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

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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