子化處理，就可以保證賽車軌道的連接性和可玩性，還能讓軌道結(jié)構(gòu)與原始樣本產(chǎn)生明顯的不同。
研究人員還表示，下一步他們還會將游戲機(jī)制揉進(jìn)生成過程中，并將TOAD-GAN應(yīng)用于Minecraft這樣的像素游戲，或具有非線性關(guān)卡結(jié)構(gòu)的迷宮游戲。
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論文地址：https://arxiv.org/abs/2008.01531
GitHub項(xiàng)目地址：https://github.com/Mawiszus/TOAD-GAN
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