Procedural Content Generation via Generative Artificial Intelligence
本文综述了生成式人工智能在程序化内容生成(PCG)中的应用,涵盖地形、物品及剧情等内容创作。虽然生成式 AI 有效,但构建高性能模型需处理定制化内容、确保质量多样性并获取充足训练数据。为推动 PCG 研究进步,必须解决上述挑战,因此文章特别关注探索创新生成技术、模型架构及适用于有限数据场景的研究方法。
EVENT DOSSIER
2026 年 9 月 7 日,arXiv cs.AI 发布关于利用生成式人工智能进行程序化内容生成的研究。该研究探讨了如何通过生成式 AI 技术自动生成游戏关卡、纹理及叙事元素等程序化内容,旨在提升内容创作的效率与多样性,并分析其在游戏开发领域的应用潜力。
本文综述了生成式人工智能在程序化内容生成(PCG)中的应用,涵盖地形、物品及剧情等内容创作。虽然生成式 AI 有效,但构建高性能模型需处理定制化内容、确保质量多样性并获取充足训练数据。为推动 PCG 研究进步,必须解决上述挑战,因此文章特别关注探索创新生成技术、模型架构及适用于有限数据场景的研究方法。