用文字生成游戲關(guān)卡自己玩是一種什么樣的體驗？

GitHub 今日熱榜項目《GPT 版馬里奧》了解一下～

瞧，你只需在文本框中輸入“多點管道，多點敵人，少點障礙物，elevation 低點”:

點擊“Generate level”，就能獲得自己的馬里奧游戲了:

左邊是玩耍區(qū)，按方向鍵和 a、s、d 鍵進行控制就能直接玩，右邊則是根據(jù)你的要求生成的整體效果圖。

隨意設(shè)置這幾個選項，還能解鎖更多樣式。

比如障礙物少一點的:

又或者是管道少一點、障礙物多一點的:

……

這一波，簡直童年回憶拉滿，媽媽再也不用擔心我無聊了

不得不提的是，以上你看到的這些效果，都是基于 GPT-2 完成的 ——

大語言模型又立功了～

用 GPT2 生成馬里奧關(guān)卡

該項目背后的模型名叫 MarioGPT。

它是首個基于文本生成游戲關(guān)卡的模型，在 GPT2(distilgpt2)上微調(diào)而成，作者來自哥本哈根信息技術(shù)大學。

其訓練素材包括《超級馬里奧兄弟》和《超級馬里奧兄弟:失落的關(guān)卡》，由視頻游戲關(guān)卡語料庫提供。

具體原理如下圖所示:

和 GPT2 一樣，MarioGPT 能夠?qū)ο乱粋€ token 序列進行預(yù)測。

其中的關(guān)卡被表示為字符串，它會經(jīng)過一個字節(jié)對編碼器進行 tokenize。

關(guān)卡是被按列進行分解的，并展平為單個向量。

為了將用戶輸入的信息進行合并，作者給 MarioGPT 安排了一個凍結(jié)文本編碼器，它以預(yù)訓練的雙向 LLM形式出現(xiàn)。

與此同時，在這里輸出模型前向傳播的平均隱藏狀態(tài)。

最后，將輸出的狀態(tài)用于 GPT2 架構(gòu)的交叉注意力層，并與傳遞到模型中的實際關(guān)卡序列進行結(jié)合就可以了。

對于 MarioGPT 的效果，作者則表示很驚訝，因為它最終生成的結(jié)果中，有 88% 都是可以用來實際進行闖關(guān)的。

怎么玩？

由于 MarioGPT 已經(jīng)開源，大家也可以自己下載體驗一把。

確保電腦安裝了 3.8 + 版本的 python 后，使用 pip 命令或者 git 一下:

生成關(guān)卡最少只需要下面這些代碼:

作者在項目中也提供了更深入的教程。

要想自己上手試一試生成的關(guān)卡，可以:

去 Huggingface 上的 demo 上玩。它甚至可以不用你輸入文本，直接在每個元素上選擇“多”或者“少”等選項生成任意關(guān)卡。

通過代碼控制:使用 play 和 astar 函數(shù)，前提是你電腦安裝了 Java 8+。

感興趣的朋友快去試試吧～目前 MarioGPT 已經(jīng)有超過 500 + 人標星了。

論文地址:

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