欢迎大家来到IT世界,在知识的湖畔探索吧!
丰色 发自 凹非寺
量子位 | 公众号 QbitAI
用文字生成游戏关卡自己玩是一种什么样的体验?
瞧,你只需在文本框中输入“多点管道,多点敌人,少点障碍物,elevation低点”:
点击“Generate level”,就能获得自己的马里奥游戏了:
左边是玩耍区,按方向键和a、s、d键进行控制就能直接玩,右边则是根据你的要求生成的整体效果图。
随意设置这几个选项,还能解锁更多样式。
比如障碍物少一点的:
又或者是管道少一点、障碍物多一点的:
……
这一波,简直童年回忆拉满,妈妈再也不用担心我无聊了[狗头]
不得不提的是,以上你看到的这些效果,都是基于GPT-2完成的——
大语言模型又立功了~
用GPT2生成马里奥关卡
该项目背后的模型名叫MarioGPT。
它是首个基于文本生成游戏关卡(text2level)的模型,在GPT2(distilgpt2)上微调而成,作者来自哥本哈根信息技术大学。
其训练素材包括《超级马里奥兄弟》和《超级马里奥兄弟:失落的关卡》,由视频游戏关卡语料库提供。
具体原理如下图所示:
和GPT2一样,MarioGPT能够对下一个token序列进行预测。
其中的关卡被表示为字符串,它会经过一个字节对编码器(Byte-Pair Encoding)进行tokenize。
关卡是被按列进行分解的,并展平为单个向量(或者是多个关卡组成一批向量)。
为了将用户输入的信息进行合并,作者给MarioGPT安排了一个冻结文本编码器,它以预训练的双向LLM(BART)形式出现。
与此同时,在这里输出模型前向传播的平均隐藏状态(hidden state)。
最后,将输出的状态用于GPT2架构的交叉注意力层,并与传递到模型中的实际关卡序列进行结合就可以了。
对于MarioGPT的效果,作者则表示很惊讶,因为它最终生成的结果中,有88%都是可以用来实际进行闯关的。
怎么玩?
由于MarioGPT已经开源,大家也可以自己下载体验一把。
确保电脑安装了3.8+版本的python后,使用pip命令或者git一下:
“pip install mario-gpt” 或 “git clone git@github.com:shyamsn97/mario-gpt.git >python setup.py install”
生成关卡最少只需要下面这些代码:
作者在项目中也提供了更深入的教程。
要想自己上手试一试生成的关卡,可以:
(1)去Huggingface上的demo上玩。它甚至可以不用你输入文本,直接在每个元素上选择“多”或者“少”等选项生成任意关卡。
(2)通过代码控制:使用play和astar函数,前提是你电脑安装了Java 8+。
感兴趣的朋友快去试试吧~目前MarioGPT已经有超过500+人标星了。
论文地址:
https://arxiv.org/abs/2302.05981
项目地址:
https://github.com/shyamsn97/mario-gpt
HF试玩地址:
https://huggingface.co/spaces/multimodalart/mariogpt
— 完 —
量子位 QbitAI · 头条号签约
关注我们,第一时间获知前沿科技动态
免责声明:本站所有文章内容,图片,视频等均是来源于用户投稿和互联网及文摘转载整编而成,不代表本站观点,不承担相关法律责任。其著作权各归其原作者或其出版社所有。如发现本站有涉嫌抄袭侵权/违法违规的内容,侵犯到您的权益,请在线联系站长,一经查实,本站将立刻删除。 本文来自网络,若有侵权,请联系删除,如若转载,请注明出处:https://itzsg.com/69567.html