Améliorer les mondes de jeu grâce à la conception des installations de scénario

Construire des mondes de jeu est super important pour créer une expérience engageante pour les joueurs. Une carte de jeu bien conçue peut vraiment améliorer la narration et l'immersion des joueurs. Même si plein de jeux vidéo sont connus pour leur world-building solide, le défi est de concevoir des cartes qui offrent non seulement un gameplay fun mais qui soutiennent aussi l'histoire du jeu.

La plupart des méthodes existantes pour générer des cartes de jeu se concentrent principalement sur les mécaniques de jeu ou les caractéristiques du terrain, laissant de côté comment intégrer l'histoire dans le design de la carte. Ça mène souvent à des modifications manuelles importantes pour s'assurer que le monde du jeu soit en harmonie avec l'histoire racontée.

Pour remédier à ce problème, on propose une nouvelle méthode qui ajoute une couche de conception de disposition des installations de l'intrigue, qui fonctionne indépendamment du processus de génération de la carte. Ce système utilise l'Apprentissage par renforcement (RL) pour attribuer des emplacements spécifiques dans le monde du jeu à des éléments narratifs abstraits, appelés installations de l'intrigue, selon des règles spatiales issues de l'histoire.

L'agent RL déplace ces installations de l'intrigue sur la carte tout en gardant en tête leur relation les unes avec les autres ainsi qu'avec les éléments existants de la carte. Il prend en compte divers inputs : la carte en tant qu'image pixelisée, les positions des installations en tant que valeurs numériques, et les contraintes de l'histoire exprimées dans un langage simple.

Pour entraîner les modèles RL, on a créé un dataset avec 10 000 tâches de disposition, un environnement de simulateur pour l'entraînement et les tests, et on a mené diverses expériences pour comprendre le comportement des agents. On prévoit de partager notre dataset, l'environnement de simulation, et les modèles entraînés pour développer davantage ce domaine.

#L'Importance des Mondes de Jeu

Dans les jeux vidéo, les paysages font plus que juste fournir de beaux visuels ; ils interagissent étroitement avec la narration, façonnant comment les joueurs vivent le jeu. La façon dont un monde de jeu est construit peut définir comment les joueurs se sentent et interagissent dedans.

Donner aux designers de meilleurs outils pour créer des cartes qui complètent l'histoire peut mener à des expériences de jeu plus cohérentes et immersives. Cependant, la tâche de créer ces cartes est complexe. Les designers doivent équilibrer un terrain réaliste et un gameplay agréable tout en s'assurant que la carte soutient l'histoire. Cet équilibre devient encore plus difficile quand les designers doivent tenir compte des différentes contraintes qu'une histoire peut imposer.

Beaucoup de méthodes existantes de génération de cartes ne priorisent pas le soutien narratif, se concentrant souvent plutôt sur les aspects de gameplay ou géographiques. Quelques efforts ont été faits pour créer des cartes basées sur des points d'intrigue prédéterminés, mais les principes qui guident la conception de l'histoire et de la carte diffèrent considérablement. Cette séparation suggère que générer un monde de jeu qui soutient efficacement une narration nécessite souvent des ajustements manuels soigneux.

Avec la complexité et le nombre de contraintes qui augmentent, la tâche de concevoir un monde de jeu peut devenir écrasante même pour les designers les plus doués.

#Présentation des Installations de l'Intrigue

Pour relever ces défis, nous introduisons un concept appelé installations de l'intrigue, qui représentent des emplacements abstraits mentionnés dans une histoire. On tire des contraintes spatiales de la narration concernant les relations entre ces installations et les éléments dans le monde du jeu. Notre objectif est d'arranger ces installations de l'intrigue sur une carte de manière à satisfaire les contraintes identifiées.

Cette méthode est flexible ; elle peut fonctionner avec n'importe quel type de carte, que cette carte soit soigneusement conçue à la main, générée par des algorithmes, ou même tirée de données du monde réel comme des cartes de Google.

Dans notre approche, on insiste sur l'accommodement de l'histoire en mappant ces emplacements abstraits dans des espaces géométriques concrets, ciblant les flux de travail utilisés dans les jeux modernes en monde ouvert.

#Le Rôle des Contraintes Spatiales

Quand on parle de contraintes spatiales, on fait référence aux exigences dérivées de l'histoire qui dictent où certaines installations de l'intrigue doivent être situées. Par exemple, si une histoire mentionne que "le héros trouve un trésor caché dans la forêt," cela contraint l'installation du trésor à être située dans une zone forestière sur la carte.

Notre système utilise RL pour ajuster automatiquement les emplacements de ces installations de l'intrigue sur la carte de jeu en fonction des règles géographiques et spatiales dérivées de l'histoire. L'agent RL évaluera les meilleures positions pour ces installations tout en s'assurant que les contraintes de l'histoire soient respectées.

En considérant plusieurs types d'inputs-comme des images de cartes, les positions des installations, et les contraintes de l'histoire-on peut créer un processus efficace pour arranger les installations de l'intrigue sur la carte de jeu. Cela permet des itérations et des ajustements de design plus rapides en réponse aux retours des utilisateurs, rendant le processus plus dynamique et interactif.

#Dataset et Environnement RL

Pour développer et évaluer notre méthode, on a généré un dataset comprenant 10 000 tâches de disposition d'installations de l'intrigue. Chaque tâche implique d'arranger des installations sur une carte générée procéduralement qui contient divers types de terrain.

On a également créé un environnement RL qui nous permet d'entraîner et d'évaluer différents modèles RL pour s'attaquer à ces tâches. L'objectif est de créer des agents qui peuvent naviguer facilement à travers les différents défis présentés par les relations spatiales exposées dans les histoires.

Notre dataset contient plusieurs types de tâches, chacune variant en complexité selon le nombre et la nature des contraintes de l'histoire. Un agent random moyen a environ un taux de succès de 30 % lorsqu'il est chargé de résoudre l'une de ces missions de disposition, mais avec la méthode RL, on s'attend à voir une amélioration.

#Génération de Cartes Procédurales

Pour créer nos cartes de jeu, on utilise une approche de génération de cartes procédurale. Cette méthode commence par générer des caractéristiques géographiques comme des rivières et des côtes, suivie de l'ajustement de l'élévation et des niveaux d'humidité du terrain pour améliorer le réalisme.

En créant systématiquement une grille de polygones, on s'assure d'une distribution équilibrée des caractéristiques, y compris des plans d'eau et de terre. Chaque type de terrain est attribué en fonction de sa proximité avec ces caractéristiques, créant un monde de jeu riche et varié.

Le processus est multifacette : il implique de générer des côtes, d'attribuer des élévations, de créer des rivières, et de déterminer les niveaux d'humidité en fonction de la disposition de la carte. Le résultat est un ensemble de cartes diversifiées, chacune adaptée à nos tâches de disposition d'installations de l'intrigue.

#Création de Contraintes

Ensuite, on génère les tâches de disposition en appliquant un ensemble de contraintes aléatoires à des cartes échantillonnées au hasard. Ces contraintes guident le placement des installations de l'intrigue en définissant leurs relations spatiales.

Pour chaque type de contrainte, on a créé une méthode pour évaluer si une disposition d'installations donnée respecte les exigences posées par les contraintes. C'est crucial pour vérifier si une disposition aléatoire peut satisfaire les critères d'une tâche spécifique.

Les contraintes sur lesquelles on se concentre couvrent diverses relations spatiales, et en utilisant des fonctions heuristiques, on peut juger efficacement de la validité d'un arrangement particulier d'installations de l'intrigue.

#Expériences et Résultats

À travers nos expérimentations, on vise à évaluer la performance de nos agents RL à travers différents ensembles de tâches conçues pour comprendre divers aspects du problème en jeu.

On évalue les agents en fonction de leur taux de succès à satisfaire les contraintes dans des limites définies. En comparant la performance de différentes méthodes d'incorporation pour les données d'entrée, on obtient des insights sur quelle méthode offre les meilleurs résultats.

En travaillant sur nos expériences, on observe comment nos modèles gèrent les défis uniques posés par différentes combinaisons de cartes et de contraintes. Cette analyse est vitale pour améliorer les capacités de nos agents RL, leur permettant de traiter des tâches de plus en plus complexes avec plus d'efficacité.

#Observer le Comportement des Agents

Tout en menant nos expériences, on regarde de près le comportement de nos agents RL alors qu'ils essaient de résoudre des tâches de disposition d'installations. Par exemple, on peut suivre comment les agents déplacent les installations de l'intrigue sur la carte en fonction des contraintes spatiales dérivées.

On remarque que les agents montrent de l'adaptabilité, ajustant efficacement leurs stratégies de disposition en réponse à des environnements et des contraintes variés. Cette adaptabilité est cruciale car elle permet des ajustements de design en temps réel, offrant des opportunités pour que les designers humains collaborent étroitement avec les systèmes d'IA.

Dans des scénarios de design interactifs, après avoir effectué des modifications manuelles à l'emplacement d'une installation de l'intrigue, les agents RL se recalibrent rapidement pour s'assurer que toutes les contraintes restent satisfaites, démontrant une capacité de design coopératif efficace.

#Gérer des Contraintes Complexes

Bien que nos agents RL montrent des résultats prometteurs, des défis subsistent, notamment concernant la complexité des contraintes et comment elles affectent la généralisation. Certaines contraintes peuvent être plus difficiles à apprendre pour les agents, ce qui peut mener à des échecs pour satisfaire certaines exigences.

Cette observation souligne la nécessité de perfectionner davantage nos méthodes, en se concentrant sur l'équilibre des types et de la complexité des contraintes pour améliorer les taux de succès globaux de nos agents dans divers scénarios.

#Limitations et Directions Futures

En évaluant notre approche, on rencontre des limitations découlant de la nature artisanale de nos fonctions de récompense, qui peuvent ne pas entièrement s'aligner sur les préférences des designers humains.

Pour améliorer l'alignement entre les résultats des agents et l'intention des designers, on suggère d'explorer l'apprentissage par renforcement basé sur les préférences humaines. Cette méthode pourrait mieux refléter les nuances de la prise de décision humaine et promouvoir une collaboration plus efficace entre les designers et les systèmes automatisés.

La scalabilité de notre approche RL pose également des défis. Actuellement, un agent RL gère toutes les informations globales pour plusieurs installations de l'intrigue, ce qui peut devenir un goulot d'étranglement à mesure que la complexité des tâches augmente. Les travaux futurs pourraient explorer un cadre RL distribué, assignant des agents indépendants à chaque installation de l'intrigue pour améliorer la scalabilité et la performance.

En outre, améliorer nos stratégies d'incorporation pour réduire la dimensionalité des données d'entrée pourrait mener à des améliorations en efficacité et capacité de généralisation globale.

Enfin, alors que notre recherche continue, nous prévoyons de perfectionner notre approche pour accommoder divers formats et styles d'histoire, en veillant à ce que notre système reste flexible et largement applicable à différents types de récits de jeu.

#Conclusion

À travers notre processus proposé de conception de disposition des installations de l'intrigue, on vise à créer un pont entre la narration et le design spatial dans le développement de jeux. En utilisant des méthodes automatisées aux côtés du RL, on peut aider les designers à visualiser le potentiel de leurs histoires et à créer des cartes de jeu immersives.

Les capacités introduites grâce à cette approche pourraient avoir de vastes implications non seulement pour la conception de jeux mais aussi pour d'autres industries nécessitant des solutions de disposition spatiale, offrant une nouvelle perspective sur comment intégrer des processus de design orientés narratifs dans diverses entreprises créatives.

Avec un focus sur la collaboration entre les designers humains et les systèmes intelligents, le futur de la création de mondes de jeu offre des possibilités passionnantes, et on a hâte de continuer cette exploration du design automatisé de disposition.