Generativa Adversarial Networks (Gans) är en maskininlärningsmetod som kan generera nya exempelresultat över ett utrymme av givna utbildningsexempel. Procedurell innehållsgenerering (PCG) av nivåer för videospel kan dra nytta av sådana modeller, särskilt för spel där det finns en redan existerande corpus av nivåer att emulera. Detta papper tränar en GAN för att generera nivåer för Super Mario Bros med hjälp av en nivå från Video Game Level Corpus. Metoden genererar framgångsrikt en mängd olika nivåer som liknar en i den ursprungliga corpus, men förbättras ytterligare genom tillämpning av Covariance Matrix Adaptation Evolution Strategy (CMA-ES). Speciellt används olika fitnessfunktioner för att upptäcka nivåer inom det latenta utrymmet för GAN som maximerar önskade egenskaper. Enkla statiska egenskaper är optimerade, såsom en given fördelning av kakeltyper. Dessutom, mästare A* agent från 2009 Mario AI tävlingen används för att bedöma om en nivå är spelbar, och hur många hoppande åtgärder krävs för att slå den. Dessa fitnessfunktioner möjliggör upptäckt av nivåer som finns inom utrymmet för exempel utformade av experter, och även styra sökandet mot nivåer som uppfyller ett eller flera angivna mål.
Volz m.fl. använde en GAN för att generera Super Mario nivåer med objektiv-baserad utveckling REF.
Evolving mario levels in the latent space of a deep convolutional generative adversarial network
{'venue': "GECCO '18", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}