Créer de nouveaux niveaux pour Angry Birds avec des GANs

Cet article parle de l'utilisation des Réseaux Adversariaux Génératifs (GAN) pour créer des structures stables pour le jeu populaire Angry Birds. Dans ce jeu, les joueurs utilisent des oiseaux pour détruire des structures faites de différents blocs. Le but ici, c'est de montrer comment les GAN peuvent être utilisés pour construire de nouvelles structures intéressantes pour le jeu.

Traditionnellement, les GAN ont été utilisés pour créer des images et des vidéos, mais leur potentiel dans la conception de jeux attire de plus en plus l'attention. Les tentatives précédentes avec des GAN dans le domaine du jeu ont principalement concerné des niveaux plus simples, sans tenir compte des physqiues présentes dans des jeux comme Angry Birds. Cet article examine comment les GAN peuvent être adaptés aux défis de création de structures stables qui soient à la fois visuellement attrayantes et qui fonctionnent bien dans le moteur physique du jeu.

#Contexte

#Qu'est-ce que les GAN ?

Les Réseaux Adversariaux Génératifs se composent de deux parties : un générateur qui crée du nouveau contenu et un discriminateur qui l'évalue. Le générateur essaie de faire du contenu qui a l'air réel, tandis que le discriminateur apprend à faire la différence entre le vrai et le faux. Cela crée un cycle d'amélioration pour les deux parties, menant à de meilleurs résultats.

Récemment, les GAN ont été améliorés et adaptés pour différentes tâches, y compris la génération d'images et, comme discuté ici, la création de contenu de jeu. Parmi les améliorations notables, il y a des architectures avancées qui se concentrent sur la stabilité et la variété des sorties générées.

#Génération de niveaux de jeu

Bien que beaucoup aient utilisé des GAN pour produire divers types de contenu de jeu, il reste encore beaucoup à explorer dans la génération de niveaux. L'un des premiers usages des GAN pour le design de niveaux a été dans la création de niveaux pour le jeu DOOM. Bien que ce soit un bon début, la génération de niveaux avec des GAN présente des défis, surtout dans les jeux qui impliquent de la physique, comme Angry Birds.

#Le jeu Angry Birds

Angry Birds est un jeu 2D basé sur la physique où les joueurs visent des oiseaux sur des structures faites de différents matériaux comme le bois, la glace et la pierre. Chaque matériau se comporte différemment selon le type d'oiseau utilisé. Les joueurs doivent détruire les structures pour éliminer les cochons qui se cachent souvent dedans ou dessus.

Créer des niveaux pour Angry Birds implique de comprendre les mécaniques de placement de blocs pour qu'ils restent stables tout en offrant un défi au joueur. Cet équilibre entre défi et stabilité est crucial pour une expérience de jeu amusante.

#Utiliser les GAN pour générer des structures dans Angry Birds

Cet article présente une méthode pour générer des structures adaptées à Angry Birds en utilisant des GAN. Il inclut les étapes prises pour convertir les descriptions des niveaux du jeu en un format que les GAN peuvent utiliser, ainsi que le processus d’entraînement du modèle GAN.

#Encodage des niveaux de jeu

Pour utiliser des GAN pour créer des structures pour Angry Birds, la première étape est de convertir les données des niveaux existants du jeu en un format basé sur une grille que le GAN peut comprendre. Cela implique de décomposer les positions et tailles des blocs du monde réel en une représentation plus simple.

#Représentation basée sur une grille

Le premier défi est la taille et la position des blocs. Pour les rendre compatibles avec les GAN, ces valeurs doivent être transformées en un format grille. La grille est définie à une taille spécifique, ce qui signifie que la position et les dimensions de chaque bloc doivent être ajustées en conséquence. Cela garantit que les positions s'intègrent bien dans la grille tout en représentant aussi fidèlement que possible la structure d'origine.

Choisir la bonne taille de grille est essentiel. Une taille de grille plus petite peut capturer plus de détails, mais cela créera aussi une représentation plus complexe qui pourrait ralentir le traitement. Une plus grande taille de grille simplifie la représentation mais perd des détails fins.

Dans cette étude, une taille de grille équilibrée a été choisie pour assurer à la fois stabilité et rapidité durant le traitement.

#Représentation multicouche

Au lieu de représenter tous les objets dans une seule grille, la méthode proposée utilise plusieurs couches, chaque couche représentant un type d'objet différent. Par exemple, une couche pourrait représenter des blocs en bois, tandis qu'une autre représente des cochons. Cette séparation facilite l'apprentissage pour le GAN afin de placer ces objets correctement sans confusion.

#Décodage des structures

Une fois que le GAN génère une nouvelle structure, il faut la reconvertir dans un format utilisable dans Angry Birds. Ce processus s'appelle le décodage.

#Décodage de confiance

Le GAN produit une matrice où chaque élément représente le niveau de confiance qu'un certain bloc doit être placé à un endroit spécifique. L'objectif est de créer une description de niveau valide qui peut être chargée dans le jeu.

Pour ce faire, les positions de confiance les plus élevées pour chaque type de bloc sont sélectionnées étape par étape, en s'assurant qu'elles s'emboîtent correctement pour former une structure stable.

#Réseaux de générateur et de discriminateur

Le cadre GAN utilise deux réseaux : le générateur et le discriminateur. Le générateur crée les nouvelles structures pour Angry Birds, tandis que le discriminateur évalue à quel point ces structures sont réalistes.

L'architecture utilisée pour le générateur se concentre sur la stabilité et l'exactitude, utilisant des techniques qui améliorent la qualité des structures générées. Le discriminateur est conçu pour distinguer efficacement entre les structures réelles et générées, aidant à affiner la sortie du générateur.

#Entraînement du GAN

Entraîner le GAN est une partie critique du processus. Un grand nombre de niveaux existants d'Angry Birds ont été utilisés pour créer le jeu de données d'entraînement. Ceux-ci ont été traités pour assurer une variété de designs et éviter la redondance qui pourrait limiter la créativité dans les structures générées.

Le modèle GAN a été entraîné pendant un grand nombre de cycles, appelés époques. Au fil du temps, le générateur a appris à produire des structures plus réalistes et variées en fonction des retours du discriminateur.

#Stabilité et diversité des structures

Après l'entraînement, un total de 8000 structures a été généré, et leur stabilité a été testée. Deux méthodes ont été utilisées pour évaluer la stabilité :

1. Vélocité des blocs : cette méthode vérifie si les blocs restent en place lorsque le niveau est chargé.
2. Destruction des blocs : cette méthode examine si des blocs sont détruits dans le jeu.

Les résultats ont montré que, bien que de nombreuses structures aient été classées comme instables, un nombre significatif restait suffisamment stable pour le gameplay, indiquant que la méthode était sur la bonne voie.

Concernant la diversité, les structures générées ont présenté une large gamme de formes et de designs, différant considérablement des données d'entraînement d'origine. Cette variété est essentielle pour créer des expériences de jeu uniques.

#Conclusion

En résumé, cette approche utilise avec succès les GAN pour créer de nouvelles structures stables pour Angry Birds. Le processus d'encodage et de décodage permet de transformer les descriptions traditionnelles des niveaux en un format adapté à l'entraînement des GAN. Bien que certaines structures se soient effondrées lors des tests, le taux de succès global était encourageant.

À l'avenir, d'autres améliorations pourraient être réalisées en s'entraînant sur une gamme plus large de structures provenant de différents générateurs. Cela pourrait augmenter la diversité et la qualité des niveaux générés encore plus. De plus, explorer diverses architectures de GAN ou techniques pourrait mener à des avancées supplémentaires dans la génération de contenu de jeu.

Ce travail montre une voie prometteuse pour l'utilisation de l'apprentissage automatique dans la conception de jeux, ouvrant la voie à des expériences de gameplay plus complexes et engageantes.