원문정보
A Study on Game Map Generation Using Generative AI Based on Text Sequence Learning
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초록
한국어
본 연구는 기존에 개발된 2D 퍼즐 게임의 맵 데이터를 문자 시퀀스로 변환하여, GPT-2 모델에 파 인튜닝을 진행하고 새로운 맵을 생성하는 실험을 수행하였다. 학습된 모델은 기존 게임의 스타일을 반영한 맵 생성을 성공적으로 수행하였으며, 전체 생성 맵의 다수가 실제 플레이 가능한 형태로 확 인되었다. 이러한 결과는 대규모 언어 모델을 활용한 게임 콘텐츠 자동 생성의 가능성을 보여주며, 향후 다양한 게임 장르로의 확장이 기대된다.
목차
요약
1. 서론
2. 관련연구
3. 실험방법
3.1. 데이터셋 구성
3.2. 모델 및 학습 방식
3.3. 실험 환경
4. 실험 결과
5. 결론
Acknowledgement
참고문헌
1. 서론
2. 관련연구
3. 실험방법
3.1. 데이터셋 구성
3.2. 모델 및 학습 방식
3.3. 실험 환경
4. 실험 결과
5. 결론
Acknowledgement
참고문헌
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