[3G4-GS-2i] 機械学習：応用

[3G4-GS-2i-04] Sequential Variational Autoencoderを用いたAngry Birdsのステージ生成

〇田邊 拓実^1,2、福地 一斗^1,2、佐久間 淳^1,2、秋本 洋平^1,2 (1. 筑波大学、2. 特定国立研究開発法人理化学研究所 革新知能統合研究センター (AIP))

キーワード：手続き型コンテンツ生成、逐次変分オートエンコーダ

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．