Sequential Variational Autoencoderを用いたAngry Birdsのステージ生成

抄録

本論文では，ビデオゲームであるAngry Birdsに対する深層生成モデルを用いたステージ生成手法の提案する． Angry Birdsは，ステージ生成技術の対象として人気であるが，ステージが重力に支配されていること，ステージを生成する自由度が高いこと，などから安定したステージを自動生成することは難しく，深層生成モデルによる自動生成はほとんど行われていない． 本研究では，既存手法がタイルベースのエンコード手法を用いてステージを画像として処理するのに対し，ステージを逐次的にエンコードしてテキストデータとして処理することを提案する． 実験の結果，既存手法は高確率で安定したステージを生成できなかったのに対して，本研究が提案したステージ生成手法では高確率で安定したステージの生成に成功，また，多様性のあるステージが生成されることが示された．