This study examines how to automate the process of populating procedurally generated levels using Conditional Adversarial Networks. The goal is to spawn game objects in a manner that functionally mimics the characteristics of those present in human designed levels without the need to explicitly define an exhaustive set of rules to govern the system. It is meant to enhance the level building process by upgrading the process of including content within the generated DOOM levels. The initial objective is to produce a coherent topology, accompanied by a suitable availability and positioning of game objects with respect to the level layout. This requires addressing complications that impede consistent representation and generation from the previous design. Then the modifications are compiled together to fashion a generative system that can construct the minimum sufficient subset of features used to design a unique level. Finally, a comparison is made between the modified system and the prior architecture to highlight the improvements it provides in regard to what was previously feasible. These samples are evaluated in a manner that contrasts the differences present among them and those available in the repository. The outcome of these experiments should prove a degree of competence in the system’s ability for level design and act as a practical alternative for the implementation of procedural content generation for games to come.

Questa tesi esamina come automatizzare il popolamento di livelli generati proceduralmente utilizzando delle Conditional Adversarial Networks. L'obiettivo è generare oggetti di gioco in modo tale da imitare dal punto di vista funzionale le caratteristiche di quelli presenti nei livelli progettati dall'uomo, senza la necessità di definire esplicitamente un insieme esaustivo di regole a questo scopo. L'obbiettivo è migliorare il processo di creazione dei livelli, potenziando il processo di inserimento di contenuti all'interno dei livelli generati di DOOM. L'obiettivo iniziale è produrre una topologia coerente, accompagnata da una disponibilità e posizionamento adeguati degli oggetti di gioco rispetto alla struttura del livello. Ciò richiede di affrontare complicazioni che ostacolano la rappresentazione e la generazione di contenuti coerenti a partire dal design originale. Successivamente, le componenti progettate vengono combinate per creare un sistema generativo in grado di costruire il sottoinsieme minimo sufficiente di caratteristiche utilizzate per progettare un livello unico. Infine, viene effettuato un confronto tra il sistema modificato e i precedenti lavori per evidenziare i miglioramenti che offre rispetto a quanto era precedentemente possibile. I livelli generati sono stati valutati in modo da evidenziare le differenze con i livelli disponibili nel repository. Il risultato di questa analisi sperimentale consente di dimostrare un certo grado di competenza del sistema nella progettazione dei livelli, offrendo un'alternativa pratica per l'implementazione della generazione procedurale di contenuti per i giochi futuri

Procedural decoration of DOOM levels with generative adversarial networks

JAMES, AKASH ALOYSIUS
2022/2023

Abstract

This study examines how to automate the process of populating procedurally generated levels using Conditional Adversarial Networks. The goal is to spawn game objects in a manner that functionally mimics the characteristics of those present in human designed levels without the need to explicitly define an exhaustive set of rules to govern the system. It is meant to enhance the level building process by upgrading the process of including content within the generated DOOM levels. The initial objective is to produce a coherent topology, accompanied by a suitable availability and positioning of game objects with respect to the level layout. This requires addressing complications that impede consistent representation and generation from the previous design. Then the modifications are compiled together to fashion a generative system that can construct the minimum sufficient subset of features used to design a unique level. Finally, a comparison is made between the modified system and the prior architecture to highlight the improvements it provides in regard to what was previously feasible. These samples are evaluated in a manner that contrasts the differences present among them and those available in the repository. The outcome of these experiments should prove a degree of competence in the system’s ability for level design and act as a practical alternative for the implementation of procedural content generation for games to come.
LANZI, PIERLUCA
ING - Scuola di Ingegneria Industriale e dell'Informazione
18-lug-2023
2022/2023
Questa tesi esamina come automatizzare il popolamento di livelli generati proceduralmente utilizzando delle Conditional Adversarial Networks. L'obiettivo è generare oggetti di gioco in modo tale da imitare dal punto di vista funzionale le caratteristiche di quelli presenti nei livelli progettati dall'uomo, senza la necessità di definire esplicitamente un insieme esaustivo di regole a questo scopo. L'obbiettivo è migliorare il processo di creazione dei livelli, potenziando il processo di inserimento di contenuti all'interno dei livelli generati di DOOM. L'obiettivo iniziale è produrre una topologia coerente, accompagnata da una disponibilità e posizionamento adeguati degli oggetti di gioco rispetto alla struttura del livello. Ciò richiede di affrontare complicazioni che ostacolano la rappresentazione e la generazione di contenuti coerenti a partire dal design originale. Successivamente, le componenti progettate vengono combinate per creare un sistema generativo in grado di costruire il sottoinsieme minimo sufficiente di caratteristiche utilizzate per progettare un livello unico. Infine, viene effettuato un confronto tra il sistema modificato e i precedenti lavori per evidenziare i miglioramenti che offre rispetto a quanto era precedentemente possibile. I livelli generati sono stati valutati in modo da evidenziare le differenze con i livelli disponibili nel repository. Il risultato di questa analisi sperimentale consente di dimostrare un certo grado di competenza del sistema nella progettazione dei livelli, offrendo un'alternativa pratica per l'implementazione della generazione procedurale di contenuti per i giochi futuri
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embargo fino al 23/06/2024

Descrizione: Populate generated DOOM levels using Conditional Generative Adversarial Networks
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Utilizza questo identificativo per citare o creare un link a questo documento: https://hdl.handle.net/10589/209180