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Multiverse: Sprachgesteuerte Level‑Mischung über mehrere Spiele hinweg

Text‑zu‑Level‑Generierung ermöglicht es, natürliche Sprachbeschreibungen in strukturierte Spielwelten zu übersetzen und so die Steuerung von prozedural generierten Inhalten intuitiver zu gestalten. Bisher beschränkten s…

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  • Bisher beschränkten sich die meisten Modelle jedoch auf ein einzelnes Spiel, weil sie keine gemeinsamen Darstellungen erlernen konnten, die strukturelle Beziehungen zwis…
  • Mit dem neuen Ansatz Multiverse wird diese Grenze überwunden.

Text‑zu‑Level‑Generierung ermöglicht es, natürliche Sprachbeschreibungen in strukturierte Spielwelten zu übersetzen und so die Steuerung von prozedural generierten Inhalten intuitiver zu gestalten. Bisher beschränkten sich die meisten Modelle jedoch auf ein einzelnes Spiel, weil sie keine gemeinsamen Darstellungen erlernen konnten, die strukturelle Beziehungen zwischen unterschiedlichen Spielwelten erfassen.

Mit dem neuen Ansatz Multiverse wird diese Grenze überwunden. Das System bildet einen gemeinsamen latenten Raum, in dem sprachliche Anweisungen und Level‑Strukturen miteinander in Einklang gebracht werden. Durch eine Schwellenwert‑basierte, mehrpositive kontrastive Lernstrategie werden semantisch verwandte Levels aus verschiedenen Spielen verknüpft, sodass die Sprache gezielt bestimmen kann, welche strukturellen Merkmale beim Kombinieren von Inhalten erhalten bleiben sollen.

Experimentelle Ergebnisse zeigen, dass die erlernte Repräsentation eine kontrollierbare Mischung von Levels über Spiele hinweg ermöglicht und die Qualität der Level‑Blending‑Aufgaben innerhalb desselben Genres deutlich verbessert. Gleichzeitig bietet sie eine einheitliche Grundlage für sprachgesteuerte, mehrspielige Content‑Generierung, auch in Zero‑Shot‑Szenarien mit zusammengesetzten Text‑Prompts.

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