GPT版超级马里奥来了！输入文本即可自定义游戏关卡 | GitHub标星500+
来了来了，AIGC进军游戏行业
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？
GitHub今日热榜项目《GPT版马里奥》了解一下～
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
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
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