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申请/专利权人：清华大学深圳国际研究生院
申请日：2024-02-09
公开（公告）日：2024-05-07
公开（公告）号：CN117982898A
主分类号：A63F13/63
分类号：A63F13/63;G06F18/214;G06F18/2431
优先权：
专利状态码：在审-实质审查的生效
法律状态：2024.05.24#实质审查的生效;2024.05.07#公开
摘要：一种基于扩散模型的游戏关卡内容生成方法，包括：S1、收集地图区域内的每个组成块的词元，将词元整理成数据集，对词元进行分类，并计算各词元类别的概率；S2、使用词嵌入模型预测特定词元作为上下文出现的概率，学习词元的嵌入表示；S3、用由词元嵌入向量表示的地图作为训练集，训练一个感受野受限的潜在扩散模型，其预测目标为预测原始数据；S4、推理阶段，随机采样高斯噪声，在时间步长t内，将加噪样本反复通过潜在扩散模型的去噪网络去噪，直到输出时间步长t＝0时的预测结果，将嵌入表示的预测结果根据步骤S2期间生成的映射表转换为原始地图表示，得到最终的生成结果。本发明节省训练内存并促进模型的拟合，可从单个游戏关卡数据中学习扩散模型，加速美术建模效率，节省人工成本。
主权项：1.一种基于扩散模型的游戏关卡内容生成方法，其特征在于，包括如下步骤：S1、收集地图区域内的每个组成块的词元，将所述词元整理成数据集，对所述词元进行分类，并计算各词元类别的概率，用于指导模型的学习和训练；S2、使用词嵌入模型学习词元的嵌入表示，通过所述词嵌入模型预测特定词元作为上下文出现的概率；将收敛后的所述词嵌入模型的隐藏层作为每个词元的嵌入表示；S3、用由词元嵌入向量表示的地图作为训练集，训练一个感受野受限的潜在扩散模型，其预测目标为预测原始数据；S4、模型推理阶段，随机采样高斯噪声，在时间步长t内，将加噪样本反复通过潜在扩散模型的去噪网络去噪，直到输出时间步长t＝0时的预测结果，将嵌入表示的预测结果根据步骤S2期间生成的映射表转换为原始地图表示，得到最终的生成结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 清华大学深圳国际研究生院 一种基于扩散模型的游戏关卡内容生成方法
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