只需用4个颜色通道表现对象
在游戏中，关卡数据以压缩格式存储，通常，每个对象用 两个字节来形貌位置和范例。
一个字节指定16x16网格中的xy坐标；第二个字节指定对象的范例。好比在第一关的场景中，仅用了12个字节来形貌：
07 81 | 47 24 | 57 00 | 63 01 | 77 01 | C9 71
07 81 | 47 24 | 57 00 | 63 01 | 77 01 | C9 71
作者为了将关卡 编码为16x16的图像，分别设置了 4个独立颜色通道：
好比，第一关的截图，就可以表现成如许：
如许的编码方式，既可以或许涵盖 充足多的对象，又不至于太过复杂。
而且，根据关卡中 对象的分列方式举行分组，有利于模子举行学习并重现。好比，实心砖用于部署楼梯、砖块则通常程度放置。
别的，将全部对象构造成一个公道的方案， 淘汰天生网络失误对输出效果的 负面影响。
好比用硬币取代砖块，影响非常小；而假如用管道或库巴来取代，就会出现题目。
开辟者还找出了 游戏的一些特点：
管道可以毗连地面或一排浮动块；
方块通常用来构建各种尺寸的楼梯；
砖块和题目块，大多排在第3位和第7位；
其他脚色一样平常会分成两三组。
管道可以毗连地面或一排浮动块；
方块通常用来构建各种尺寸的楼梯；
砖块和题目块，大多排在第3位和第7位；
其他脚色一样平常会分成两三组。
接下来，作者利用TensorFlow作为后端，使用Keras来构建模子，并举行练习。
天生器通过输入的一组特性向量，来天生新的样本图像； 辨别器则区分是练习会合的真实图像，照旧天生器伪造的。
随着遍历练习集的次数增长，天生结果也渐渐 改善：
终极输出的效果，是如许的：
嗯，结果真的很不错~
想永不通关？用cGAN
如今，只需把一张张“截图”毗连起来，你就会得到：
半个库巴、半个管道，以及半个马里奥……
怎么才气 无缝拼接，得到连贯的关卡呢？
这就必要使用 「有条件的GAN」，把前一个场景作为后一个场景的 界限条件。
就像如许：
可以看出，场景的左侧部门，是以第一行图像作为界限条件天生的。
详细来说，起首要在之前的底子上，向天生器输入一组 16×4的图像，作为上一个场景的界限部门。
网络架构是如许的：
天生器在输入条件的限定下，天生 16x16的图像，然后，把它们与16×4的输入图像 举行拼接，再用拼接后的图像来练习辨别器。
使用16×4图像的 不停迭代，终极就能拼接成 一连的场景，好比，颠末40次迭代的效果：
“不想通关综合症”大概有救了！
“不想通关综合症”大概有救了！
开辟者表现，固然结果不是特殊完善，但是已经具备了意见意义性和可玩性~
是不是和谁人“能玩一辈子的游戏”—— 《马里奥制造》有点像？它同样主打关卡制造，不外是玩家来手动计划。
△马里奥制造2 （图源：游戏官网）
在发布关卡之前，作者必须通关一次，于是有些人就参加潜伏的“作者通道”，偷个懒直达尽头。
不少高手都曾被“马造毒图”难倒，固然假如玩家发现潜伏通道，就能“偷鸡”通关~
如许“风趣又有毒”的关卡，不知道AI可否构建出来呢？
— 完—
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发表于 2020-12-24 03:49:29
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