Methods for Procedural Terrain Generation: A Review

Valencia-Rosado, Luis Oswaldo; Starostenko, Oleg

doi:10.1007/978-3-030-21077-9_6

Cited by 3 publications

(1 citation statement)

References 26 publications

Supporting

Mentioning

Contrasting

Order By: Relevance

“…Music is often generated using Neural Networks, ranging from Generative Adversarial Networks, Recurrent Neural Networks, Variational Autoencoders, and the like, but also with Markov Chains and EAs (CIVIT et al, 2022). On the other hand, Terrain generation focuses on fractals, grammars, tiling, simulations, EAs, and so forth (VALENCIA-ROSADO; STAROSTENKO, 2019). Stories are generated using graph and grammar-based approaches, AI planners, Genetic Algorithms, Monte Carlo Tree Search, ML, etc.…”

Section: Motivationmentioning

confidence: 99%

Arquitetura e desenvolvimento de um sistema de geração procedural de múltiplos conteúdos para jogos eletrônicos em tempo real

Pereira¹

View full text Add to dashboard Cite

É apresentado um sistema capaz de orquestrar a geração procedural de múltiplos conteúdos, usando diferentes técnicas de criatividade computacional, e capaz de gerar os conteúdos em tempo real. Os conteúdos gerados são calabouços, o posicionamento de inimigos, chaves e fechaduras em suas salas, os inimigos que serão colocados no calabouço, missões para o jogador completar, e as salas do calabouço. São usados algoritmos evolutivos, MAP-Elites, Gramáticas Formais, Cadeias de Markov e Autômatos Celulares para criar tais conteúdos. Eles são organizados por um orquestrador e colocados em um protótipo de jogo. No último estágio do sistema, o conteúdo pode ser gerado em tempo real, tão logo quanto são coletados os dados do jogador para usar de entrada, através de uma análise de perfis baseada em regras. Também é descrita uma arquitetura e design de sistema, que permitiram a adição de novos geradores e a troca de algoritmos para cada gerador com certa facilidade. Diferentes experimentos com jogadores foram realizados para testar diferentes algoritmos e configurações do sistema, todos com resultados positivos, e com os jogadores divertindo-se ao jogar os conteúdos resultantes. Jogadores que jogaram o conteúdo baseado em seus perfis divertiram-se mais do que aqueles que jogaram conteúdo de outro perfil. Isso mostra que nosso identificador de perfis com base em regras pode guiar os geradores para bons resultados.

show abstract

Section: Motivationmentioning

confidence: 99%

Arquitetura e desenvolvimento de um sistema de geração procedural de múltiplos conteúdos para jogos eletrônicos em tempo real

Pereira¹

View full text Add to dashboard Cite

show abstract

Algorithms Optimization for Procedural Terrain Generation in Real Time Graphics

Mezhenin

Izvozchikova

2022

Advances in Intelligent Systems, Computer Science and Digital Economics III

View full text Add to dashboard Cite

Генерування Ландшафтів Для Сферичних Поверхонь: Аналіз Завдання Та Варіанти Вирішення

Морозов¹,

Левус²,

Моравський³

et al. 2020

SBUNFU

View full text Add to dashboard Cite

Проаналізовано проблему генерування ландшафтів за наявними методами для порівняння їх можливостей, виділено основні переваги і недоліки. Розглянуто програмні інструменти, які дають змогу генерувати ландшафти для різних поверхонь. Запропоновано власний метод на підставі поєднання методів, описаних у науковій літературі, який дає змогу гнучко керувати кількісними та якісними показниками моделювання ландшафтів для сферичних поверхонь завдяки введенню параметрів впливу. Зміст методу полягає у застосуванні програмних агентів для відповідного створення складових моделі, а саме – генерування планетоїда, клімату та моделі ландшафту загалом. Для попереднього оброблення моделі планетоїда здійснюють генерування опуклої оболонки та виконують вибір програмних агентів з алгоритмами для оброблення ландшафтів, а також створення бази даних для зберігання всіх результатів. Програмні агенти під час оброблення використовують маски, які потрібні для контролю впливу кожного програмного агента на модель ландшафту загалом. На відміну від відомих рішень, де шари є неподільні і їхня зміна щоразу вимагає повного перерахунку всього ландшафту, запропонований метод дає змогу вільно модифікувати вплив одних агентів на інші на підставі задавання різних масок, а також ділити створені шари на підрівні. Завдяки введенню програмних агентів і масок метод автоматизовано здійснює параметризацію процесу генерування ландшафтів деталізованих планетоїдів з подальшою їх серіалізацією та обробленням. Застосування програмних агентів дає змогу забезпечити гнучкість методу (урахування різних параметрів моделі планетоїда за різного порядку застосування програмних агентів), економічність виконання обчислень (для різної деталізації сегментів сферичної поверхні не потрібні обчислення з "нуля"). Перевагами запропонованого рішення є врахування різних деталей для забезпечення високої реалістичності результату та уникнення зайвих обчислень для різних рівнів зближення огляду поверхонь.

show abstract

Methods for Procedural Terrain Generation: A Review

Cited by 3 publications

References 26 publications

Arquitetura e desenvolvimento de um sistema de geração procedural de múltiplos conteúdos para jogos eletrônicos em tempo real

Arquitetura e desenvolvimento de um sistema de geração procedural de múltiplos conteúdos para jogos eletrônicos em tempo real

Algorithms Optimization for Procedural Terrain Generation in Real Time Graphics

Генерування Ландшафтів Для Сферичних Поверхонь: Аналіз Завдання Та Варіанти Вирішення

Contact Info

Product

Resources

About