DC-GANで生成した2Dアクションゲームに関する印象調査

抄録

深層学習の一種であるGenerative Adversarial Network (GAN) は, 大量の画像から特徴を学習し, 特徴に応じた新しい画像を生成することができる. これまでに我々は, GANを利用したドット絵ベースの2Dアクションゲームのステージを自動生成する手法を検討し, 生成結果に生じる霞みやオブジェクトの崩れを解消した. また, 生成したステージに対して AI によるプレイを行い, オリジナルのステージとの比較を行った.本研究では, GANによって生成したステージを人にプレイさせ, アンケートを用いてゲームに関する印象の調査を実施した.