论文页面 - Code2Games：让编码智能体实现游戏世界生成

来源：https://huggingface.co/papers/2610.05033

摘要

从自然语言的游戏意图生成高质量的游戏世界，需要对场景结构、空间布局、游戏目标、交互实体以及可执行的游戏逻辑进行联合推理。现有的编码智能体虽然可以生成单个资源、场景或脚本，但往往难以维持这些组件之间的一致性。我们提出 Code2Games，这是一个智能体框架，它基于由同一游戏意图生成的基础 Blender 世界来构建结构化的游戏世界。Code2Games 通过一个具有持久元素对应关系的共享「场景—玩法」表示，协调场景分析、玩法规划、受限的游戏世界生成以及游戏引擎的定制化。在世界生成之后，Code2Games 会将生成的世界适配到 Unreal Engine 5，并采用一个执行引导的重建过程，利用编译诊断信息、运行时反馈和玩法测试结果来解决引擎适配过程中出现的不一致问题。为了系统性地评估游戏世界生成效果，我们提出了 GameCode4D 基准，其中包含十条固定的游戏提示词，覆盖不同层级的场景复杂度和玩法复杂度。我们在四个维度上评估生成结果：视觉质量、交互保真度、多模态制品质量以及可玩性游戏质量。实验表明，与编码智能体直接生成游戏世界以及现有的基线方法相比，Code2Games 在生成游戏世界的视觉质量和交互保真度上均取得了持续的提升，同时也提升了引擎适配后最终游戏的质量。

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