MarioGPTは、ビデオゲームレベルコーパスが提供するサブセットのスーパーマリオブラザーズとスーパーマリオブラザーズ:失われたレベルのレベルでトレーニングされた、微調整されたGPT2モデル(具体的にはdistilgpt2)です。MarioGPTは、簡単なテキストプロンプトによって導かれて、レベルを生成することができます。この世代は完璧ではありませんが、これはより制御可能で多様なレベル/環境の生成のための素晴らしい第一歩であると信じています。
ピピから
pip install mario-gpt
またはソースから
git clone git@github.com:shyamsn97/mario-gpt.git python setup.py install
私たちのモデルは素晴らしい変圧器ライブラリから構築されているため、モデルを https://huggingface.co/shyamsn97/Mario-GPT2-700-context-length でホストしています
このコードスニペットは、マリオレベルを生成するために必要な最小限のコードです。
from mario_gpt.lm import MarioLM
from mario_gpt.utils import view_level, convert_level_to_png
# pretrained_model = shyamsn97/Mario-GPT2-700-context-length
mario_lm = MarioLM()
prompts = ["many pipes, many enemies, some blocks, high elevation"]
# generate level of size 700, pump temperature up to ~2.4 for more stochastic but playable levels
generated_level = mario_lm.sample(
prompts=prompts,
num_steps=700,
temperature=2.0,
use_tqdm=True
)
# show string list
view_level(generated_level, mario_lm.tokenizer)
...
これがコードベースに追加されるいくつかのもののリストです!
シャム・スダカラン shyamsnair@protonmail.com, https://github.com/shyamsn97
ミゲルゴンザレスデュケ migd@itu.dk、https://github.com/miguelgondu
クレア・グラノワ clgl@itu.dk、https://github.com/claireaoi
マティアス・フライベルガー matfr@itu.dk、https://github.com/matfrei
エリアス・ナジャロ・enaj@itu.dk、https://github.com/enajx
セバスチャン・リージ sebr@itu.dk, https://github.com/sebastianrisi
このコードを学術的または商業的使用に使用する場合は、関連する論文を引用してください。
@misc{https://doi.org/10.48550/arxiv.2302.05981, doi = {10.48550/ARXIV.2302.05981}, url = {https://arxiv.org/abs/2302.05981}, author = {Sudhakaran, Shyam and González-Duque, Miguel and Glanois, Claire and Freiberger, Matthias and Najarro, Elias and Risi, Sebastian}, keywords = {Artificial Intelligence (cs.AI), Computation and Language (cs.CL), FOS: Computer and information sciences, FOS: Computer and information sciences}, title = {MarioGPT: Open-Ended Text2Level Generation through Large Language Models}, publisher = {arXiv}, year = {2023}, copyright = {arXiv.org perpetual, non-exclusive license} }