ゲーム開発 に関する最新の記事

新しいフレームワークがAIの多様な課題への学習能力を高める。

DreamMatは、テキストや3DモデルからリアルなPBRマテリアルを簡単に生成できるようにするよ。

新しい方法でスキニングウェイトが改善されて、アニメーションが滑らかになってキャラクターモデリングが簡単になるよ。

MiDiffusionは、間取り図やオブジェクトの属性を使って屋内シーンの作成を改善するよ。

DARTはゲーム環境での機械学習エージェントの意思決定を向上させる。

新しいアプローチは、ベイズ手法と意思決定を組み合わせて、より良い計画結果を出すんだ。

エージェントが学んだスキルをポリシージェネレーターを使って新しいタスクに適応させる方法を探る。

多様なゲームを使ってLLMの戦略的推論能力を評価する。

改良されたアタリゲームを通じてAIエージェントの学習を向上させる新しいフレームワーク。

Rec Roomのハラスメントについての洞察を得るためにユーザーレビューを分析中。

STARLINGはRLエージェントの学習能力を向上させるために多様なテキストベースのゲームを作ってるよ。

この記事は、言語モデルがゲーム環境をシミュレートする能力を評価してるよ。

新しい方法がアニメーションの人間の動きをより滑らかで質の高いものにする。

研究者たちは、不確実な環境のための新しいフレームワークで強化学習を向上させた。

重なりのない3D形状操作の新しいアプローチ。

このフレームワークは、階層構造を通じて複雑なタスクの学習効率を高めるんだ。

新しいフレームワークが革新的な世界モデルを通じて、マルチエージェントシステムの学習効率を高める。

NeBuLaは、協力ゲームでの会話からのアクション予測を改善する。

M-SATは複雑なアクションタスクのためにDecision Transformersを強化する。

IBSENは、制御された物語とキャラクターの関与でドラマの脚本作成を強化する。

一貫したビジュアルストーリーテリングの新しい方法を紹介するよ。

適応三角測量がゲーム環境とパフォーマンスをどう改善するか学ぼう。

新しいVRエスケープルームゲームが建物のエネルギーシミュレーションの教育を強化してるよ。

GameDevDojoはゲーム開発の概念を学ぶ楽しい方法を提供してるよ。

Autoverseは、ダイナミックなゲーム環境とオープンエンドな学習を通じてAIトレーニングを強化する。

Craftiumは、研究者がAIエージェントのトレーニング用にカスタマイズされた3D環境を作成できるようにします。

自動化とAIを使って、ビデオゲームのテストを改善する新しい方法を探ってる。

この記事では、ニューラルセルラーオートマタを使ってテクスチャを生成する方法を紹介するよ。

新しいシステムが先進技術を使ってユニークで楽しいボードゲームを生み出すんだ。

新しいテストで、AIがゲームのルールをクリエイティブに変えるのが苦手だってわかったよ。

テキストから3Dモデルの詳細と品質を向上させる新しいアプローチ。

AIを使ってゲームの説明を自動生成することで、アクセシビリティやクリエイティビティが向上するよ。

新しいアルゴリズムが不確実な環境での意思決定をオプションを使って改善するよ。

この記事では、ベクトル量子化が強化学習システムにおける意思決定の理解にどのように影響するかをレビューしてるよ。

RPGでキャラの会話をAIで強化して、もっと楽しいゲームプレイを実現する。

エージェントのパフォーマンスを向上させるためのトレーニングデータセットを強化するテクニック。

新しいモデルが3D形状の作成と操作技術を強化してるよ。

この研究は、動くビジュアライゼーションがビデオゲームのプレイヤー体験にどう影響するかを調べてるよ。

プログラミングでランダムな数を生成する効率的な方法を学ぼう。

アクター-クリティック手法での重いボールモーメンタムを使った学習効率強化の新しいアプローチ。