Word2World: Generating Stories and Worlds through Large Language Models

📄 arXiv: 2405.06686v1 📥 PDF

作者: Muhammad U. Nasir, Steven James, Julian Togelius

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2024-05-06

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出Word2World，利用大型语言模型通过故事生成可玩游戏关卡，无需特定任务微调。

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 大型语言模型 程序化内容生成 游戏关卡生成 故事叙事 人工智能

📋 核心要点

  1. 直接使用大型语言模型生成游戏关卡仍然具有挑战性，需要克服内容连贯性和可玩性等问题。
  2. Word2World利用LLM生成游戏故事和叙事，并根据故事内容指导关卡设计，实现可玩游戏生成。
  3. 通过消融实验验证了Word2World各个步骤的有效性，并开源代码以促进进一步研究和应用。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLMs）已在各个领域证明了其价值。LLMs在程序化内容生成（PCG）方面也显示出巨大的潜力，但直接通过预训练的LLM生成关卡仍然具有挑战性。本研究介绍了一种名为Word2World的系统，该系统使LLMs能够通过故事程序化地设计可玩游戏，而无需任何特定任务的微调。Word2World利用LLMs创建多样化内容和提取信息的能力。通过结合这些能力，LLMs可以为游戏创建故事，设计叙事，并将图块放置在适当的位置，以创建连贯的世界和可玩的游戏。我们使用不同的LLMs测试Word2World，并进行彻底的消融研究以验证每个步骤。我们在https://github.com/umair-nasir14/Word2World开源了代码。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决如何利用大型语言模型自动生成可玩的游戏关卡的问题。现有方法通常难以保证生成关卡的内容连贯性、叙事性和可玩性，需要大量人工干预或特定任务的微调。

核心思路：论文的核心思路是利用LLM生成游戏的故事和叙事，并将这些故事信息作为指导，引导LLM进行关卡设计。通过将关卡生成与故事叙事相结合，可以提高生成关卡的内容连贯性和可玩性。

技术框架：Word2World系统主要包含以下几个阶段：1) LLM生成游戏故事；2) LLM根据故事设计叙事；3) LLM根据叙事信息放置图块，生成游戏关卡。整个流程无需特定任务的微调，而是利用LLM的通用能力来实现。

关键创新：该方法最重要的创新点在于将游戏关卡生成与故事叙事相结合。通过利用LLM生成的故事作为关卡设计的指导，可以有效地提高生成关卡的内容连贯性和可玩性。与直接生成关卡相比，这种方法更易于控制生成过程，并能生成更具叙事性的游戏体验。

关键设计：论文中没有详细描述具体的参数设置、损失函数或网络结构等技术细节。Word2World主要依赖于现有的LLM，并利用其生成文本的能力来生成游戏故事和叙事。关键在于如何有效地利用这些文本信息来指导关卡设计，例如，如何将故事中的角色、地点和事件映射到游戏关卡中的图块和布局。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

论文通过消融实验验证了Word2World各个步骤的有效性，证明了利用LLM生成的故事和叙事可以有效地提高生成关卡的内容连贯性和可玩性。虽然论文没有提供具体的性能数据，但实验结果表明，Word2World能够生成具有一定叙事性和可玩性的游戏关卡，无需特定任务的微调。

🎯 应用场景

Word2World具有广泛的应用前景，可用于游戏开发、教育和娱乐等领域。它可以帮助游戏开发者快速生成原型关卡，为玩家提供个性化的游戏体验，并用于教育领域，让学生通过创造游戏来学习编程和设计思维。此外，该技术还可以应用于虚拟现实和增强现实等领域，创造更具沉浸感和互动性的体验。

📄 摘要（原文）

Large Language Models (LLMs) have proven their worth across a diverse spectrum of disciplines. LLMs have shown great potential in Procedural Content Generation (PCG) as well, but directly generating a level through a pre-trained LLM is still challenging. This work introduces Word2World, a system that enables LLMs to procedurally design playable games through stories, without any task-specific fine-tuning. Word2World leverages the abilities of LLMs to create diverse content and extract information. Combining these abilities, LLMs can create a story for the game, design narrative, and place tiles in appropriate places to create coherent worlds and playable games. We test Word2World with different LLMs and perform a thorough ablation study to validate each step. We open-source the code at https://github.com/umair-nasir14/Word2World.